驾驶员在夜间行车时，容易受到视线不清、疲劳驾驶、注意力不集中等因素的影响，往往比白天更容易发生交通事故。因此，研究与实现一种实时的车载夜间行人检测系统，对于减少夜间交通事故，提高安全驾驶具有现实的意义。由于红外摄像头根据热成像原理成像，而且几乎不受光照条件的影响，能够在夜间环境下获取高质量的红外图像。因此，本文采用红外摄像头作为图像采集设备。TI公司推出的Davinci系列的DSP对各种数字视频的处理进行了深度的优化，具有强大的数据处理能力，是实现行人检测系统非常理想的硬件平台。本文使用CCS3.3集成开发环境，在TI公司提供的DM6437硬件平台上实现行人检测系统。在图像分割阶段，采用动态双阈值分割和Sobel算子提取边缘与投影结合的分割方法，最大限度地获取感兴趣区域，并采用隔行分割的方法对实时性进行了优化。在行人特征提取阶段，本文分别提取了HOG特征和LBP特征，二者结合比仅仅使用HOG特征能更好地对行人特征进行描述。为了有效地降低虚警，本文还提出一种车辆检测的方法，对可能在摄像头前方的汽车上产生的虚警进行有效地抑制。在系统的优化方面，本文根据DM6437硬件平台的特点，建立了一个基于XDC工具的DSP/BIOS实时操作系统的工程，为最大限度地提高系统的实时性提供了良好的机制。作为一种定点DSP，DM6437在处理浮点数运算时会变得很慢，本文采用IQmath库对浮点运算进行优化。VLIB库的使用，也使系统在图像预处理阶段的速度得到极大的提升。在代码的编写方面，本文尽量采用软件流水方式进行编程。如内联函数的优化、多重循环的展开、减少简单函数的调用和跳转等。最后，本文还对系统进行了大量的测试。针对各个季节的红外视频数据进行测试，结果表明本系统基本符合实用性的要求，目前已形成产品进入市场。