La detección de peatones tiene un importante valor de investigación y significado práctico. Ha sido utilizada en monitoreo inteligente, transporte inteligente, terapia inteligente y conducción automática. Sin embargo, en la fusión a nivel de píxel y la fusión a nivel de características de imágenes de luz visible e imágenes infrarrojas térmicas bajo sombras durante el día o en condiciones de baja iluminación por la noche en la vigilancia real, siempre se producen detecciones erróneas y pérdidas de detección de peatones. Para resolver este problema, se propone un algoritmo para la detección de peatones basado en la fusión de dos etapas de imágenes de luz visible e imágenes infrarrojas térmicas. En este algoritmo, teniendo en cuenta la diferencia y complementariedad de las imágenes de luz visible e imágenes infrarrojas térmicas, estos dos tipos de imágenes se someten a fusión a nivel de píxel y fusión a nivel de características de acuerdo con las condiciones variables durante el día. En la etapa de fusión a nivel de píxel, la imagen infrarroja térmica, después de ser mejorada en brillo, se fusiona con la imagen visible. La imagen de fusión a nivel de píxel obtenida contiene la información crítica para una detección precisa de peatones. En la etapa de fusión a nivel de características, durante el día, la imagen de fusión a nivel de píxel anterior se fusiona con la imagen de luz visible; mientras tanto, bajo condiciones de baja iluminación por la noche, la imagen de fusión a nivel de píxel anterior se fusiona con la imagen infrarroja térmica. Según los resultados experimentales, el algoritmo propuesto detecta con precisión peatones bajo sombras durante el día y en condiciones de baja iluminación por la noche, mejorando así la exactitud de la detección de peatones y reduciendo la tasa de detección errónea y la tasa de pérdida en la detección de peatones.