En este artículo se presenta un sistema de detección de peatones en la noche, para aplicaciones en seguridad vehicular. Para este desarrollo se ha analizado el desempeño del algoritmo Faster R-CNN con imágenes en el infrarrojo lejano. Por lo que se constató que presenta inconvenientes a la hora de detectar peatones a larga distancia. En consecuencia, se presenta una nueva arquitectura Faster R-CNN dedicada a la detección en múltiples escalas, mediante dos generadores de regiones de interés (ROI) dedicados a peatones a corta y larga distancia, denominados RPNCD y RPNLD, respectivamente. Esta arquitectura ha sido comparada con los modelos para Faster R-CNN que han presentado los mejores resultados, como son VGG-16 y Resnet 101. Los resultados experimentales se han desarrollado sobre las bases de datos CVC-09 y LSIFIR, los cuales demostraron mejoras, especialmente en la detección de peatones a larga distancia, presentando una tasa de error versus FPPI de 16 % y sobre la curva Precisión vs. Recall un AP de 89,85 % para la clase peatón y un mAP de 90 % sobre el conjunto de pruebas de las bases de datos LSIFIR y CVC-09.In this paper we present a system for pedestrian detection at nighttime conditions for vehicular safety applications. For this purpose, we analyze the Faster R-CNN performance for infrared images. So that we note that Faster R-CNN has problems to detect small scale pedestrians. For this reason, we present a new Faster R-CNN architecture focused on multi-scale detection, through two ROI’s generators for large size and small size pedestrians, RPNCD and RPNLD respectively. This architecture has been compared with the best Faster R-CNN baseline models, VGG-16 and Resnet 101, which present the best results. The experimental results have been development on CVC-09 and LSIFIR databases, which show improvements specially when detecting pedestrians that are far away, over the DET curve presents the miss rate versus FPPI of 16% and over the Precision vs Recall the AP of 89.85% for pedestrian class and the mAP of 90% over LSIFIR and CVC-09 test datasets.