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人群密度估计和人数统计是人群分析领域的研究热点和难点.针对人群分析,整理和分析了近年来关于人群密度估计和人数统计的算法文献,将人群密度估计和人数统计算法分为基于目标检测的算法、基于像素统计的算法、基于纹理分析的算法,系统介绍了文献中典型的人群密度估计和人数统计算法,并对不同的算法优缺点进行了归纳和总结，指出基于像素统计的优点是计算小，适用于低密度人群;基于纹理统计的优点是可以有效解决高密度人群的重叠，但是计算量也随之增大。在将来的研究中需要发现区分性、鲁棒性、推广性更好的特征来表征人群密度信息，减少分形维数特征提取的时间，同时提高算法的精度。人群密度监控依然是智能监控中的崭新领域，需要研究者不断发现、解决问题。