客流数据的实时采集在很多场合都得到了广泛的应用。随着计算机视觉技术的发展，基于视频的自动客流计数技术也得到了越来越多的重视。这种方法主要是通过摄像机采集图像数据，然后利用视频处理技术获取客流量信息。此类方法具有信息量大、维护成本低等优点，在智能监控、智能交通管理等方面具有广阔的应用前景，是一直以来的研究热点。 论文通过分析研究客流视频序列，对客流进行实时检测、提取、分割、匹配和计数，其中最核心和关键的技术是客流的检测与匹配。本文首先简单介绍了目前普遍使用的自动客流计数方法，并着重对基于视频的自动客流计数方法进行了研究。之后在传统的客流检测与匹配算法的基础上，提出了本文的检测和匹配算法。算法步骤为：在双行时空图的基础上，检测运动目标区域，根据头部特征提取出运动目标，继而对目标进行分割，采用区域质心匹配法对人体目标进行匹配，最后实现实时客流计数。 实验结果表明，本文算法克服了图像信号数据量大，算法复杂度大和搜索匹配耗时等带来的难以实时计数的缺点，简单可靠，有效的降低了光线变化和干扰物体的影响，并能很好的满足实时性的要求。为了进一步提高算法的实用性和计数正确率，本文提出了人为提高背景灰度，增大背景和人头目标差值的方法。最后，文章给出了基于DSP的嵌入式硬件系统的结构框架。