随着地铁行业的快速发展，轨道交通车站内高密度客流量的聚集给地铁的运营及安全带来了诸多问题。因此，对站内的客流情况，拥挤程度等乘客相关信息的监控越来越重要，采集这些信息对轨道交通管理的智能化决策、控制及预警等方面具有重要的意义。客流检测及跟踪技术已成为解决交通客运安全、拥堵等难题的重要方法之一。本文主要包含以下几个方面：首先，描述了课题背景和当前客流检测系统面临的问题以及本论文采用的关键技术。其次，通过对客流检测及识别技术的介绍和分析，针对地铁客流检测问题，提出了基于图像特征匹配的客流检测与识别算法，并对该算法进行了优化。然后，在分析了一些目标跟踪的算法基础上，提出了改进的特征跟踪算法及基于形心的运动目标链跟踪算法，对客流特征进行跟踪并得出了客流的速度、流量及密度等重要参数。最后，应用Matlab和Visual C#混合编程技术，编制了客流检测算法程序，通过地铁客流检测的仿真平台，实现了图像检测、跟踪、客流统计等方面的功能，验证了论文所提出的地铁客流检测算法的可靠性、有效性及实时性。