随着计算机视觉技术的发展，智能监控技术被广泛应用于国民生活的各个方面。其中，行人流量检测是智能监控技术的一个重要应用，在社会经济生活、安全保障等方面发挥着重要作用。本文以摄像机俯视拍摄图像中的人头目标为研究对象，对智能监控核心技术中的目标检测方法和目标跟踪方法进行了相关研究，并以此为基础设计了用于行人流量检测的软件系统。　　 首先，分别利用基于模板匹配和基于统计分类的两种方法实现对人头目标的检测。在基于模板匹配的方法中，建立了融合目标轮廓特征和颜色特征的人头模板，相比于单一特征模板提高了检测的准确率;在基于统计分类的方法中，利用自建的人头样本库，根据梯度向量直方图特征和支持向量机的有关理论，构建了用于目标检测的人头分类器，并通过该分类器实现人头目标的检测。之后通过实验分析比较了两种目标检测方法的优缺点。　　 然后，研究了均值漂移向量算法应用于目标跟踪方面的相关理论，对传统均值漂移向量跟踪算法进行了分析，并进行了相关改进。实验结果证明本文设计的跟踪算法相比于传统的均值漂移向量算法具有更高的准确性。　　 最后，设计了用于行人流量检测的软件系统，并通过大量实验对系统的整体性能进行了测试。实验结果表明本系统在不同场景下的平均统计准确率可达到95％以上。