随着经济的飞速发展,大量的视频监控系统已经广泛应用于车站、路口、广场、银行和超市等公共场所,如何根据所采集到的视频信息,对这些场所中的人群进行有效的监测与管理,是实际中亟待解决的问题。显然,要完成以上的工作,人力已经难以胜任分析和理解采集到的视频数据。因此利用目标检测、跟踪和识别等技术,统计人群的数量和密度等特征指标,监测公共场所中人群的安全,日益成为了智能视频监控领域的研究热点。本文针对视频监控中人数统计和人群密度分析两种典型应用,分别作了研究,提出了各自的解决方法。其主要内容包括:第一,在通道场景中,分别采用基于行人检测跟踪和基于虚拟线圈检测的方法,统计通过监视场景的行人数量。行人检测跟踪方法采用背景差分法提取目标,并将前后两帧图像中提取出来的目标进行匹配分析,实现对行人的跟踪计数;在虚拟线圈方法中,则利用行人在虚拟线圈中的轮廓来实现人数统计。第二,针对大场景人群,提出了一种基于像素和纹理特征相结合的方法用于分析人群的流量和密度。研究中首先根据图像像素特征估计场景人数,然后提取基于灰度共生矩阵的图像纹理特征,最后采用支持向量机建立了复杂场景下有效的人群密度分析算法。通过在不同视频序列上的实验证明,在实际的监控场景中,本文方法用于人数统计和人群密度分析的效果良好。