人群流量信息在实际当中应用广泛。除了安全控制和人群管理外，它还可用于更合理地安排各个时段的在岗工作人员数。例如：机场、车站、银行等从事程序化工作的场合。另外，可以更有效地管理人群流动繁忙场合的交通。例如十字、丁字路口，建筑物出入口等。而且，还可以进行快速、精确的市场调查。例如商场或者娱乐、餐饮等商业场所的受欢迎度等。 但是，现有的一些人群数目统计系统在硬件成本、统计精度等方面都存在问题，而且与视频监控系统的结合程度不高。本文对国内外一些基于视频图像的人数统计技术进行了研究，发现存在不少问题。因此，本文的主要工作是在前人研究的基础之上，开发一种更好的视频图像人数统计系统。 本文研究的场景是各种公共场所的出入口。为了减少人群遮挡和粘连情况，以及降低硬件成本，采用普通CCD摄像机和PC机作为硬件组成，在出入口正上方垂直向下拍摄。为了使本系统具有更强的适应性，本实验研究了多个实验环境。在实验室搭建了一个模拟的实验环境(深色背景)；同时，在实际环境中拍摄学校饭堂出入口的人流视频(浅色背景)。 在此基础上，本文进行了一系列的研究。其中包括：1、提出了一种改进的运动目标检测方法－－有背景差补偿的相邻帧差法，该算法在运动目标检测中能克服背景差算法和相邻帧差法的缺点，又能结合他们的优点，具有很强的适应性(适合深色背景和浅色背景的情况)。2、对各种边缘检测算法进行了研究，利用LOG边缘算子能形成闭合轮廓和粘连缺损边缘的特点，进行边缘检测。然后，把检测后的图像看作有着各种孔洞的图像进行孔洞填充，从而把运动目标从背景中分割出来。3、利用距离变换和分水岭分割，进行人头检测。4、运动跟踪是整个人数统计系统的关键所在，有效的跟踪算法才能活动精确的人群数目。因此，本文利用行人步行速度变化不大，人头的大小变化较小的特点，建立了一个人头匹配函数，并根据这个匹配函数为每个被跟踪的人头建立一条“跟踪链”，利用“跟踪链”可以有效地去除误检、漏检目标的影响，取得了较好的统计效果。 本文按照上述研究思路进行文章结构的组织，每章都附有大量的图片进行说明。最后在实验结果与分析一节中还给出了最后实验结果的图示、表格说明。通过大量实验，证明本系统是一个有效的人数统计系统。