基于视频的行人计数是计算机视觉的一个热门课题，仅靠摄像机对特定区域的画面捕捉，就可以实现对监控区域进行行人计数。随着社会的发展，越来越多的摄像机在社会上投入使用，一种稳定可靠的行人计数方法可以扩展摄像机的功能和应用范围。因此，许多学者提出了各种各样的方法，然而，由于实际应用场景的复杂性和行人运动的多样性，大大增加了对行人进行计数的难度，这些方法只能在特定场景中表现出让人满意的效果。本文针对在垂直场景下对基于Flow Mosaicking的视频行人计数算法进行研究。采用改进的光流法计算行人经过检测线的速度和方向，并提出一种速度修正算法，经过修正后能够更加准确地反映行人的整体速度和行走信息，再利用行人速度的平均值作为厚度获取运动对象的切片。本文采用ViBe背景模型，结合改进的动态区域采样技术检测图像的前景，降低光照和阴影对切片生成的影响，然后不断累积切片构成运动对象的完整拼图。最后，运用线性回归分析方法，根据拼图的面积和边缘信息决定每一块拼图的行人数目。实验结果表明，本文的方法能够在各种场景中具有较好的实时性和准确性。