公交车客流量统计作为智能交通的一部分,近年来得到很多学者的关注。有效地公交车客流量统计有利于监督公交车司机乱收费现象,同时有利于公交车调度,缓解交通拥堵现状。由于我国公交车上下车客流量密度较大,上下车时拥挤、无序,使得传统的公交车客流量计数方法不能满足乘客客流量统计的需求。在充分分析了当前公交车客流量统计现状的基础上,本文提出了自己的公交车客流量统计方法,主要包括乘客目标检测和乘客目标跟踪两部分。本文采用俯视安装的摄像头采集公交车视频,通过基于多块LBP特征的AdaBoost算法检测人头目标,对检测出的乘客目标建立目标链后,利用基于Kalman预测的Camshift跟踪方法对乘客目标进行跟踪计数。由于多块LBP特征具有旋转不变性和灰度不变性,可以描述图像的纹理特征,相比于传统的Harr特征更适合于人头特征的提取,采用多块LBP特征方法提高了客流量统计的精确度。本文通过对白天和晚上采集的不同视频,包括2400张24*24大小的人头正样本图像和3700张不包含人头的负样本图像进行了大量实验,结果表明本文的方法可以很好地实现对公交车客流量的统计,并基本满足实际应用的需求。