随着社会经济与技术的不断发展,高层建筑日益增多,电梯作为垂直交通工具,其数量配置、控制方式、客流密度识别等参数直接影响建筑物的使用功能和人员的工作效率,所以更多的公共场合需要更为人性化、智能化的监控设备。数字图像处理技术正在日益广泛地应用于工业生产与日常生活,采用数字图像处理技术进行客流密度识别表现的更为突出。现在,采用数字图像处理技术进行客流密度识别已经成为垂直电梯的现代检测与控制领域的热点研究方向。电梯候梯厅客流密度会随着时间段的不同有不一样的模型规律,如果能够掌握电梯候梯厅客流运动的规律,对于优化电梯配备,统一调度管理,缩短候梯时间大有帮助。本文针对电梯候梯大厅内的客流密度状态,根据环境心理学提出电梯客流密度模型,并初步提出中心——最短距离论,用数字图像处理技术识别电梯客流密度,并设计一套实验用候梯大厅内的电梯客流密度识别系统。本文主要研究工作内容包括：(1)通过摄像头采集背景图像,获取背景模型,结合数字图像处理方法,预处理背景模型与当前帧图像,采用背景差分法提取前景图像,实时对图像进行处理和跟踪。(2)通过总结候梯大厅空间环境、群组电梯分配控制、以及候梯乘客状态,考虑到环境行为学及个体生理尺寸等问题,提出针对不同的候梯环境下的不同的电梯客流密度统计模型。(3)通过ZigBee无线传输模块将分析出的客流密度数据远传给上位机,以使上位机确定如何更有效率的对电梯进行群控。