当前社会是一个高速发展的社会。经济在不断的发展,硬件水平也在不断提高。随着人们生活现代化程度的提高,视频监控系统的应用也变得无处不在。利用计算机图像处理技术提高视频监控系统的自动化程度,尽量减少人工作业,将是视频监控系统未来的发展方向。特别是在各种公共场所中,人群的流动越来越频繁。如何对公共场所中的人群有效的管理和控制,是当前需要解决的一个关键问题。由此,动态场景下的人数统计方法就应运而生。本文介绍了目标检测与跟踪技术的现状,研究了主要检测、跟踪算法的基本理论,分析了当前主要算法的优缺点。在此基础上构建了一个人物分割与人群跟踪相结合的人物计数系统,在计算速度与稳定性方面较已存在系统有了较大提高。系统主要包括四个部分：目标检测、粗略分割、单人计数、人群计数。首先对监控区域运动目标检测提取并滤除噪声,将背景区域中被认定为人群的区域分割并标注,然后分别对人群和单人跟踪计数,最后将数据相加得到具体人数。在目标检测中,针对提取效果和实时性方面的要求,本文使用了背景差分与帧间差分相结合的检测算法,使用帧间差分完成背景更新,使用背景差分提取前景。在分割过程中,为了避免遮挡物的影响,采用重叠率代替边框中心点之间距离来比较相似度。在人群跟踪步骤中,使用面积统计法,对人物的数量进行粗略统计,并利用融合与分裂检测,补偿第一次分割时产生遮挡所造成的误差。在人群统计过程中,依据相关性进一步补偿了由于人物分割导致的误判。实验证明,本文构建的视频监控系统,可以对进入监控范围内的人物进行数量统计,并在提高实时性的同时也兼顾了统计的准确率。