为了满足公共场所客流量统计分析的需要,提出了一种基于机器视觉的客流统计方法,以期解决监控区域内复杂运动条件下的计数问题,对于商场、博物馆、图书馆、旅游景点等公共场所客流量快速、准确统计具有重要的理论和现实意义。主要研究内容与结论如下:1)研究了基于机器视觉技术的客流量统计机理。表明基于机器视觉技术进行客流量统计可行、有效。2)研究了多目标跟踪算法。将粒子滤波算法引入到客流统计中,与最近连通区域跟踪相结合,满足了客流统计系统的实时性要求。3)构建了基于机器视觉的客流统计硬件系统。采用摄像机、镜头、采集卡、计算机、户外LED显示屏等搭建了基于通用PC平台的低成本硬件装置。4)开发了基于机器视觉的客流统计软件系统。基于开源机器视觉开发包openCV提供的目标跟踪框架,将算法与采集卡开发包中必要的部分封装在dll文件当中,在Visual C++环境下开发软件界面,实现了基于机器视觉的客流统计软件系统。该系统包括图像采集模块、图像分割模块、前景检测模块、目标跟踪模块、行为识别模块、以及二次开发接口等。5)经现场测试,流入客流量误差率为+3.78%,流出客流量误差率为+1.88%,总体进出客流量误差率为+2.87%,能较准确地统计公共场所进出客流量。