人群密度监测是智能化人群监控中十分重要的内容。通过对各个场景的人群密度进行估计,可以帮助有关部门更好的保障公共安全,实现交通顺畅。本课题尝试研究一种有效的人群密度估计方法并将其应用到嵌入式系统中,以达到实时监测的目的。本论文分为两个部分,第一部分是特征提取和人群密度识别研究:即采用图像处理的方法,利用灰度共生矩阵将图像灰度值转化为纹理信息,对纹理特征的提取和选择进行研究,并通过实验确定了灰度共生矩阵的最佳参数,然后引入基于统计学习理论的支持向量机进行分类,通过研究如何建立支持向量机的模型以使分类性能达到最优,并与传统的人工神经网络分类器进行比较,验证了方法的可行性。第二部分是结合实际需求搭建一个低成本高性能的嵌入式人群密度监测系统,合理设计并实现了系统的组成模块和功能,并应用了前述理论研究的成果。系统集成了Web服务器的功能,运行稳定,基本能够满足实时监控的需求,具有很强的实际应用价值。