随着扶梯的广泛使用,一些安全防护、顺畅运行问题引起越来越多的关注,如扶梯口处客流拥堵、乘客摔倒等。人工看护是目前常用的方式,但该做法人工成本高、实时监测难。图像处理、嵌入式等智能监控技术的快速发展,为扶梯制造企业解决上述问题提供了新思路。本文旨在设计和实现一个用于扶梯口乘客检测与跟踪的系统,为后期高层次乘客行为的分析提供可能。本文系统的硬件平台方案,充分考虑了处理能力、扩展能力、性价比等因素,选定了TMS320C6748作为系统处理主芯片,并利用TVP5147、RS485来完成视频采集、数据通讯任务。根据应用场景的特点,本文采用轴线垂直向下的单目摄像头安装方式。本文系统的检测算法,主要包括三个方面:1)乘客目标检测:对常用运动目标检测方法进行实验,并分析其局限性;基于Hu不变矩理论,融合乘客头顶圆形度特征,实现对乘客目标的检测;对基于HOG+Adaboost的检测方法进行理论分析,以及实验仿真,并将上述两种方法进行实验数据对比。2)乘客目标跟踪:结合常用运动目标跟踪方法分析了本文应用场景的跟踪难点;利用卡尔曼滤波理论进行运动目标跟踪分析,定义了匹配相似函数,采用了动态链表的邻帧匹配多目标跟踪策略,完成了基于邻帧匹配和卡尔曼滤波的乘客运动目标跟踪,且算法的实时性较好。3)大件物品滞留检测:本文提出了一种新颖的基于Surendra快、慢背景差分策略的检测方法,选取两种不同的学习系数,利用背景更新速度差异,实现了对大件物品滞留的检测。最后,将检测算法进行了DSP平台的移植与优化。通过移植后的系统测试,以及开发板与PC端通讯测试,证明了系统能够完成其预期的任务。本文系统的研究,对实现扶梯运行监控和乘客安全防护的智能化具有重要意义。