近年来,公共交通的快速发展,公交车成为了居民出行的一种首选的方式,但是目前在城市公交中存在着许多问题,城市公交的流量巨大,但是在公交调度方面有许多不合理的地方,尤其在早晚高峰期间,公交线路规划的不合理,致使某条线路的安排不合理或者某辆车上乘客过少等问题。为了解决这些问题,一个准确实时的客流数据就会成为关键问题。目前,由于智慧城市建设的不断推出,客流数据变得尤为重要,客流数据统计越来越成为智慧城市建设中必不可少的一部分,如何获取准确、实时的客流数据成为现如今的一个研究热点,获取到准确实时的客流数据后,就可以根据客流数据对不合理的线路进行规划,更加科学的公交调度,解决现阶段出现的种种问题,让居民出行更加便利,在现在大数据的时代,准确实时的客流数据也同样可以给城市带来许多良好的经济效益。本文主要阐述了视频统计的方法进行客流数据统计,利用一种基于结构光的深度相机作为客流数据的采集设备进行统计,使用深度相机作为采集设备,安装到公交车前后门的正上方进行客流数据的采集。本文首先通过深度相机采集到视频数据后,对得到的视频信息进行预处理,使用二值化对图像进行处理,提出改进的中值滤波算法对图像去噪,去除背景对目标信息带来的影响,降低乘客目标识别难度。为了进一步减少背景及其他因素对目标检测的影响,提出了一种基于小波阈值的分层深度图去噪算法。该算法依据获取的深度图像估计其图像的噪声强度,再进行计算深度图层级之间的间隔,将图像进行分层,选择需要去噪的图层进行小波阈值去噪,将去噪完成的分层图像最后整合成完整的深度图,通过该算法将许多难去除的背景噪声或其他因素引起的噪声,进一步提高目标检测准确率。最后采用帧间差分法进行运动目标的检测,因乘客上下车时车体、背景都是静止的,此方法可以很好的检测到目标头部特征,检测到目标后提出将目标的头部特征形心代表目标进行追踪,利用同一目标的形心距离最短原则特点进行多目标追踪,并提出追踪框内设置双计数线统计客流数据。本文客流系统所使用的是Firefly开发板,软件开发平台是VS2017,使用了些许Open CV中自带的函数以及自己研究的图像处理算法对采集的客流数据进行处理,然后对采集的视频数据处理得到最终的计数,本系统放在公交车上进行测试,结果显示,该系统可以实现准确实时的进行客流数据的统计,能够满足公交公司的要求。