由于社会的进步与人们生活水平的提高,人们的商业活动逐渐增多,商场、博物馆、机场、公交公司、地铁站、旅游景点等公共场所需要实时准确的客流信息为其管理和决策提供依据。与此同时,计算机视觉、模式识别等技术的迅猛发展,传统的客流统计方案由于安装复杂、使用不便,已逐渐跟不上时代的脚步。在此背景下,本文围绕多目标检测跟踪算法进行研究,通过对目标检测与跟踪算法的调研学习,在对多目标检测跟踪算法充分理解的基础上,找到合适的检测跟踪算法并采用C++语言实现。然后将检测算法与跟踪算法共同嵌入到客流统计系统中,并在实际的复杂场景下对系统进行功能测试,针对测试过程中出现的问题进行深入分析与优化,使整个系统在具有较好实时性的同时,还能准确检测与跟踪复杂场景下的目标,最终实现了一种基于检测跟踪的置顶式客流统计系统。本文主要完成了如下几方面的研究内容:(1)分析了目标检测算法的处理流程及常用算法。如运动检测算法中的光流法、帧差法、背景减除法,分类算法中的SVM与Adaboost,以及常用特征描述子如Haar、HOG、SIFT等。最终通过上述比较分析找到最适用于实际情况的检测算法。(2)采用了一种基于监督下降法(Supervised Descent Method,SDM)的行人跟踪方法,由此引入再判断机制,一定程度上解决了目标跟踪中容易出现的漂移问题,提高了系统跟踪稳定性。(3)整合调研得到的检测跟踪算法,设计出系统算法框架,并在Visual Studio2008环境下用C++语言实现,然后根据实际环境测试结果,改进算法并优化代码,提高算法的准确性、实时性、鲁棒性。(4)搭建硬件平台,并将检测模块与跟踪模块嵌入其中,最终实现了一个客流统计系统。在多场景实地测试结果表明,本系统能实现对多个运动目标长时间持续的检测跟踪,并且在复杂情况下仍能保证检测过程中的误检及漏检。