公共场所下密集人群流量的实时统计对社会管理和公共安全具有重要意义。本文在摄像头固定角度拍摄的背景下设计并实现了一个密集人群实时跟踪的人流量统计系统,能够完成对密集人群的实时检测、追踪与计数。常用的运动目标检测方法有:光流法、帧间差分法和背景差分法,本次研究对三种方法分别进行了实验,分析了三种方法的优缺点和适用环境,在行人检测方面采取了一种背景自适应提取以及利用改进的三帧差分法作为本次对行人的检测算法。在行人跟踪方面,研究了常用的跟踪方法,分析了几种方法的优缺点,在人群密度较大、遮挡比较严重的情况下,本文采用了一种基于多特征匹配的行人跟踪算法。对于人头检测,则是提出了基于质心匹配的人头检测算法,对检测的视频图像进行预处理后,建立行人人头的图像质心匹配索引,在最近质心匹配、越界检测以及运动方向一致性三个条件同时符合的情况下实现对人头的定位分析。最后,为了验证本文算法的实时性和有效性,选取了数组不同场景和不同人数的视频序列对本系统进行了测试,实验结果表明本文的算法抗干扰能力强,系统能够长时间实时运行,能够实现多个方向的人流量计数,统计准确率均能达到92%以上,实现有效精确的人流量统计,成本合理,满足实际需求。