基于视频图像处理的客流识别技术在交通运输、商场等公共安全领域有重要的应用价值和广阔的发展前景。在视频监控系统中,利用数字图像处理技术进行客流识别是目前国内研究的热点问题,涉及到图像处理与识别的许多核心问题,包括视频图像的实时采集、运动目标检测、目标跟踪以及图像的处理与分析等多方面的内容。本文在以铁路客运站的客流安全管理和图像识别技术的相关研究背景下,研究了铁路客运站客流的人数、密度和速度等参数的识别问题以及客流识别系统的开发集成工作。在本论文中,首先对数字图像处理的基础理论进行阐述,然后以现有的图像处理技术为知识背景,构建客流人数识别模型。人数识别模型中采用自适应背景逼近更新的方法,相比传统的背景更新方式,尤其在复杂客流情况下,有更好的更新效果。在客流的密度和速度识别模型中,论文创新性地提出了视频监控面积的测量方法,利用平面测量技术中的三维空间与二维图像之间的单应关系,计算客流所在区域有效的面积以及行走距离,作为计算客流密度和速度的依据。实验表明,此方法具有较高的识别准确率。文章最后进行基于视频图像处理的铁路客运站客流识别系统设计,采用C#和MATLAB混合编程进行系统开发。系统通过各个功能模块设计和最后的系统集成,实时识别出站内的客流人数、密度和速度,并判断出客流安全等级状况,为客流安全预警和组织管理提供了客观分析依据,表明了此系统具有较高的实用性。