公交车是人们出行的一种主要交通方式，但随着经济的高速发展，线路规划不合理、站点覆盖率低、交通事故频发等问题日益严重，要解决以上问题，发展现代化智能交通系统非常重要。实时准确的客流量信息则是智能交通系统中一个非常重要的方面。它不仅有助于公交路线路的规划，还能实时地对公共交通进行调度和管理。除此之外，实时准确的客流量信息还具有重要的社会效益和经济效益。图像包含非常丰富的信息，基于图像的客流检测技术已成为当今客流统计研究中一个十分活跃的新领域，该技术分为两大类：一是基于单目视觉，二是基于立体视觉。单目视觉易受计数场景中光线变化、阴影等因素的干扰；而立体视觉则可以较好的解决单目视觉存在的问题。本文将目前发展迅速的立体视觉技术应用于客流量的统计，设计了一种基于立体视觉的公交客流统计算法，并将验证后的算法移植到了DM6446平台上实现。本文首先对立体匹配进行介绍。在分析了几种常用的立体匹配算法后，综合考虑精度和实时性要求最终选用动态规划算法作为最终获取视差图的方法。这种方法的主要优点是，它是一种全局的方法，能够得到比较平滑的致密视差图。其次，在传统背景差分法的基础上，结合立体视觉技术进行目标的检测，采用阈值法对目标进行分割，最后通过连通域标记对目标进行精确的提取和定位。最后，在跟踪计数部分，本文采用了改进的多特征融合跟踪算法，在传统多特征跟踪算法基础上作了三处改进，这也是本论文的创新所在。对比改进算法和传统算法的跟踪结果，可以得出，改进后的多特征融合跟踪算法相对于传统的多特征融合跟踪算法能够更为准确的跟踪运动目标。算法经过验证之后，以DM6446为平台搭建了公交客流统计系统，对算法进行了移植和优化，之后对系统性能进行了测试，实验结果表明，该系统能够准确实时地跟踪目标并计数。