当前经济社会的迅速发展，城市人口的不断增加，公共交通系统作为市民主要出行工具，面临的压力与日俱增。基于计算机视觉的智能交通系统在城市交通管理中的作用日益突出。利用图像处理技术对公交车上下乘客流量的统计方法已成为该领域的研究热点。通过统计公交车的客流数据，分析城市市民出行OD情况，对于公交管理部门制定营运作业计划，满足不同时刻段市民乘坐公交的需求，意义重大。本文首先分析了公交车客流统计系统的重要意义，总结了当前公交车客流统计的多种方法。然后研究了课题所涉及到图像预处理基础知识，接着分析了几种运动检测算法的优缺点后，提出了基于边缘检测法，此方法更加适应公交车环境下的运动目标检测。由于视频采集的视角特点，本文采用Hough变换对乘客头部特征进行提取，实验证明取得不错的结果，并为后续目标的追踪打下了良好的基础。最后采用基于Kalman预测的Camsift算法对目标进行追踪，并根据追踪信息进行计数。本文的视频图像是在实验室模拟实际公交车环境拍摄所得，利用实验室进出门顶部安装的摄像头俯拍经过作用区域人员的信息。算法在是window操作系统上用OpenCV类库编程完成的。