在计算机视觉的研究领域,随着数字图像处理技术的发展,现今已能够满足智能化检测与监控的条件。虽然上一代的视频图像处理算法能够在一定程度上对视频图像进行处理,但是实际中的往往由于外部光照、背景变化等因素的干扰,传统的视频处理算法难以满足实际项目对智能化的需求,因此需要更加深入的研究针对特定外部环境的视频图像处理算法。本文主要研究的是出入口的人数统计问题,由于使用了垂直摄像头采集图像,很大程度上避免人群的相互遮挡,所以选择背景减除法提取前景目标,并设计了一套基于加权的背景自适应更新算法避免了光照和背景变化等因素的干扰。针对提取出的前景目标图像,设计并实现了一套前景图像预处理及人物团块分割算法,并对分割后的人物团块进行了跟踪与运动轨迹分析,实现了人数统计根据对样本视频的测试结果分析,本文设计的人数统计算法对光照及背景的变化等影响有很好的鲁棒性,在其图像预处理与分割阶段能够正确分割由于人数密集导致的人物团块粘连。在此基础上,改进后的团块信息特征的跟踪算法能够对分割后的团块进行稳定的跟踪；基于运动轨迹分析的人数统计也具有较高的准确性。在测试中可以发现算法处理单帧图像只需要33ms/帧,在实时性方面也有较好的表现。