随着我国经济的快速发展，高层建筑逐渐增多，建设高层建筑所需的施工升降机的数量急剧增长。与此同时施工升降机事故也频频发生，造成群死群伤的严重后果。升降机超员是引发此类事故的主要原因之一，如何有效地控制升降机内的人数是解决此类事故的关键。目前被广泛使用的内置芯片安全帽统计系统和红外线人数统计系统基本上实现了对升降机内的人数统计，但是当行人不戴安全帽或人员比较拥挤的情况下，以上两种方法的统计效果比较差，因此急需提出一种新的人头统计方法来解决现有方法存在的问题。　　本文提出的基于视频的升降机人计数算法包括人体运动区域检测，人头识别，人头跟踪以及人头统计四个部分。首先利用背景差分算法对视频帧图像进行处理，得到人体运动区域；利用人头的灰度和形状特征，并与人体运动信息相结合，形成了本文的人头识别算法，对帧图像中的人头进行识别；然后针对本文所要跟踪的人头的特点，提出了一种将距离聚类算法和本文人头识别算法相结合的人头跟踪算法，实现视频中人头的跟踪；在进出总人数统计上，利用目标链长度确定人头并进行人数统计，这样有效地克服了短时错误人头识别带来的影响，使计数的准确性得到了提高；运动方向判定上，通过目标链坐标的变化特点判定行人的进出，从而得出进入或离开的人数，最后通过简单的计算得到升降机内的人数。　　为了验证人头统计算法的有效性，本文分别对采集到的室内、室外视频数据进行了实验。本文提出的升降机人数统计算法对采集的室内视频进行模拟升降机人数统计，准确率为87.50%，对室外视频进行模拟升降机人数统计的准确率为83.33%。实验结果表明，本文提出的升降机内的人头统计算法能够比较准确地统计出视频中的人数，且有较好的抗干扰能力。