经济的快速发展,城市化日益加剧,商业竞争日趋激烈。因此,给安全监控部门和商业决策部门提供准确的客流信息成为一个亟待发展的科研领域。同时,随着计算机技术的快速发展,双目立体视觉成为图像处理与计算机视觉领域的前沿研究热点并被广泛应用于很多领域。本文以Marr视觉计算理论为基础对立体视觉的基本理论及算法进行了研究,包括摄像机标定、立体匹配等,同时,将立体视觉原理应用到目标检测和跟踪领域,实现了单目视觉系统难以实现的功能,并且在此基础上构建高精确度、强实时性的行人流量统计系统。本文的主要研究工作有:1.本文深入研究了立体视觉中摄像机的标定问题,并提出一种基于遗传算法的平面标定法。实验证明此方法操作简单,精确度高。2.本文对立体视觉中最关键的立体匹配问题作了深入的研究,介绍了立体匹配的理论基础及常用的算法。并提出一种基于SMP(single matching phase)的改进匹配算法。3.本文提出了基于立体视觉的目标检测方法。首先,采用混合高斯模型进行背景建模,检测出前景目标区域;然后,采用分层视差算法提取出各个层次的目标轮廓。4.本文提出一种基于Kalman预测的多目标跟踪方法。此方法采用Kalman滤波方法对物体的位置进行预测,从而达到多目标跟踪的目的。5.基于上述算法构建了行人流量统计系统,通过大量的实验,证明了本系统具有很高的准确率以及良好的抗干扰能力。