1.一种基于多高斯计数模型的人流量统计方法，其特征在于，包括如下

步骤，将视频图像分割为检测子区域，将当前帧图像和背景图像做差分，得到差分图像，获得前景运动目标；将隶属于一个连通域的运动目标用矩形框标记出来，提取该矩形框运动目标特征向量获得特征向量集；基于特征向量集 建立对应的高斯计数模型，属于相同子区域的高斯计数模型组成高斯计数模型子集，所有的高斯计数模型子集构成多高斯计数模型；判断运动目标外接矩形框是否与检测线相交，若不相交，则对下一帧图像进行处理，直到其外接矩形框到达检测线为止；若相交，提取当前运动目标的特征向量，根据当前运动目标所处的子区域，用对应的高斯计数模型子集分析当前运动目标人数，采用快速目标跟踪关联方法获得该目标区域对应的计数队列，并将当前运动目标人数存入该队列，当目标离开检测线时，计算队列的平均值得到该目标区域包含的人数。

2.根据权利要求1所述的人流量统计方法，其特征在于，所述获得的前景运动目标具体为：提取背景图像，计算检测子区域中当前图像与背景图像的差分图像中各灰度区间像素值的标准方差的最大值，并以此确定分割阈值，根据分割阈值对差分图像进行分割，及二值图像形态学处理获得前景运动目标。

3.根据权利要求1所述的人流量统计方法，其特征在于，根据矩形框面积、长、宽确定运动目标第 次出现在检测子区域为 ，行人个数为 时的特征向量 ，将具有相同行人个数的特征向量组成特征向量集合 ，基于特征向量集建立对应的高斯计数模型 ，并把处于同一个子区域的 归为一个高斯计数模型子集 。

4.根据权利要求1所述的人流量统计方法，其特征在于，差分图像阈值分割具体为：获取差分图像的灰度图像，依次求取差分图像中灰度区间内像素值的标准方差，总共标准方差的最大值 ，根据公式： ， 求取分割阈值 ，以 作为阈值，对图像进行分割，得到二值图像，其中， ， 为 设置的阈值( )。

5.根据权利要求1或3所述的流量统计方法，其特征在于，基于特征向

量集 建立对应的高斯计数模型 ，具体为：根据特征向量调用公式：

计算特征向量集 的均值向量 ，根据均值向量利

用公式： 计算 协方差 矩阵 ，根据公 式：

建立检测区域为 ，检测

行人个数为 时，对应的高斯计数模型为 。

6.根据权利要求1-3其中之一所述的人流量统计方法，其特征在于，用对应的高斯计数模型子集分析当前运动目标的人数，具体为：根据运动目标外接矩形框中心点坐标确定所处的子区域 ，在多高斯计数模型中获得子区域 对应的高斯计数模型子集 ，即=( ， ， ， ),利用公式：

计算当前运动目标中包含的人数 。

7.根据权利要求1所述的人流量统计方法，其特征在于，快速目标跟踪关联方法，具体为：假设P1和P2分别为前后两帧图像中运动目标外接矩形的右上角顶点，其坐标分别为和 ，如满足条件：（1）前后两帧图像中的运动目标区域与检测线的交线段重叠或者部分重叠；（2）坐标 ，则为同一个目标。