随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速,城市的人口数量在急剧增长。很多城市提出了“低碳环保,绿色出行”的口号,鼓励市民选择乘坐公交的出行方式。为了满足居民的出行需求,许多城市也在不断扩大公共交通设施的建设,但是在上班、旅游出行用车高峰时,还是不能满足资源需求,而非高峰时段时,又会造成资源的浪费。因此,如何优化公共交通资源配置,已成为城镇管理者和公交公司面临的一个难题。近年来,随着人们对数据重要性认识的不断提高,公交客流统计数据也成为优化公共交通资源配置的一项重要数据。但是目前客流数据采集的手段比较滞后,客流统计的准确度低,不能给公共交通企业运营决策和综合管理提供准确有效的参考数据等问题。针对当前公交客流统计面临的问题,本文基于视频分析设计了一套适合公交车运行环境的客流统计系统,该系统有效解决了传统数据采集存在的弊端,并初步讨论了公交客流统计的系统架构和公交客流统计的平台软件开发,比较了当前流行的目标检测与乘客目标跟踪算法,分析了各算法的优劣势,并在保留其优势的情况下,提出了可用于嵌入式设备的公交客流检测算法。在文中提出的公交客流统计算法中,目标检测采用的梯度直方图的检测算法,目标跟踪采用的是跟踪-学习-检测的跟踪算法,另外,在分析乘客行为上采用的是基线判断法。公交客流统计软件开发时利用了OpenCV2.3.1视觉库,在Visual Studio2010平台下实现了基于视频分析的公交客流统计算法,并在PC上搭建模拟环境对公交客流统计算法的性能进行了测试。文中设计的基于视频分析的公交客流统计系统通过连续的采集和分析公交客流数据,能够实时了解到各公交线路的客流量变化情况,及时优化配置公交布局及车辆调度,为城市管理者的道路规划和公交公司运营、管理提供精确的依据,为智能交通的建设和发展提供动力。