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随着人们物质生活水平的提高以及对精神生活进一步丰富的需求，博物馆作为人们精神的“食粮”也越来越受青睐，这使得博物馆参观人数不断增多。如何统计博物馆的展区和馆内的客流数据，对所获得的数据进行分析，制定出更好的展品陈列方案以及馆内实时人数的控制就显得尤为重要。此外，基于计算机视觉信息，对博物馆展品的热度与人数进行统计是一个崭新的研究思路，为博物馆或展馆的智能管理提供了一种新型的技术方案。因此，本文开展了基于视觉信息的博物馆展品热度与人数统计的应用研究。 本文研究的主要目标是实现展品热度统计和馆内实时人数的统计，其中计算机视觉领域中的人头检测技术是实现该目标的关键技术，文中分别设计出了基于Kincet3D摄像机和基于2D定焦摄像机的两种不同的方案来实现该技术，通过比较分析，本文采用了基于2D定焦摄像机的设计方案。另外，对系统中人头目标检测与跟踪的算法也进行较为深入的研究，并在传统算法的基础上进行了相应的改进，其算法研究的内容主要包括下面两个方面: (1)通过分析现阶段常用目标检测算法（背景差分法、帧间差分法、光流法）并对其实验结果进行比较，再结合系统适用的场合，本文采用了背景差分法与帧间差分法相结合的方法进行运动人体目标检测。由于检测的目标区域仍存在一些空洞，本文采用形态学处理的方法进行空洞的填充，再将梯度Hough变换圆形检测与发色模型相结合提取人体目标的头部，从而实现人头目标的提取。 (2)研究了改进的基于kalman滤波的区域匹配跟踪算法，通过kalman滤波的预测与更新，有效地处理了目标分裂与目标融合问题。该算法通过计算相邻两帧之间的重叠面积、人头目标外接矩形的中心点间的距离以及颜色直方图等特征，对跟踪中出现新的人头目标，人头目标分裂，人头目标融合，人头目标退场等情况进行了相应地处理，从而实现了人头目标的跟踪与计数。 本文创新性地应用了计算机视觉中的人头检测技术实现了博物馆展品热度与人数统计，该系统主要实现两个功能，功能一:通过对展品的展区进行人数统计，根据展区的客流量数据来反应该展品的热度;功能二:通过统计入馆人数和出馆人数得出馆内的实时人数。实验结果表明，该算法可以较好地提取人头目标，并准确地计数，具有很好的应用前景。