1.一种基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：图像信息采集；

安装在车站出入口和屏蔽门出入口的图像采集设备实时采集车站各个出入口的图像，并将采集到的图像数据传送至车站控制室处理器；

步骤2：人脸图像提取；

对图像灰度化，用人脸识别特征库对象搜索出图像中全部人脸，得到每个人脸的坐标及大小；用矩形或圆依次每标识一张人脸，人脸计数值更新；

步骤3：功能处理；

步骤3.1：判断是否为人数统计状态，如果处于人数统计状态，则对步骤2中提取的人脸信息中的当前人脸图像确认后，统计人脸数量，更新车站控制室数据服务器数据表中对应出入口的出站人数或进站人数；如果不是处于人数统计状态，则进入步骤3.2；

步骤3.2：判断是否为人脸追踪状态，如果是人脸追踪状态，对步骤2中提取的人脸信息中的当前人脸图像截取，并与车站控制室数据库中存储的待追踪人物图像进行比较，采用哈希算法计算当前人脸图像与待追踪人物图像相似度，判断是否为待追踪人物，如果是待追踪人物，在控制界面响铃报警；如果不是人脸追踪状态，则进入步骤3.3；

步骤3.3：判断是否为人脸捕捉状态，如果是人脸捕捉状态，截取步骤2中提取的人脸信息中的当前人脸图像，并按照时间保存人脸图片；如果不是处于人数捕捉状态，则进入步骤

4；

步骤4：更新显示数据；

车站控室处理器重复步骤3对采集图像中的每张人脸图像进行功能处理后，更新控制界面状态和人脸显示；

步骤5：客流统计；

根据步骤3中获得的各个出入口的出站人数或进站人数，车站控室终端按照待统计时间段，统计计算各个进出站口的进站客流量和出站客流量；并且根据该车站总的进站客流量与同一时间段总的出站客流量，获得该车站在某一时刻或某一时间内车站内的人流量。

2.如权利要求1所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：还包括步骤6，根据步骤5中客流统计的结果，绘制客流时间分布图，根据客流时间分布图对车辆进行调度和客流监控。

3.如权利要求1所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：各出入口用摄像头采集地铁车站的乘客图像，并检测图像中的人脸的方法包括：打开摄像头，截取一帧图像；加载人脸特征库；对图像利用公式Gray＝0.299*R+0.587*G+0.114*B做灰度化处理，以降低运算强度，对灰度图像用OpenCV的人脸识别Haar特征分类器进行人脸搜索，通过每次搜索窗口扩大10％，并检测出灰度图像中所有人脸在图像中的位置；

用矩形或圆依次每标识一张人脸，人脸计数值更新的方法包括：

对灰度图像中已经获得坐标的所有人脸，依次用矩形框或圆圈出，每圈出一张人脸，首先人脸数计数值更新，接着判断是否要人数统计、是否追踪、是否捕捉。

4.如权利要求1或2所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：步骤

3.1中还包括以下步骤：判断是否自动录入人脸信息，如果是自动录入人脸信息，截取人脸图像，按照时间保存该张人脸图像。

5.如权利要求1或2所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：步骤

3.2中采用哈希算法计算当前人脸图像与待追踪人物图像相似度，主要对当前人脸图像采用均值哈希算法得到值a1，对待追踪人物图像采用均值哈希算法得到值a2，由均值哈希算法值a1和a2，计算均值相似度值an；对当前人脸图像采用差值哈希算法得到值d1，对待追踪人物图像采用差值哈希算法得到值d2，由差值哈希算法值d1和d2得到差值相似度值dn；当前人脸图像是否为待追踪人物由an和dn确定。

6.如权利要求5所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：所述均值哈希算法具体为：将图片压缩到i*j个像素；并转换为i*j级灰度图gray，其中，i表示行像素数，j表示列像素数；对灰度图用公式s＝s+gray[i,j]遍历累加，计算灰度像素和；用公式avg＝s/(i*j)计算平均灰度值；遍历i*j个像素，当灰度值大于平均值，即gray[i,j]>avg，当前人脸图像均值哈希算法值a1或待追踪人物图像均值哈希算法值a2记为1，当灰度值小于等于平均值，即gray[i,j]≤avg，当前人脸图像均值哈希算法值a1或待追踪人物图像均值哈希算法值a2记为0，累计得到图片的i*j个由1和0组成的均值哈希算法值a1或a2。

7.如权利要求5所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：所述差值哈希算法具体为：将图片压缩到i*j个像素；并转换为i*j级灰度图gray，其中，i表示行像素数，j表示列像素数，遍历像素，当每行前一个像素大于后一个像素，即满足gray[i,j]>gray[i,j+1]，当前人脸图像差值哈希算法值d1或待追踪人物图像差值哈希算法值d2记作1，当每行前一个像素小于等于后一个像素，即gray[i,j]≤gray[i,j+1]，当前人脸图像差值哈希算法值d1或待追踪人物图像差值哈希算法值d2记作0，累计得到图片的i*j个由1和0组成的差值哈希算法值d1或d2。

8.如权利要求5所述的基于人脸识别的地铁车站客流统计方法，其特征在于：所述相似度算法具体为：对当前人脸图像的均值哈希算法值a1和待追踪人物图像均值哈希算法值a2，遍历判断，如果a1与a2不相等，则计数，累计值作为相似度值an；对当前人脸图像差值哈希算法值d1和待追踪人物图像差值哈希算法值d2，遍历判断，如果d1和d2不相等，则计数，累计值作为相似度值dn。