1.一种复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，在复杂场景中架设相机，对相机进行标定，计算相机的参数矩阵；

步骤二，利用相机对包含人体目标的复杂场景进行拍摄，获取多幅深度图；针对每幅深度图采用如下方法进行处理：获取深度图对应的俯视图；针对俯视图进行去背景操作得到前景图片，针对前景图片进行分块操作得到分块后的图片，针对分块后的图片进行寻找局部最大区域操作得到局部最大区域集合，针对局部最大区域集合进行扩展局部最大区域操作得到扩展后的局部最大区域集合，针对扩展后的局部最大区域集合进行过滤矩形框处理，得到包含有多个元素的矩形框集合；提取矩形框集合中的每个元素的属性，将每个元素的属性形成一个集合V；

步骤三，利用所有的集合V训练形成分类器；

步骤四，重复步骤二，重新对步骤二中的复杂场景进行拍摄，得到多个集合V'，相机拍摄得到的每幅深度图对应一个集合V'，针对每个集合V',将其输入到分类器内，分类器分别输出集合V'中的每个元素分类为人头的概率，若某元素对应的概率大于设定值，则将该元素确定为人头，得到集合V'中的人头数目，即该幅深度图中的人头数目；针对所有的深度图得到每幅深度图中的人头数目，即人体目标数目。

2.如权利要求1所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，步骤二中的针对每幅深度图分别获取深度图对应的俯视图，以一幅深度图获取该深度图对应的俯视图为例，采用的公式如下：len＝m*r

其中，θ为深度图上经过P(xp,yp,zp)点的对应射线与地平面的夹角；G(xG,yG,0)为过P点的斜线与地平面的交点；HC为相机高度；m为P点在深度图中的深度值，0

利用以下公式得到俯视图I：

其中，(u,v)表示深度图上的点P对应的俯视图I中的像素点，I(u,v)表示像素点(u,v)处的像素值,(rx,ry)为点P的(xp,yp)的缩放系数,(dx,dy)为对点P的(xp,yp)平移系数；

针对深度图中的每一个点，得到该点对应的俯视图中的像素点和该像素点处的像素值，所有的像素值形成俯视图I。

3.如权利要求2所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，所述步骤二中的针对俯视图进行去背景操作得到前景图片，采用的公式如下：其中，δF为用户设定的用于提取前景的阈值，IF(u,v)表示前景图片IF中像素点(u,v)处的像素值，Ib(u,v)为背景图Ib在像素点(u,v)位置处的像素值。

4.如权利要求3所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，所述步骤二中的针对前景图片进行分块操作得到分块后的图片，采用的公式如下：其中，IF(u,v)为前景图片IF坐标为(u,v)的像素值，IB(x,y)为分块后的前景图片IB在像素点(x,y)位置处的像素值，划定的块的大小为wb×wb。

5.如权利要求4所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，所述步骤二中的针对分块后的图片进行寻找局部最大区域操作得到局部最大区域集合，具体包括以下步骤：针对图片IB上的像素点(x,y)，查找该像素点周围的的八个像素点，如果该像素点对应的像素值比八个像素点对应的像素值都要大，将该像素点放入局部最大区域集合SL中，利用SL(i)表示SL的成员，且SL(i)＝(li,ti,di)，(li,ti)表示该像素点，di为像素点(li,ti)在图片IB中的像素值。

6.如权利要求5所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，所述步骤二中的针对局部最大区域集合进行扩展局部最大区域操作得到扩展后的局部最大区域集合，具体包括以下步骤：针对局部最大区域集合SL的每个元素SL(i)，寻找SL(i)在前景图片IF中对应的像素位置，采用的公式为：其中，令SS(i)＝(xi,yi,zi)，(xi,yi)表示SL(i)对应于前景图片IF的像素点，zi为局部最大区域的空间高，得到集合SS，SS(i)为集合SS的元素；

针对SS中的每个成员SS(i)＝(xi,yi,zi)，以SS(i)为种子，利用种子填充法，向外扩展，扩展的条件为：若|IF(xj,yj)-zi|≤δE，则使用一个矩形框SE(i)＝(ui,vi,Hi,Wi,zi)框选中所有满足条件的像素点，其中(ui,vi)为矩形框左上角点，(Hi,Wi)为矩形框的高和宽，δE为规定的阈值，形成一个扩展后区域的集合SE，SE(i)为集合SE的元素。

7.如权利要求6所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，所述步骤二中的针对扩展后的局部最大区域集合进行过滤矩形框处理，得到包含有多个元素的矩形框集合，包括以下步骤：采用两个过滤条件对集合SE中的元素进行过滤：

(i)

(1)若元素SE 符合以下条件： 则将该元素删除；

(2)若两个矩形框SE(i)＝(ui,vi,Hi,Wi,zi)和SE(j)＝(uj,vj,Hj,Wj,zj)，满足则判定SE(i)和SE(j)重合，如果重合，则保留zi和zj较大的矩形框；

将保留下的矩形框形成矩形框集合SF，矩形框集合SF中的元素为SF(i)。

8.如权利要求7所述的复杂场景下的人数统计方法，其特征在于，所述集合V中的元素为V(i)＝(L,H,W,Nn,R,SH,SV,DA,DB,DC),其中，L为标记结果，H,W为SF(i)的长和宽，Nn为非零像素个数，R为非零像素比例，SH,SV为水平对称率和垂直对称率；DA,DB,DC为不同阈值δE时，矩形框与原始矩形框的比率。