1.本发明的技术方案是提供一种基于SVM的公共场合人流量检测方法，其特征在于：其包括以下几个步骤：
(1)将视频图像存储于原始视频数据库，视频图像包括视频文件和文件属性；
(2)利用背景差分法和帧间差分法对图像中的运动目标进行提取；
(3)利用DPM方法提取运动目标特征；
(4)将运动目标特征与利用SVM建立的人体特征模型库进行对比，根据对比结果判断运动目标是否为人体，人流量计数器是否加减；
(5)在人体遮挡面积过大时采用面积分割法估算人流量。
2.根据权利要求1所述的基于SVM的公共场合人流量检测方法，在上述步骤(1)之前还包括以下步骤：
(a)收集人体标准特征的图像并存储于标准模型库；
(b)根据标准模型库，根据DPM方法识别的人体特征，利用SVM方法对人体各个部分特征值进行学习训练模型，形成人体特征模型库。
3.根据权利要求1所述的基于SVM的公共场合人流量检测方法，本发明提出了基于SVM训练人体各部分特征模型的方法，包括以下几个部分：
(1)人体特征提取：对图像中运动目标所在区域进行特征提取，采取从部件到整体的途径，将人体分为头、四肢、躯干等部件，分别训练各部件样本，根据部件之间的几何约束检测整个人体。
(2)人体特征模型库建立：利用SVM训练模型方法，根据DPM提取的人体特征分别训练人体的头、四肢、躯干等部件特征，进而形成人体特征模型库。