為改善了傳統人員計數常遇到的問題：第一是當人群行走於擁擠環境時，目標物無法準確地被偵測出來，第二是遮蔽現象嚴重的人群擁擠環境中，獨立目標物的追蹤有一定難度。為了克服這些問題，我們研發創新技術，能在擁擠環境中偵測、追蹤個別的目標物。首先我們以corner特徵點為基礎，發展由粗糙至細緻的獨立目標物切割演算法。在這個方法中，首先利用C-Means演算法將特徵點做粗略的分群，接著透過時空最小生成樹(spatial-temporal shortest spanning tree)在每一個移動分群內切割出更精確的個體，最後運用corner特徵點繼承的概念來追蹤所有移動個體目標物。此技術在擁擠環境中分割獨立移動目標物之準確度可高於90%以上，效能部分可每秒約處理10張影像以上。