在安全问题越发严峻的信息化时代，重点区域如景点、交通枢纽场所的人流监控与管理是一个事关经济发展与个人安全的重大议题。文中结合前沿的深度学习技术利用计算机图像处理，开发了基于图像处理的高精度人流密度监控系统，可以有效缓解重点区域的人流管理问题。该系统具有人流密度动态可视化、高密度预警与路径动态规划等特色功能。整个系统采用Python作为开发语言，利用深度学习框架，搭建满足重点区域安防管理的人流监控系统。系统的识别精度在可控范围内、且操作方便，作为人工监控的辅助手段，可以有效地减轻人工压力，并提高对重点区域地管理与疏导。

人流密度估计作为一种有效的人群监测、控制和行为理解方法，得到了广泛的应用和研究。但传统估计方法使用的手工特征提取图像特征单一、准确度较低，容易造成密集场景人流估计不准确。为此，文中提出了一种基于深度的卷积神经网络（CNN）人群密度估计方法，利用典型的深层网络Googlenet 和VGGnet进行了方法改进。通过采用一个包括18个拥挤景区密集场景、超过160 K密度的注释图像数据集进行的实验测试结果表明，该方法的平均准确率为92.46%，与GLCM-SVM方法进行对比的结果也充分证明了该方法的优越性。