九寨沟精确的游客人数统计，对灾后救援工作助益不小：8 月 8 日 21 时，四川阿坝州九寨沟县发生 7.0 级地震。当日，九寨沟景区共接待游客 38799 人，其中团队 18158 人次，散客 20641 人次。第二天，当地已疏散游客三万余人到安全地带。

要做到这一点并不困难，因为九寨沟属于收费和设闸的景区，依据门票数量或者电子闸机数据就可以统计出每日游客人数。
相比之下，真正有难度，也值得一说的是免票景区，尤其是不设屏障的景区要如何获取游客人数。
根据《旅游法》，旅游景区都需要公布游客最大承载量。客流监控一直是景区的工作重点之一，一方面是为了避免因客流超载带来的旅游安全隐患，另一方面也是对旅游环境资源的保护。
例如西湖景区，自古便深受游客欢迎。明朝才子张岱曾抱怨，「西湖七月半，一无可看，止可看看七月半之人」。2002 年，西湖成为全国第一个免票的 5A 景区。拆除围墙绿篱之后，西湖管委会也同样会定期公布游客数据。
 
较原始的不依赖任何设备的估算方法是点位测量，一般在出入口或是重要片区设点采集游客数据。
比如在国庆长假的旅游高峰期，西湖景区会派两名保安在断桥上数人头。体贴的是，工作人员会避免游客的反感，只在心中默数。5 分钟大致可以从桥头走到桥尾，收集桥面上短暂停留的游客数量。这 5 分钟的抽样数据乘以 12，就是一小时的游客量总数。从 7 时到 19 时，每天采样 12 次，相加可以得到白天的游客量总数。而夜间 19 时到 7 时的游客量，一般以白天的 30%计算。
设卡计数仅能粗略估算人群规模，相比而言，红外感应是一个更便捷准确的方法。这种方法的实现方式是通过红外设备检测从感应区域经过的人体数量，通过检测阻挡红外发生的电阻变化或是人体发出的特定红外线来判断人体数量。景区可以在出入口区域设置两道红外接收器形成监控框，按照通过顺序分别判定为「出」和「进」，可以实现自动增减，实时统计游客数量。
红外感应有成本适中、设备较小等优点。然而这种测量方法对拥堵比较敏感，统计精度受红外敏感装置位置影响较大，且不能区分是否重复计数。
图像识别技术发展以后，视频分析成为最主流的客流统计方法。视频分析不仅能生成精度较高的客流人数数据，还可以跟进目标对象的行进轨迹，形成客流动向。
视频分析一般是通过垂直向下的高精度摄像头获取图像，基于图像特征来判断人群密度。在人群密度较低时，对图像中人的头顶、双肩等特征点进行判断，直接输出识别结果；在人群密度较高时，可以通过图像中背景面积或是人的运动轨迹来辅助计算。视频分析的方法也会受到打伞、阴影、深色地板等因素的干扰，不过整体准确度已经很高，可以达到 95%以上。

此外，在目前建设智慧景区的背景下，手机信令和 Wi-Fi 探针也是常见的人群数量估算手段。手机信令是通过运营商来连续追踪用户的位置和状态；Wi-Fi 探针则是识别打开 Wi-Fi 功能的移动设备，无需连接即可检测到设备位置。不过，如果一人携带多部智能设备，或是未打开 Wi-Fi 功能就会造成误差。
因此，旅游景区通常会综合多种手段进行游客量的估计，加以核实校正。
不过，同样是使用这些统计方法，在针对其他大规模人群汇集计算之时，统计方的立场不同，得出的结果差别也极大。
2016 年底在韩国各地举行了多次呼吁总统朴槿惠下台的周末烛光集会，其中元旦前夜的第六轮集会创造了人数纪录新高。集会主办方表示，首尔超过 110 万人参加集会，这是韩国宪政史上规模最大的一次集会。而警方估算，当晚首尔有约 6.5 万人参加集会——数字相差十几倍。

统计结果出入如此之大的原因之一是，主办方计算的是累计人数，包括在集会结束前提前离开的市民，而警方公布的是当晚的瞬时数据。
集会人数统计中，最著名的是美国的「雅各布斯法」（Herbert Jacobs Method）。1960 年代，雅各布斯教授在办公室里观察校园中的学生反战抗议，由棋盘格的水泥地想到了一种简便方法：计算样本方格中的人数，得到每格平均人数，再乘以总方格数，就得到了总人数近似值。
至今，雅各布斯的方法在集会人数统计中依然占据指导地位。雅各布斯将「松散人群」的密度划定在 10 平方英尺 / 人（0.93 平方米），「密集人群」的密度在 4.5 平方英尺 / 人（0.42 平方米），「极度密集人群」类似于摇滚音乐会的前台区域（mosh-pit）的密度是 2.5 平方英尺 / 人（0.23 平方米）。
目前美国、韩国、新加坡及马来西亚等地依旧采取此方法计算集会人数：将集会场所划分成网格，依据疏密程度，再乘以每单位面积的人数。这套方法的准确度依赖对集会区域的划分结果和对人群密度的判断，不过，有了卫星照片和 Google Earth 图片的帮助，统计结果精确度已经有了稳步提升。
除此之外，韩国学者还根据监控画面中的烛光数量来推算集会人数。根据观察，大约半数抗议者手持蜡烛，从而估算青瓦台周边街巷集会人数大约为 50 万至 70 万人。