跌倒行为检测算法是行为识别的重要组成部分之一,其研究不仅对儿童和老人的安全监护有着十分重要的意义,而且在一定程度上,还能促进智能视频监控技术的发展。本文主要是对计算机视觉进行分析和研究,达到一种实时性好且可行的跌倒行为识别方法。为了将算法移植到单目静态背景下的监控系统,我们使用了计算机视觉开发平台OpenCV。在视频获取及图像预处理方面,首先,我们设计了三种获取视频的方式.同时,为了适应环境的变化,基于混合高斯模型的背景减除法获取运动目标的方法也在本文中加以使用。对于跌倒行为识别这种算法,本文对跌倒行为的特定进行研究,获取前景目标的形状特征和轨迹特征,最终对跌倒行为检测采用三级检测的方式进行识别。在第一级检测中,过滤场景中运动目标轮廓本文采用的面积特征来识别,然后对行人特征进行提取然后送入第二季检测中;在第二级检测中本文来判断站立于非站立状态。对于非站立状态的本文将可疑目标送入下一级进行检测;判断跌倒行为我们主要是在第三级中去判断。本文假定目标在发生跌倒的情况下,发生报警行为。在实验分析方面,本文注重绍了跌倒行为检测系统的开发环境以及用于性能分析的测试实例。