达芬奇技术的双核处理器架构模式为开发人员提供了数字视频处理所需要的大部分开发工具,包括ARM+DSP双核处理器,开发工具,Linux操作系统,视频处理算法软件和相关的技术支持。将人体异常行为检测与识别算法移植到达芬奇DM6446处理器上,当系统识别出异常行为时进行报警,有一定的应用前景和价值。本文主要研究的是如何实时,准确的检测并识别出人体异常行为。分别从硬件系统平台的开发,人体异常行为检测与识别算法和基于Linux操作系统的软件开发平台的开发与实现三个方面进行研究。首先,完成DM6446硬件系统平台的电路设计。图像处理模块,电源模块,数据存储模块,视频采集模块,人机交互模块和通信接口模块的设计。硬件系统相当复杂,部分电路接口运行速度很高。分析了 PCB分层设计,内电层分割,信号反射,信号同步等几个方面。其次,研究了人体异常行为的检测与识别算法。对视频图像的预处理,基于三帧差分法的运动目标检测算法,由于在所监控的区域内,运动目标随着距离摄像头的远近,比例会发生变化,提出了基于改进的Hu矩不变性算法的人体异常行为识别,在图像翻转,平移和比例发生变化时,都保证不变性。对人体正常行走,摔倒,下蹲和弯腰等几种行为进行识别。最后,完成了软件开发平台的设计与系统实现。交叉编译环境的硬件连接,软件开发平台实现,软件开发平台的工具安装,Linux操作系统的环境搭建,将人体异常行为检测与识别算法移植到达芬奇系统平台上进行测试,以及系统的实现。