1、目前人工智能的應用越來越廣泛，已經滲透到了各個領域和行業(yè)，用機器代替人工是現(xiàn)如今的一個發(fā)展趨勢。然而，現(xiàn)在市場上正在使用的絕大多數監(jiān)控系統(tǒng)并沒有實現(xiàn)智能化，大多需要人的參與。當發(fā)生事故之后往往需要回調監(jiān)控錄像才能夠了解當時的情況，如果需要實現(xiàn)對異常情況的及時報警，則需要有監(jiān)控人員時刻注視著監(jiān)控場景。這顯然滿足不了當下的需求，而且還很容易出現(xiàn)疏漏。智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通過一些智能算法，對視頻中的圖像進行處理，可以做到在沒有人介入的時候，對

2、所要監(jiān)控的場景實施實時監(jiān)控，并根據場景的情況做出相應的判斷，通知人員做出對應的處理，及時遏制意外情況的發(fā)生，減少損失。
　　根據人體的姿態(tài)進行識別是智能視頻監(jiān)控技術的核心技術之一，這方面的研究也是最近比較熱門的研究方向。人體姿態(tài)的研究包括很多方向，本論文主要針對人體姿態(tài)的兩個方面進行研究，一個是人體姿態(tài)中的步態(tài)識別，另外一個是人體姿態(tài)中的摔倒檢測。
　　論文的主要研究工作如下：
　　1、基于角度徑向變換和質心的步態(tài)識別

3、算法研究。本文采用的步態(tài)識別算法是基于角度徑向變換和質心相結合的識別方法。該算法主要針對紅外圖像具有對比度低和紋理少等特點，在特征提取模塊采用整體外觀的方法。使用角度徑向變換系數和質心向量作為特征向量，然后通過主成分分析的方法降低特征向量的維數，再采用支持向量機的方法識別出每個個體。
　　2、基于寬高比和質心變化率的摔倒檢測算法研究。本文提出了一種人體寬高比和質心變化率等相結合的基于視頻的自動摔倒檢測算法。該方法主要利用的是人體寬