结合ARM嵌入式系统和智能监控设备飞速发展的现状，可实现一种基于嵌入式系统的老人异常行为智能图像监控系统。设计区别于传统的监控系统，充分结合了 Linux 嵌入式技术与ARM微处理器相结合的优势，再利用 OpenCV 图像处理算法，在独居老人问题上发挥其优势做到无人监测的情况下自行对图像进行处理和报警。本文探讨介绍共分为如下几个方面：

（1）基于 ARM 嵌入式平台进行了服务器的移植与搭建，完成了基于 V4L2 的视频图像数据采集模块的搭建，同时也分析了解了V4L2视频采集内部软件的结构。基于 H.264 视频图像压缩编码技术，通过TCP/IP 协议完成了视频通过传输到网页。

（2）完成了基于 Web 网页的登陆页面设计，服务器提供用户注册与注销功能，通过 Sqlite3 数据库能够实时将用户登录信息保存到数据库中。使用 HTML 完成了客户端网页的编写，在 HTML 网页中键入了播放器完成了监控视频的实时播放。

（3）嵌入式系统开发平台的搭建，搭建过程中完成了 Linux 操作系统移植、交叉编译环境的移植、OpenCV软件安装和 OpenCV 计算机视觉库的移植。在此基础上完成了对于服务器的测试、Web 网页登录与注册的测试、视频采集测试、视频网络传输与视频播放测试。通过OpenCV计算机视觉库完成了对于图像中目标检测算法以及跌倒算法的测试。

（3）对于人体异常行为算法的优化与改进。结合混合高斯模型目标检测算法和YOLO目标检测算法解决环境复杂及有遮挡物等原因下得出更加准确的目标检测算法，针对目标确定后的对象本身，加入卡尔曼滤波和均值漂移算法再进行更加高效、完整的运动目标跟踪轨迹。最后通过 SIFT 对已经检测到的目标进行特征点的提取，借助视觉词袋模型和SVM向量机分类识别的机器学习算法完成整体的老人异常行为识别算法。