人体姿态监测系统是指通过与人体绑定的加速度传感器来判断人体姿态,该研究对家庭环境下的人体运动状态、人体姿态的监测以及自动呼救系统有着重要的研究意义。例如,通过人体姿态监测系统可以获得人体当前的运动状态、及时发现意外的跌倒、对人体的运动能力作出间接的评价、对人体的功能性能力和运动级别的衡量提供非常有价值的信息。因此,随着人们对生活水平要求的提高,人体姿态监测系统已经逐步成为智能化生活领域内的一个研究热点。针对上述目标,本文主要从以下三个方面展开了研究。首先,本文分析了人体运动的加速度特征,并给出了适用于人体运动监测的加速度传感器选择指标；然后,本文分析了现有的人体分类算法,提出了一种基于二叉分类树的人体运动分类器改进模型,并提出了基于这个模型的人体运动分类器算法。最后,本文设计并实现了基于加速度传感器的人体运动姿态监测系统,并设计了实验对系统的性能进行了评估。通过最后的实验验证,表明本系统对运动的监测和识别从总体上达到了97.02%的准确率,其中,对静态姿态的识别达到了98.3%的准确率,对跌倒的识别达到了98%的准确率。这样的结果表明了基于三轴加速度传感器的人体姿态监测实时系统可以达到很高的准确率,有着很高的可行性。