中国老龄化问题十分严峻,一方面老年人口基数大,另一方面老龄化速度快,随之而来的是众多与老年人群相关的社会问题,老年人的健康监护问题就是其中之一。在我国养老方式主要分为家庭养老和养老机构养老两种方式,但是这两种养老方式都存在较大问题,一方面,受老龄化影响,空巢老人数量逐年递增,越来越多的老人处于长期无人照料的状况,传统的家庭养老方式已不再适用;另一方面,养老机构又受到专业护理人员工作强度大、人手短缺等问题的困扰。随着科技的进步,智能养老成为解决上述问题的一个突破口。无论是家庭养老还是养老机构养老,摔倒都是备受关注的安全问题,严重威胁着老年人的身体健康和心理健康。救治时间对于老年人的摔倒问题极为关键,及时救治可将伤害降至最低,因此,越来越多的专家学者投身于摔倒检测的研究领域,但目前该领域仍存在很多关键问题亟待解决。本文从基于视频的摔倒检测方法出发,对该类方法研究的摔倒姿态进行了补充,增加了跪摔和坐摔两种摔倒姿态,并提出了一种多特征融合的摔倒检测算法,本文的主要工作如下:(1)提出一种简单快速的运动目标检测方法,即三帧中值背景减除法,并配合改进的保留最大连通域算法和阴影检测算法,以获取更为准确的前景图像。(2)针对新添加的两种摔倒姿态,提出了采用特征融合的方式从形状和速度变化两方面特征描述摔倒行为,并解决了描述速度变化描述子的尺度变化问题。(3)通过自建摔倒数据库验证,最终确定了经高宽比初步判断后再通过融合高宽比和帧间头部质心摔倒特征描述子并配合朴素贝叶斯分类器二次判断的摔倒检测算法方案,摔倒行为识别率可达98.4%,日常行为识别率可达100%。并且利用matlab平台下的GUI设计了方便用户使用的软件界面。