通过对人员异常行为有效的监测算法设计,提高视频监控和异常事故的智能识别能力。传统的人员异常行为监测算法采用视频步进跟踪学习方法,由于人员的随机性和不确定性,导致视觉识别效果不好。基于图像处理理论,提出一种基于视频帧图像阵列像素检测的人员异常行为监测算法,进行了人员异常行为特征数据采集模型设计,得到基于双相机视频监控的人员异常行为视觉特征采集模型,采用视频帧图像阵列像素检测算法,进行异常行为特征提取,得到邻域灰度值向量之间像素点为平均结构相似性聚类中心,计算人员异常行为检测全图所有像素点的加权平均位置的估计值,实现人员异常行为监测算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行人员异常行为特征监测,能实现对特定异常人员的准确定位和清晰识别,异常检测概率较高,性能优越,在安防监控系统设计等领域具有较好的应用价值。