智能监控系统的快速发展满足了人们在保障社会安全、家庭安全、生产安全等方面的需求,其不仅可以实现对危险场景的实时监控,还可以实现对意外事件的自动预警。在人口老龄化趋势下,适用于老年人的智能监控系统已有深入的研究,但多数的应用和研究仅考虑某一监控区域、某一监控方式,因而系统在智能化、便捷性、全面性上还存在一定局限性。本文在老年人对监护有极大需求且现有系统存在不足的背景下,研究了以下三项内容。1.设计和实现全方位监护的监控系统。提出的智能监控系统由监控终端、监控节点、监控平台、用户交互四部分组成。监控终端是指视觉传感器、气体传感器、温湿度传感器等信息采集器件,用来提供采集居住环境信息、身体健康数据、视觉图像、实时视频等功能;监控节点分为树莓派监控节点、可穿戴设备监控节点两种,用来提供收集数据、通信传输、信息基本分析等功能;监控平台是由云服务器、云数据库、云对象存储组成,用来提供智能分析、图片存放、信息存储等功能;用户交互通过Web页面访问、短信预警的方式提供交互功能。2.提出的智能监控系统采用分布式架构,方便在不同应用场景中扩展。在系统中分布多个有数据分析功能的监控节点,利用监控节点CPU资源分担系统压力。由于系统主要运用监控终端收集的信息分析被监护的老年人是否存在潜在生命危险,因此监控终端会产生大量的数据。然而,分布式系统中监控节点承担的分析功能可以有效的缓解监控平台的压力,方便系统进一步扩展。同时,系统中的多个监控节点存在信息互补的优势,比如相近节点获取到的多视角视觉图像可以提高行为识别的准确度,进而可以保障系统在行为识别方面的准确性。3.为进一步发掘视觉信息的作用,论文在行为识别算法方面做了改进。运用卷积网络的行为识别算法是目前效果较好的方法,但由于此类方法的输入是静态图像,因此无法更多的获取视频的时序信息。而动态图像是多视频帧的融合,拥有较多时序信息,因此提出一种结合动态图像概念的改进方法,将其作为Temporal segment networks(TSN)的输入。同时,为充分发挥分布式系统中监控节点的信息互补优势、提高行为识别的准确度,本文提出一种多视角下结合Borda的融合决策方法,用以对多个视角下的识别结果做综合判断。