人体姿态检测技术作为一种新型的技术，融合了计算机、自动化、通信等多个学科的知识，在体育、医疗、军事等多个领域都得到了广泛地应用。在姿态检测手段中，通过使用三轴加速度传感器测量人体姿态对空间感应场的反应来进行人体姿态识别的技术，是目前人体姿态检测中最重要的技术，加速度传感器具有体积小、重量轻、成本低、可靠性高等特点，目前被广泛应用于姿态测控、硬盘存储数据保护、汽车电子等领域。所以对基于三轴加速度传感器的人体姿态检测技术的研究具有很重要的意义。该技术主要是通过人体随身佩戴的加速度传感器采集人体姿态的加速度信息，通过一定的算法对人体姿态进行识别。　　本文在对人体姿态检测技术进行研究分析的基础上，设计了基于三轴加速度传感器的人体姿态检测硬件试验装置，通过该装置检测人体姿态的加速度数据，在对加速度数据进行分析的基础上提出了人体姿态检测算法，最后通过大量的实验对该算法进行了验证。该研究主要包括以下三个方面：　　1)基于三轴加速度传感器的人体姿态检测硬件试验系统平台的设计。该系统主要包括三个部分：加速度采集模块、数据处理模块和数据传输模块；　　2)基于BP神经网络的人体姿态检测算法研究，该算法包括基于BP神经网络的人体姿态检测算法的模型建立和特征量的提取；　　3)基于人体姿态加速度数据的BP神经网络离线算法分析。　　最后通过大量试验，对该算法的人体姿态检测的效果进行验证。对静态姿态的正确识别率可达到90％以上，而对动态姿态的正确识别率集中在80％-86％之间。实验证明，该算法具有很好的可靠性和实时性。