近年来,随着深度学习的火热,使得人体姿态估计这一领域得到了飞速的发展。人体姿态估计是人体动作识别的重要基础,能够帮助计算机理解人类的行为,为智能机器人的开发、虚拟现实技术的发展以及更好的人机交互提供帮助。此外,人体姿态估计在医疗辅助、视频监控领域有着更为广泛的应用,能够辅助人类对视频内容进行监控,减少人类因疲劳而发生的误检漏检情况。同时本文提出的基于姿态解析的跌倒检测算法和开发的智能监控系统便是在视频监控领域内的不同应用。基于对OpenPose多人姿态估计算法的研究,我们发现OpenPose算法存在在无人区域误检出人体关键点的问题,为解决这一问题,本文提出了一种自顶向下与自底向上相结合的多人姿态估计算法,该算法有效的解决了这一问题。本文的主要工作如下:(1)本文对自顶向下结构多人姿态估计算法可能用到的目标检测算法中的经典算法进行了分析探讨,此外我们还对多人姿态估计算法以及跌倒检测算法中具有代表性的算法进行了探讨分析。(2)本文提出了一种自顶向下与自底向上相结合的多人人体姿态估计算法。该算法包含了自顶向下结构,首先通过一个人体检测算法,检测出图像中的人体所在区域,之后将这些区域融合后送入到自底向上结构的姿态估计算法中进行姿态估计。(3)本文提出了一种基于姿态解析的跌倒检测算法,我们首先通过本文提出的姿态估计算法提取出人体的关键点信息,然后通过一个SVM分类器对这些关键点进行分类得出人体所处的状态,之后对分类得到的人体状态进行分析进而检测出视频中是否有跌倒事件发生。同时本算法对多人存在的情况具有很好的鲁棒性。(4)我们将本文所提姿态估计算法应用了视频监控领域,开发了一个智能监控系统。应江苏食药监局明厨亮灶应用的需求,该系统主要对食堂后厨进行监控,包含关键点提取、衣着识别、人脸检测及识别、物品检测等功能模块。