如今视频监控在日常生活中已随处可见,而智能视频监控系统的应用却未能满足用户期望,面临着实时检测、及时预警、行为数据统计等困难。智能视频监控系统的研究已经受到较多的关注,而相关技术还有很大的发展空间。在目标检测与识别方面,传统算法面临着需要手工输入特征且检测速度慢等弊端,而卷积神经网络算法以其智能化特征提取和识别的特性受到了广大研究人员的青睐。针对教室监控视频特定姿态检测项目,本文以深度学习模型YOLOv3为基础构造实时姿态检测的深度神经网络,提出使用合成模拟图像与改进损失函数的方法提升对小物体和困难样本的检测与识别,并将提出的算法在针对本系统设计的教室视频数据集上进行实验验证。同时根据系统实际需求进行设计,实现一套功能较全的姿态识别系统。首先构建特有的学生姿态数据集,并针对“抬头”、“低头”、“说话”三种姿态的数据量不平衡问题,提出合成模拟图像的方法增加样本数量,提升样本占比较低的“说话”姿态数据量在数据集中的影响。其次详细分析了YOLOv3网络结构并追踪物体检测流程,针对密集场景下的小物体检测误差大和样本比例失调产生的需要优化训练效率和识别精度问题,提出结合数据集特征重新聚类以及使用改进的损失函数改造神经网络模型的方法。为验证改进方法的有效性,设计三组对比实验,并对这三组实验的训练过程及性能分别进行数据化分析与比较,证明模型训练效率和检测准确率的提升。同时通过展示性能最优的模型识别效果证明模型能够基本满足应用需求。最后,从智能视频监控系统的实际功能需求出发,使用Springboot、Vue、Mybatis等目前流行的前沿性系统框架设计并研发一套集视频管理、姿态识别、数据统计与分析功能于一体的姿态识别系统,并从功能和性能两方面进行测试验证该姿态识别系统能够满足实际使用需求。通过理论描述与实验结果分析可知,改进的特定姿态识别算法适用于教室监控视频的特定姿态检测,鲁棒性高且识别速度较快,对应用于教室监控视频的深度学习算法的进一步研究有重要意义。同时,研发的基于B/S模式的姿态识别系统具有实时检测、姿态数据统计分析功能,对于智能视频监控系统的发展具有一定的参考价值。