1、“.....首先，使用加权平均值法将图像在亮度分量的基础上实现灰度化，然后以无人背景下采取的帧图像为基础适应更新。自适应背景减除后的图像如图所示。基于嵌入式系统的人体行为检测系统设计论文原稿。跌倒行为识别算法的实现自适应背景减除背景减除算法的原理是当前帧与背景帧之间的灰度差，通过与设定值之间的比较来判定人体是否发生运动。由于这种算法中对于背景变化的敏感度较基于嵌入式系统的人体行为检测系统设计论文原稿没能对行为的实时进行判断。首先，使用加权平均值法将图像在亮度分量的基础上实现灰度化，然后以无人背景下采取的帧图像为基础，构建简化单高斯模型的初始背景统计模型。公式如下其中......”。

2、“.....因此，所有点的成为了个初始北京模型。其人体行为检测系统硬件结构的核心是公司的处理器。为了使图像处理的效率更高，嵌入式系统通过亮度和色度分量上的算法优化来去阴影，在提取前景的时候利用了简化了的高斯模型的自适应背景减除算法，通过形态学滤波，在目标宽高的比较中来判定人体是否发生运动行的灰度值。因此，所有点的成为了个初始北京模型。基于嵌入式系统的人体行为检测系统设计论文原稿。值形态学滤波在图像滤波处理算法中，孤立的点线的噪声主要通过中值滤波去除，但是中值滤波对于颗粒状或空洞类的噪声等就不能完全去除。由于本文中的图像噪声源呈现出多毛刺空人体行为检测系统硬件结构硬件结构框图如图所示......”。

3、“.....通过与设定值之间的比较来判定人体是否发生运动。由于这种算法中对于背景变化的敏感度较高，自适应的背景减除算法就能够很好地解决这问题低图像处理精度较低的场合。摘要在监护系统领域中，我国已经有基于嵌入式系统对视频进行监护及机进行目标检测与识别的先例，但是没能对行为的实时进行判断。本文以视觉和嵌入式系统为基础对人体行为的检测进行了监护，尤其适用在成本低图像处理精度较低的场合。关键词嵌入式检测进行了监护，尤其适用在成本低图像处理精度较低的场合。先去是系统被运用在了图像采集和处理等多个环节中......”。

4、“.....人体行为检测系统硬件结构的核心是公司的处理器。为了使图像处理的效率更高，嵌入式取的帧图像为基础，构建简化单高斯模型的初始背景统计模型。公式如下其中，指的是点在第帧图像中的灰度值。因此，所有点的成为了个初始北京模型。基于嵌入式系统的人体行为检测系统设计论文原稿。摘要在监护系统领域中，我国已经有基于嵌入式系统对视频进行监护及已经有基于嵌入式系统对视频进行监护及机进行目标检测与识别的先例，但是没能对行为的实时进行判断。人体行为检测系统硬件结构硬件结构框图如图所示。跌倒行为识别算法的实现自适应背景减除背景减除算法的原理是当前帧与背景帧之间的灰度差......”。

5、“.....尤其适用在成本低图像处理精度较低的场合。先去是系统被运用在了图像采集和处理等多个环节中，通过不断地改善使其在实时性成本及准确性上都有着更高的水平。冯涛，马颂德，等基于主元分析法的行为识别中国图象图形学报辑，摘要在监护系统领域中，我国已经有基于嵌入式系统对视频进行监护及机进行目标检测与识别的先例，但是没能对行为的实时进行判断。本文以视觉和嵌入式系统为基础对人体行为的检测进行了监护，尤其适用在成本文采取了先闭后开的级联滤波，提高滤波的效率......”。

6、“.....人体行为检测系统硬件结构的核心是公司的处理器。为了使图像处理的效率更高，嵌入式系统通过亮度和色度分量上的算法优化来去阴影，在提取前景的时候利用了简化了的高斯模型的自适应系统通过亮度和色度分量上的算法优化来去阴影，在提取前景的时候利用了简化了的高斯模型的自适应背景减除算法，通过形态学滤波，在目标宽高的比较中来判定人体是否发生运动行为。参考文献魏志强，纪筱鹏，冯业伟基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法电子学报，胡长勃，进行目标检测与识别的先例，但是没能对行为的实时进行判断。本文以视觉和嵌入式系统为基础对人体行为的检测进行了监护，尤其适用在成本低图像处理精度较低的场合......”。

7、“.....由于这种算法中对于背景变化的敏感度较高，自适应的背景减除算法就能够很好地解决这问题，背景能够自适应的进行扣除来减小干扰，能够大大提升检测人体运动的准确性。首先，使用加权平均值法将图像在亮度分量的基础上实现灰度化，然后以无人背景下采背景减除算法，通过形态学滤波，在目标宽高的比较中来判定人体是否发生运动行为。参考文献魏志强，纪筱鹏，冯业伟基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法电子学报，胡长勃，冯涛，马颂德，等基于主元分析法的行为识别中国图象图形学报辑，摘要在监护系统领域中......”。

8、“.....由于本文中的图像噪声源呈现出多毛刺空洞的特点，值化数学形态学滤波就能够较好的解决这问题。本文中采用的是以中心点为原点的邻域结构算子进行滤波，对于毛刺和空洞噪声的去除有较高效率。对了使目标轮廓连续与平滑有着更好的去除效果，本，构建简化单高斯模型的初始背景统计模型。公式如下其中，指的是点在第帧图像中的灰度值。因此，所有点的成为了个初始北京模型。其中，前景区域是由所有标志的点构成的，背景区域是由的点构成的。第帧图像中像素点的灰度期望方差和灰度值分别用来表示，自适应系数为，那高，自适应的背景减除算法就能够很好地解决这问题......”。

9、“.....能够大大提升检测人体运动的准确性。首先，使用加权平均值法将图像在亮度分量的基础上实现灰度化，然后以无人背景下采取的帧图像为基础，构建简化单高斯模型的初始背景统计，前景区域是由所有标志的点构成的，背景区域是由的点构成的。第帧图像中像素点的灰度期望方差和灰度值分别用来表示，自适应系数为，那么时刻的北京模型就可以用下列公式表示像素级计算对于嵌入式系统的图像处理的速度有着极大的影响，因此，通过隔帧方式实现背景模型的自为。参考文献魏志强，纪筱鹏，冯业伟基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法电子学报，胡长勃，冯涛，马颂德......”。