智能家居作为高科技社会的时代产物,近年来受到了民众和商家的广泛重视,智能家居代表了一种人们所向往的智能化、便捷化和安全化的一种新的生活方式。然而,现阶段的智能家居主要集中在家电的智能控制以及门禁安防系统等应用,这类应用并没有真正满足智能家居用户的需求,在市场上不能得到广泛推广。随着社会上老年人、小孩以及残疾人的家居安全事故频发,渐渐的人们将智能家居应用的聚焦点偏移到这些特殊人群上。本文提出的智能家居家庭控制中心机器视觉信息处理算法研究,无论在智能家居的应用还是推广上,都具有十分重要的意义。文中首先提出了智能家居系统中家庭控制中心和外围模块的整体设计方案,设计了家庭控制中心通信监控软件,包括μC/OS-II实时操作系统的移植、LwIP协议栈移植、网络通信协议的实现及机器视觉信息处理接口的设计。然后对三种不同应用场景的智能家居家庭控制中心机器视觉信息处理算法进行了研究。其一,针对智能家居安防方面,提出了室内环境异常检测算法。对于陌生人闯入情况,引入了由动态阀值项和静态环境补偿项互补方式产生的新的阈值,解决了背景减除法中差分图像进行二值化时容易受到外界光照变化影响而不能准确提取前景疑似区域的问题;对于烟雾异常情况,提出了一种改进的运行期均值法进行背景建模,从而克服了烟雾这种慢性扩张的异常情况所引起的背景更新的问题。最后,采用分段阈值判定和跟踪续拍的机制,实现了室内环境的异常预警。其二,针对老年人独居时的安全问题方面,提出了人体姿态检测识别算法。运用改进后的自适应混合高斯函数的背景建模方法提取目标人体区域,实现人体姿态建模并提取特征向量,再通过分层识别法对人体姿态进行识别,从而应对老年人突发情况的发生。其三,针对智能家电的控制方面,对数字手势识别算法进行了研究。通过引入中值滤波、轮廓跟踪、DP多边形逼近和凸包和凸缺陷特征等相关算法进行手势建模,通过SVM分类器实现了简单的数字手势的识别,为后续采用手势控制智能家电提供了研究基础。最后,在Eclipse平台设计了基于Android系统的手机终端监控软件,实现了手机APP对家庭控制中心的数据监测和控制。