随着社会老龄化程度的加剧,老年人的安全健康监护需求日益增加.跌倒行为在老年人日常生活中比较常见,它会给老年人带来严重的身体及心理伤害.因此,跌倒检测对于保护老年人的健康及安全具有重要意义.针对跌倒的运动过程,分析人体加速度变化特征,提出基于隐马尔可夫模型(HMM)的跌倒检测方法.将人体跌倒的加速度信号提取为加速度观测序列,并以此为训练样本训练隐马尔可夫模型,建立跌倒过程的概率模型进行跌倒检测.在验证实验中,采集10名志愿者共300例样本,采用5折交叉检验方法,对模型的有效性进行验证.验证结果表明,该方法检测跌倒的准确率为98.2％,灵敏度为91.3％,特异性为99.6％,具有良好的检测效果,可实现对跌倒行为的准确检测.