本发明公开了一种基于运动轨迹的3D卷积神经网络的行为识别方法，具体为：行为识别网络模型训练：建立行为识别数据集，训练数据集和测试数据集；创建训练标签与测试标签；双向光流计算，获取双向运动轨迹；提取基于运动轨迹的像素值数据矩阵；建立基于运动轨迹的3D卷积神经网络结构；对神经网络结构进行训练；行为识别网络模型测试，计算准确率；若准确率大于等于95％，则认为训练的基于运动轨迹的3D卷积神经网络结构为最终的需求，若准确率小于95％，则需要调整基于运动轨迹的3D卷积神经网络结构的内置参数后重新训练。本发明的一种基于运动轨迹的3D卷积神经网络的行为识别方法，提高视频中人体行为的识别精度。
