异常行为识别方法、装置、计算机设备、可读存储介质

本申请涉及一种异常行为识别方法、装置、计算机设备、可读存储介质。所述方法包括：获取针对目标对象采集的监测视频数据，通过预训练的骨架特征提取网络提取监测视频数据中目标对象的二维骨架序列数据；将提取的二维骨架序列数据，按监测视频数据中各个视频帧的时间顺序输入至预训练的第一行为识别网络，得到第一异常行为概率分布；将监测视频数据输入至预训练的第二行为识别网络，生成第二异常行为概率分布；将第一异常行为概率分布和第二异常行为概率分布输入至预训练的融合模型进行融合，并通过融合模型得到作业人员的异常行为识别结果。实现了骨架特征与光流、时空三维等多种特征的有效融合，避免了单一识别网络的准确性不够的问题。