【摘要】针对双流卷积神经网络存在的网络结构较浅、时间流及空间流网络均为独立训练学习、并未学习到时空网络之间关联信息等问题,文章设计了基于双流卷积神经网络的人体动作识别改进算法。采用Res Net-34对原网络进行替换,加深网络结构;将时间流、空间流网络提前进行特征图融合,加强时空网络信息融合的充分性。文章还对具体的融合方式和融合位置进行了实验研究,确定了网络最佳融合策略,在UCF-101数据集上的识别率为91.5%,相较于原网络以及其他相关识别方法有更高的识别精度。