本发明提供了一种基于改进的C3D视频行为检测方法，主要涉及卷积神经网络。在NVIDIA JetsonTX2上，采用改进的SqueezeNet与C3D相结合卷积神经网络，并引入BN层与short-cut结构，最后将训练模型部署到NVIDIA JetsonTX2上，对视频行为进行分析、检测。实验结果表明，改进后的SqueezeNet-C3D卷积神经网络相比于C3D神经网络在精度上提高了4.4％；改进后的SqueezeNet-C3D网络与SqueezeNet-C3D网络相比，参数量降低了15％，降低网络对计算机硬件的要求。可见本发明提出的网络具有精度高、参数量少的优点。