本发明公开一种基于深度学习技术从视频中判别人体意外摔倒的方法及装置。该方法利用深度学习模型提取人体的关键骨骼点，确定关键特征点在三维坐标系中的坐标，输出N*m*3矩阵，从每秒视频数据中抽取前后连续的k帧数据组成新矩阵N*k*m*3，计算新矩阵中每个人体的肩、肘、头、躯干以及膝的关键特征点的趋势向量以及相对位移，确定新矩阵中每个人体的躯干的中心点的坐标，计算新矩阵中每个人体的肩、肘、头以及膝的关键特征点相对于躯干的中心点的角动量偏移，计算角动量的加速度，判断新矩阵中每个人体是否符合预设的跌倒判定条件，如果符合则输出判定结果为人体产生跌倒，可以准确判断意外跌倒，不会将一般体育运动、表演等动作误判为人体跌倒。