本发明涉及一种基于可穿戴设备和人体骨架的行为识别方法。包括如下步骤：（1）基于可穿戴设备，获取人体整体行为状态；（2）基于深度相机，获取人体骨架信息；（3）通过图卷积网络提取人体骨架的空间特征；（4）使用长短时记忆网络提取骨架序列的时序信息；（5）将GCNN提取的空间信息与LSTM提取的时序信息进行融合；（6）通过SVM分类器进行分类识别，识别人体具体行为。本发明利用可穿戴设备获取人体整体位置和运动情况，利用深度学习网络模型对人体骨架信息进行识别与分类，准确识别人体行为。