本发明公开了一种RFID无设备人体追踪系统的择优标签方法，包括如下步骤：S1，区域划分，将监控区域划分为N个位置；S2，特征提取及计算，提取每个位置一段时间内采样的T个RSSI的均值和方差，并且将该段时间RSSI的分布与所在位置建立映射关系；S3，构建深度学习模型，根据T的RSSI序列，解析相应的位置序列，即人体真实的移动轨迹；S4，标签布局方式选择，根据深度学习模型对于位置的分类正确率，择优选择标签。本发明通过深度学习模型，在保持人体追踪精度的同时，减少了标签数量，提高了模型灵活性，避免了精度下降，提高了处理长路径序列的性能，弥合了位置序列预测任务的训练和推断之间的差距。