本发明公开的属于计算机视觉图像识别技术领域，具体为一种基于深度传感器和机器学习的异常跑姿识别方法，包括以下操作步骤：步骤一：通过深度相机采集跑者在跑步机上跑步的深度图像和彩色图像，步骤二：在彩色图像上使用openpose进行人体关节点检测，步骤三：将彩色图像上的人体关节点映射到深度图像上，获得人体三维关节点坐标，本发明能够自动实时识别出跑者的姿态是否存在异常，并实时提醒到跑者，纠正具体错误位置，减少运动损伤发生的概率的效果。