本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种基于关节点的行为识别方法、电子设备及存储介质。包括获取视频数据集；将视频数据集输入特征片段缓存结构进行处理；将处理好后的视频数据集送入人体姿态估计网络处理，得到人体关节点信息；对获取到的人体关节点信息进行预处理；整合人体关节点信息获得人体关节点热图；构建行为识别网络，并对行为识别网络添加时间注意力机制以及采取循环训练策略，将人体关节点热图送入行为识别网络；输出当前视频中人执行的行为类别。有效解决目前行为识别方法存在计算冗余、算力需求大、内存开销大的问题，在取得优异精度的同时减少运算量并且提升预测速度，使得行为识别方法能够在移动端或者嵌入式端部署。