本申请提供一种基于改进神经网络的矿山调度室空岗识别方法，涉及目标检测技术领域，该方法包括如下步骤：采集图像数据；根据图像数据，构建数据集；构建改进CenterNet神经网络模型；利用构建的数据集，训练改进CenterNet神经网络模型；根据训练后的改进CenterNet神经网络模型，对待识别图像进行在岗与空岗目标的识别，当识别为空岗时发出报警提醒。本申请通过加入的动态稀疏注意力机制模块改进CenterNet神经网络模型，并将获取的图像输入至训练后的CenterNet神经网络模型中进行人体识别，使其在识别人体时具有更高的精确度，更快的收敛速度和更强的鲁棒性。