本发明属于视频行为分析技术领域，具体涉及一种基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法，首先，利用基于深层卷积神经网络的人体检测模型、人体二维关键点检测模型、人体二维关键点提升为人体三维关键点模型，输入单目摄像头的RGB图像，输出人体三维关键点位置信息，为剧烈运动检测提供人体三维姿态表征。其次，基于深层卷积神经网络模型检测到的人体位置信息、人体二维关键点位置信息和人体三维关键点位置信息，对多帧图像中人体的进行身份匹配，为剧烈运动检测提供人体身份信息。最后，对多帧图像中同一个人的人体三维关键点位置信息进行提取特征，利用预训练的随机森林剧烈运动检测模型，检测是否存在剧烈运动。本方案以人为主体，利用人体三维关键点更准确地表征人体三维姿态、匹配人体身份，提高剧烈运动检测的精确度和稳健度。