本发明公开了一种面向大型多人车厢场景的异常行为分析方法，包括步骤如下：利用人体姿态估计算法对车厢内监控视频进行数据提取，得到单人或多人空间骨架节点序列；训练单人行为识别网络，该网络对输入的单人空间骨架节点序列进行识别，判断该人是否存在跌倒的异常行为；训练多人行为识别网络，该网络通过对输入的多人空间骨架节点序列进行识别，进而判断是否存在异常行为；4）对多人行为识别网络的输出结果进行信息融合以对多人行为做进一步判断，根据单人和多人行为识别结果。本发明有效的解决了以卷积神经网络和循环神经网络等模型为代表的深度学习方法不能将视频中的空间和时序信息有效结合起来的问题，提高了异常行为识别的准确度。