本发明公开一种检测人体姿态的方法，包括：将预处理后的待检测人体图像输入预先训练的神经网络模型，获取预定数量的热点图，每张热点图包含一个人体关节点；所述神经网络模型包括依次连接的MobileNetV2网络的前14层、维度变换层、第一上采样层、第一卷积神经网络层、BN正则化层、ReLU激活函数层、第二上采样层、第二卷积神经网络层；所述神经网络模型中的卷积运算均采用可分离卷积运算；从预定数量的热点图中获取预定数量的人体关节点坐标；将每个人体关节点坐标缩放至待检测人体图像所在的图像坐标系中，获取待检测人体图像的人体姿态关节点。本发明提供的技术方案，能够在内存较小、CPU与GPU运算能力有限的终端上对人体姿态进行实时检测。