本发明公开一种基于多级神经网络级联的目标看护方法及装置。该方法包括：获取摄像头采集的视频流图像；选择逻辑组合关系，依据逻辑组合关系确定深度网络模组中各个深度网络模型之间的级联关系以及相应的输出动作；加载相应的深度网络模型；调用多核动态分配管理指令，计算加载的深度网络模型的复杂度，依据复杂度为每一深度网络模型分配相应的内存和预定数量的核处理器；将采集的视频流图像输入对应的深度网络模型；依据经级联的各个深度网络模型处理后得到的指定输出信息解析出视频流图像中的场景信息，并执行相应的输出动作。本发明对内存空间要求低，将各类深度网络模型进行灵活组合，形成积木式开发模式，提高用户开发效率和趣味性。