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為提高行駛車(chē)輛前方行人行為識別精度，提出了基于經(jīng)驗模態(tài)分解的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )相結合的行人行為識別方法。該方法在分析骨架節點(diǎn)表征參數的基礎上，采用勢能、相對位置、加速度、角加速度作為表征參量描述行人行為，利用經(jīng)驗模態(tài)分解可以平滑數據的優(yōu)點(diǎn)，建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )融合的識別模型，實(shí)現對車(chē)輛前方行人行為的準確識別。采用Weizmann數據集和KTH數據集對該方法有效性檢驗。結果表明，該方法基于兩個(gè)數據集對車(chē)輛前方行人行為識別準確率分別為98.58%和98%，能夠為輔助駕駛系統等提供有效的數據支持。