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变电站在电力系统中发挥着重要的作用,随着智能监控系统的快速发展,无人值守变电站已经成为一种普遍的变电站管理模式。针对监控视频中的人体行为进行识别和分析对于电力系统有着重要的研究意义和广阔的应用前景。采用长效递归卷积网络(Long-term Recurrent Convolutional Networks,LRCN)模型结合视频中的外观信息和动态信息实现对视频中的人体行为进行识别。通过实验验证了LRCN模型在标准数据集上表现了良好的鲁棒性和泛化能力;并针对变电站及电力施工相关场景下的监控视频进行了测试