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为了解决人体轮廓识别精度不高,鲁棒性不好的问题,在保证实时性的要求下,提出了一种基于深度学习的人体轮廓识别方法,该方法采用U-Net神经网络框架,建立特定视角的数据集,利用高斯滤波进行图像预处理操作,设计使用Dice和交叉熵函数相结合的损失函数进行训练。实验表明,该方法的重合度为91.85%,单次识别耗时为50.56 ms,在保证精度和实时性的前提下,也保证了对不同环境的适应性,在实际应用中有良好的价值。