本发明公开了一种基于大量真实人群运动视频的人群运动仿真方法，包括五个步骤，将视频分帧并保存成连续高清图像，生成每张图像的人群密度图，对每张密度图中的每个个体精准定位，得到每个个体的精确位置；将每个个体在不同图像中的位置关联起来，形成一条完整的运动轨迹，并提取运动轨迹数据；量化运动轨迹数据，定义训练数据、数据标签，计算数据相关性；搭建深度卷积神经网络，输入运动轨迹数据进行训练，以学习人群运动行为；在二维空间随机放置多个模拟个体，测试深度卷积神经网络的预测效果，调整参数进行仿真，并绘制人群运动轨迹。本发明能够实时计算人群的位置，进而模拟出人群运动轨迹，具有较高的仿真精准度和普适性。