本发明涉及行人微行为识别技术领域，特别是涉及一种任务区行人微行为智能识别方法，包括以下步骤：采集任务区的视频数据作为样本数据；对样本数据进行增广处理，得到增广数据；将增广数据通过具有残差结构的孪生网络进行小样本学习和特征提取，得到特征数据；对特征数据进行局部感兴趣区域特征提取，得到细分的全局特征和局部特征；通过自适应加权融合方法和多粒度相似度度量方法进行融合；通过帧层次在线动作识别和时间维度平滑处理，得到识别结果。本发明对样本量进行扩充，同时解决小样本情况下的数据过拟合问题；利用一种基于感兴趣区域特征与全局特征融合的微行为识别技术，使得对行人微行为的识别更加精准。