本发明公开了一种基于深度学习的办公场所人员行为轻量级目标检测方法，属于图像检测技术领域。本发明基于所改进的C3S模块以及FPN模块，可以方便地应用到目标场所的指定的目标对象的检测任务中，且检测任务的精度高、复杂度低。本发明可以用于对指定的办公场所的人员行为进行检测，将实时监控的目标场所的图像输入到本发明的目标检测网络模型，基于其输出即可得到对应的检测结果。本发明可以用于运维场所的目标检测，也可以用于其他业务场景的目标检测，如营业场所监控场景、重要区域安防监控场景、重要设施监控场景等，模型对人员违规行为、场所及设备异常状态的检测能力将进一步得到提升。