本发明公开一种应用于智能建筑的机器视觉行为意图预测方法，包括以下步骤：行人检测、行人跟踪、动作描述时空算子的建立、动作检测和时间边界界定、环境状态变化检测、关键动作聚类以及行为预测；本发明通过对历史视频数据进行学习，不依赖人为设定规则，使用局限性较小，通过对环境状态变化前的动作集合进行聚类，得到关键动作向量，对视频中人的行为和环境状态变化进行分析并建立联系，预测关键动作发生时所需执行的环境状态变化，当视频中发生关键动作时，输出相应的预测信号以便自动执行，具有较高的准确性，且达到了实时性的要求，可以提高智能建筑智能化程度，一定程度上减少人的手动操作，给人的日常活动带来便利。