文章提出一种基于人体骨骼数据的考生实时行为检测方法。运用姿态估计算法与行为识别算法来实现实时检测考生异常动作。通过姿态估计算法OpenPose获取人体实时骨骼数据送入图卷积动作识别网络中进行行为识别，在行为识别网络方面在图卷积神经网络ST-GCN基础上进行改进，设计了一个结合人体骨骼数据的一阶与二阶信息双流动作识别网络。改进的双流网络在NTU-RGB+D60数据集上表现良好，同原版的ST-GCN相比，在Xsub和Xview基准测试中TOP1指标分别提高了5.1%和4.7%。