本申请公开了一种行人属性识别方法、设备和介质，将待检测行人图像输入到训练好的行人属性识别网络；通过主干网络对待检测行人图像进行特征提取，并通过特征卷积模块对提取到的浅层特征图、中层特征图和深层特征图分别进行1*1卷积处理，进而通过通道加权模块分别提取行人属性区域特征；通过分类模块对提取到的浅层属性区域特征、中层属性区域特征、深层属性区域特征和深层特征图进行行人属性识别，并结合得到的浅层属性区域特征、中层属性区域特征、深层属性区域特征和深层特征图对应的属性类别预测结果获取待检测行人图像的最终属性类别，改善了现有技术需要对行人的局部属性区域进行预定位，再进行行人属性识别，存在识别速度慢的技术问题。