本发明公开了一种基于多尺度动态卷积注意力加权的危险驾驶行为检测方法。由于现有目标检测模型，难以区分不同类型的危险驾驶行为，本发明方法使用不同行为的特征，来学习动态卷积核。为了提高不同分辨率的危险驾驶行为的识别准确性，本发明方法考虑监控环境下不同尺度的动态卷积核。为了有效融合多尺度动态卷积特征，本发明方法分析了各尺度特征之间的关系，用于学习各尺度的注意力，实现多尺度特征融合。在现有目标检测模型，添加上述多尺度动态卷积模块和注意力加权模块，可以提高危险驾驶行为检测的准确性，可应用于车辆安全系统中，保障驾驶安全。