运动人群在交叉路口或通道形成独特的运动行为模式——人群汇流，易引发诸如拥挤推攘、跌倒踩踏等潜在公共安全风险，然而目前尚未有针对该人群汇流检测的计算模型研究工作报道。针对该问题，提出了一种生物启发的人群汇流行为检测神经网络(CCBDNN)。基于蝗虫视觉神经结构特性，该神经网络感知视野域中人群活动引发的视觉运动线索；借助哺乳动物视网膜方向感知机制提取人群局部运动方向线索；通过蝗虫小叶巨型运动检测器(LGMD)危险感知机理，构建尖峰调谐机制并输出表征人群汇流行为感知的神经尖峰响应。系统性实验研究表明，CCBDNN能有效检测视觉场景中的人群汇流行为，并产生具有独特偏好特性的输出响应。该工作涉及生物视感神经机制启发的动态视觉信息加工处理，可为人工智能中的人群活动检测与行为识别研究提供新方法、新思想。