1.一种基于改进vggnet的动作识别方法，其特征在于，包括：
对采集到的原始图像进行预处理；
对预处理后的图像进行分割，得到对应的人形区域图像；
将分割得到的人形区域图像输入改进的vggnet模型中提取对应的动作特征数据；
采用预设的随机森林模型对所提取的动作特征数据进行分类，得到所述原始图像中的人体动作信息。
2.根据权利要求1所述的基于改进vggnet的动作识别方法，其特征在于，所述对采集到的原始图像进行预处理，包括：
对采集到的原始图像进行灰度处理和高斯模糊平滑处理。
3.根据权利要求1所述的基于改进vggnet的动作识别方法，其特征在于，所述对预处理后的图像进行分割，得到对应的人形区域图像，包括：
采用canny边缘检测算法对预处理后的图像进行分割。
4.根据权利要求1所述的基于改进vggnet的动作识别方法，其特征在于，所述改进的vggnet模型不包括全连接层和输出层。
5.一种基于改进vggnet的动作识别装置，其特征在于，包括：
预处理单元，适于对采集到的原始图像进行预处理；
图像分割单元，适于对预处理后的图像进行分割，得到对应的人形区域图像；
特征提取单元，适于将分割得到的人形区域图像输入改进的vggnet模型中提取对应的动作特征数据；
动作识别单元，适于采用预设的随机森林模型对所提取的动作特征数据进行分类，得到所述原始图像中的人体动作信息。
6.根据权利要求5所述的基于改进vggnet的动作识别装置，其特征在于，所述预处理单元，适于对采集到的原始图像进行灰度处理和高斯模糊平滑处理。
7.根据权利要求5所述的基于改进vggnet的动作识别装置，其特征在于，所述图像分割单元，适于采用canny边缘检测算法对预处理后的图像进行分割。
8.根据权利要求5所述的基于改进vggnet的动作识别装置，其特征在于，所述改进的vggnet模型不包括全连接层和输出层。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至4任一项所述的基于改进vggnet的动作识别方法的步骤。
10.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至4任一项所述的基于改进vggnet的动作识别方法的步骤。