1.基于自適應感受野網絡和關節點損失權重的姿態估計方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟S10、基于自適應感受野單元搭建自適應感受野網絡；

步驟S20、利用樣本圖像對所述自適應感受野網絡進行訓練；

步驟S30、在訓練所述自適應感受野網絡時，計算得到所述樣本圖像包含的關節點以及各關節點的損失值；

步驟S40、基于各關節點的所述損失值計算各關節點的損失權重；

步驟S50、基于所述損失權重以及損失值計算得到最終損失值，基于所述最終損失值優化自適應感受野網絡；

步驟S60、將待測圖像輸入訓練好的所述自適應感受野網絡，計算關節點的位置并形成完整的人體姿態；

所述步驟S30具體包括：

步驟S31、獲取數據集中的樣本圖像，將所述樣本圖像調整為大小為256×256的RGB圖像后，輸入搭建好的所述自適應感受野網絡；

步驟S32、通過所述自適應感受野網絡獲取RGB圖像中關節點的位置熱圖；

步驟S33、利用非極大值抑制算法查找所述位置熱圖中，各關節點的最大像素值位置；

步驟S34、以所述最大像素值位置為關節點位置的中心點，膨脹所述中心點生成半徑為R個像素的圓，得到預測的關節點位置；

步驟S35、利用均方誤差損失函數以及關節點位置計算得到各關節點的損失值：

其中M表示計算損失值；i表示人體的編號，j表示關節點的編號，且i和j均為正整數；P_i(p_j)表示第i個人，第j個關節點的預測值；為預測的關節點的熱圖，尺度為λ×64×64，λ表示關節點的個數；G_i(p_j)表示第i個人，第j個關節點的真值；G＝{g₁,K,g_λ}，為高斯激活生成的各人體部位對應的真值熱圖；

所述步驟S40中，所述損失權重的計算公式為：

其中W_i,j表示第i個人，第j個關節點的損失權重；P_i(p_j)表示第i個人，第j個關節點的預測值；為預測關節點的熱圖，尺度為λ×64×64，λ表示關節點的個數；G_i(p_j)表示第i個人，第j個關節點的真值；G＝{g₁,K,g_λ}，為高斯激活生成的各人體部位對應的真值熱圖；

所述步驟S50中，所述最終損失值的計算公式為：