本申请涉及车辆领域，并且更具体地，涉及车辆领域中一种行为识别方法、装置、车辆和存储介质。
背景技术：
1、随着车辆在日常生活的普及，机动车辆能够实现的车载功能也越来越繁多，为了便于用户启动各项功能，可以通过对车内乘客的行为进行识别，根据识别结果启动车载功能。
2、相关技术中，在根据乘客的行为进行识别时，所采用的方法为获取各帧数据分别进行识别，根据识别后的各帧的识别结果按照数据的时序依次进行分析，从而根据分析结果得到乘客的行为，在分析过程中，存在数据处理过程繁琐，且时序错误导致准确性和效率不足的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种行为识别方法、装置、车辆和存储介质，该方法能够通过识别网络模型对特征图集合进行识别，即避免由于时序导致识别错误，还通过特征图集合减少数据处理的复杂度，提高数据处理效率，进而提高了车辆进行行为识别的便捷性和准确性，以及用户启动车辆功能的易操作性。
2、第一方面，提供了一种行为识别方法，该方法包括：
3、获取用于行为识别的当前帧图像，获取所述当前帧图像的上一帧图像对应的第一特征图集合，所述第一特征图集合为所述上一帧图像输入至识别网络模型的卷积层中进行特征图融合后所得到的特征图集合；
4、将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理，以得到所述当前帧图像对应的行为识别结果；
5、若进行所述行为识别处理的连续图像帧数大于预设帧数，且所述行为识别结果为预设行为，则控制车辆启动所述预设行为对应的车辆功能。
6、通过上述技术方案，能够通过获取多帧图像逐步进行识别得到特征图集合，采用识别网络模型对当前帧图像和当前帧图像对应的特征图集合进行行为识别，得到行为识别结果，由识别网络模型对特征图集合进行识别，即避免由于时序导致识别错误，还通过特征图集合减少数据处理的复杂度，提高数据处理效率，进而提高了车辆进行行为识别的便捷性和准确性，以及用户启动车辆功能的易操作性。
7、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，所述将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理，以得到所述当前帧图像对应的行为识别结果，包括：
8、将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理，以得到所述当前帧图像对应的预设行为的目标行为得分；
9、若所述目标行为得分大于预设得分阈值，则确定所述当前帧图像对应的行为识别结果为预设行为。
10、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，若所述目标行为得分小于所述预设得分阈值，则确定所述当前帧图像对应的行为识别结果为其它行为，所述其它行为为除所述预设行为外的行为。
11、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述获取用于行为识别的当前帧图像之后，还包括：
12、基于检测网络模型对所述当前帧图像进行人体部位检测，确定所述当前帧图像中包含目标部位的区域图像；
13、将所述区域图像输入至识别网络模型中进行部位姿态识别处理，以得到部位姿态识别结果；
14、若所述部位姿态识别结果指示所述目标部位为预设姿态，则将所述当前帧图像对应的第一记忆值设置为初始值；
15、若所述部位姿态识别结果指示所述目标部位为其它姿态，则获取所述上一帧图像对应的第二记忆值，按照预设数据对所述第二记忆值进行减值处理，以得到所述当前帧图像对应的第一记忆值；
16、所述若所述目标行为得分大于预设得分阈值，则确定所述当前帧图像对应的行为识别结果为预设行为，包括：
17、若所述第一记忆值大于预设记忆值，且所述目标行为得分大于预设得分阈值，则确定所述当前帧图像对应的行为识别结果为预设行为。
18、通过上述技术方案，能够获取记忆值并进行比较，保证根据当前帧图像对应的部位姿态为预设姿态，根据连续图像帧数、第一记忆值和目标行为得分确定行为识别结果为预设行为，从而提高车辆进行行为识别的准确性。
19、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，在将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理的步骤之后，还包括：
20、若进行所述行为识别处理的连续图像帧数小于预设帧数，则舍弃所述行为识别结果，转入执行所述获取用于行为识别的当前帧图像的步骤。
21、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述获取所述当前帧图像的上一帧图像对应的第一特征图集合，包括：
22、若所述当前帧图像为第一帧图像，则获取初始特征图集合，所述初始特征图集合中各初始特征图的特征值为预设特征值。
23、通过上述技术方案，能够实现第一帧图像进行行为识别处理，从而完成对行为识别处理。
24、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述获取用于行为识别的当前帧图像之前，还包括：
25、获取车辆的当前场景状态，将所述当前场景状态与驻车场景状态进行匹配；
26、若所述当前场景状态与所述驻车场景状态相匹配，则控制车辆的摄像头采集当前帧图像。
27、通过上述技术方案，能够避免在满足场景状态的情况下误启动了车辆功能，导致出现驾驶意外，提高了车辆的安全性和可靠性。
28、第二方面，提供了一种行为识别装置，该装置包括：
29、数据获取单元，用于获取用于行为识别的当前帧图像，获取所述当前帧图像的上一帧图像对应的第一特征图集合，所述第一特征图集合为所述上一帧图像输入至识别网络模型的卷积层中进行特征图融合后所得到的特征图集合；
30、行为识别单元，用将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理，以得到所述当前帧图像对应的行为识别结果；
31、功能启动单元，用于若进行所述行为识别处理的连续图像帧数大于预设帧数，且所述行为识别结果为预设行为，则控制车辆启动所述预设行为对应的车辆功能。
32、第三方面，提供一种车辆，包括存储器，用于存储可执行程序代码；
33、处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述可执行程序代码，使得所述车辆执行第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。
34、第四方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。
35、第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。
1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理，以得到所述当前帧图像对应的行为识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取用于行为识别的当前帧图像之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述当前帧图像和所述第一特征图集合输入至识别网络模型中进行行为识别处理的步骤之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前帧图像的上一帧图像对应的第一特征图集合，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用于行为识别的当前帧图像之前，还包括：
8.一种行为识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
