实时机器视觉系统中的姿态估计和动作识别技术主要包括以下内容：
姿态估计技术是通过计算机视觉技术，从图像或视频中准确地估计出人体的姿态信息。这包括人体的关节点位置、姿势角度和关节运动轨迹等。姿态估计的关键在于如何准确地检测和定位人体的关节点，目前主要基于深度学习和卷积神经网络的方法。通过训练大量的标记数据，深度学习模型能够学习到人体关节点的特征表示，从而实现准确的姿态估计。
动作识别技术则是在姿态估计的基础上，进一步识别和分析人体的动作。这通常涉及到从图像或视频中提取出能够表征姿态的关键特征，如关键点坐标、运动轨迹等，然后采用深度学习方法训练模型，使其能够依据输入的关键特征识别出不同的姿态。最终，将提取出的特征输入到训练好的模型中，实现对姿态的分类和识别。
在具体应用中，姿态估计和动作识别技术可以应用于多个领域。例如，在智能家居领域，可以通过手势控制灯光、电视等设备，增强使用者的生活体验；在虚拟现实领域，通过识别使用者的动作和姿态，VR设备可实现更加真实和自然的交互体验；在安防监控领域，姿态识别技术能够用于识别异常行为，如打架、摔倒等，增强监控系统的智能化水平。
实时机器视觉系统中的姿态估计和动作识别技术主要基于深度学习和卷积神经网络的方法，通过训练大量的标记数据来实现准确的姿态估计和动作识别，并广泛应用于智能家居、虚拟现实、安防监控等多个领域。
