人体动作姿态识别的技术原理主要分为两个部分：人体骨架提取和动作识别。

首先，人体骨架提取，使用视频或深度数据捕捉人体的动作，然后使用图像处理算法，如骨架提取算法、颜色分割、背景减除等，从图像中提取出人体骨架信息。骨架信息包括人体关键点和连接关键点的边。其次，动作识别是使用机器学习或深度学习算法，对提取的人体骨架信息进行识别。这一步通常使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习技术。算法对人体动作姿态识别任务进行学习，并通过大量的训练数据对检测到的骨架进行分类。

目前，为了提高识别精度，动作识别系统还需要考虑光线条件、背景干扰、遮挡等复杂因素。人体动作识别技术有一些挑战需要克服：

1、动作多样性：人类动作有很多种不同的类型和变化，因此视觉动作识别系统需要具有足够的多样性，以识别多种不同的动作。

2、动作复杂度：有些动作非常复杂，很难从视频或图像中提取出关键信息，从而实现准确的识别。

3、背景干扰：有些情况下，动作识别系统可能会受到周围环境的干扰，导致识别效果变差。

遮挡：有时人体可能会被遮挡，导致骨架信息的丢失，从而影响识别精度。

为了克服这些挑战，北京巨萌科技有限公司提出了更加先进的视觉人体人体动作识别技术，视觉动作识别系统通过摄像头获取并识别人体骨架信息，通过算法判断动作类别和姿态，从而实现动作识别。通过不断的学习和优化，人体动作识别技术可以实现更高效、更准确的识别效果，如深度学习、运动跟踪等。目前，通过不断的改进和优化，视觉人体动作识别技术仍在不断发展，并在各个领域得到广泛应用，如体育、医学、安全等。

健身和运动：利用人体动作姿态识别技术，可以实现对运动员动作的实时监测和评估，从而提高训练效果和安全性。

医疗健康：人体动作姿态识别技术可以用于评估患者的运动能力，检测和诊断运动障碍，并为康复治疗提供支持。

人机交互：人体动作姿态识别可以用于实现手势控制、语音识别、智能家居等方面的人机交互。

安防监控：人体动作姿态识别技术可以用于检测危险行为、识别威胁、防范恐怖袭击等。

娱乐和游戏：人体动作姿态识别技术可以用于实现虚拟现实游戏、动画电影制作等应用。

这些应用都需要高效、准确的人体动作姿态识别系统，以提供丰富的动作信息，并通过大量的数据分析改进识别算法，以实现更高效、更准确的识别效果。