1.一种人体关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；

通过预设神经网络的特征提取部分对所述待检测图像进行分析，得到所述待检测图像的多个层级特征；

通过所述预设神经网络的人体检测部分对各所述层级特征进行分析，确定各所述层级特征中的人体区域；

对各所述层级特征中的人体区域进行区域特征映射，得到各实例特征；

通过所述预设神经网络的关键点检测部分对各所述实例特征进行分析，得到各人体关键点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过所述预设神经网络的关键点检测部分对各所述实例特征进行分析，得到各人体关键点之后，所述方法还包括：按照各所述人体关键点，生成人体关键点热力分布图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络的特征提取部分包括浅层图像空间特征网络、第一中层图像空间特征网络、第二中层图像空间特征网络、第一深层图像语义特征网络及第二深层图像语义特征网络；

所述通过预设神经网络的特征提取部分对所述待检测图像进行分析，得到所述待检测图像的多个层级特征，包括：通过所述浅层图像空间特征网络，对所述待检测图像进行处理，得到浅层图像空间特征；

通过所述第一中层图像空间特征网络，对所述浅层图像空间特征进行处理，得到第一中级图像空间特征；

通过所述第二中层图像空间特征网络，对所述第一中级图像空间特征进行处理，得到第二中级图像空间特征；

通过所述第一深层图像语义特征网络，对所述第二中级图像空间特征进行处理，得到第一深层图像语义特征；

通过所述第二深层图像语义特征网络，对所述第一深层图像语义特征进行处理，得到第二深层图像语义特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络人体检测部分包括多个人体检测框生成网络；

所述通过所述预设神经网络的人体检测部分对各所述层级特征进行分析，确定各所述层级特征中的人体区域，包括：通个多个所述人体检测框生成网络，并行对各所述层级特征进行单次回归分析，确定各所述层级特征中的人体区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，各所述人体检测框生成网络的参数相同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述层级特征中的人体区域进行区域特征映射，得到各实例特征，包括：对各所述层级特征中的人体区域进行区域特征映射，得到实例纹理特征及实例语义特征；

按照所述实例纹理特征及所述实例语义特征在所述待检测图像中对应的位置，将相同位置的所述实例纹理特征及所述实例语义特征进行特征融合，得到各实例融合特征；

所述通过所述预设神经网络的关键点检测部分对各所述实例特征进行分析，得到各人体关键点，包括：通过所述预设神经网络的关键点检测部分对各所述实例融合特征进行分析，得到各人体关键点。

7.一种人体关键点检测装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取模块，被设置为获取待检测图像；

层级特征提取模块，被设置为通过预设神经网络的特征提取部分对所述待检测图像进行分析，得到所述待检测图像的多个层级特征；

人体区域确定模块，被设置为通过所述预设神经网络的人体检测部分对各所述层级特征进行分析，确定各所述层级特征中的人体区域；

实例特征确定模块，被设置为对各所述层级特征中的人体区域进行区域特征映射，得到各实例特征；

关键点确定模块，被设置为通过所述预设神经网络的关键点检测部分对各所述实例特征进行分析，确定各人体关键点。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：分布图生成模块，被设置为按照各所述人体关键点，生成人体关键点热力分布图。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预设神经网络的特征提取部分包括浅层图像空间特征网络、第一中层图像空间特征网络、第二中层图像空间特征网络、第一深层图像语义特征网络及第二深层图像语义特征网络；

所述层级特征提取模块，包括：

浅层特征提取子模块，被设置为通过所述浅层图像空间特征网络，对所述待检测图像进行处理，得到浅层图像空间特征；

第一中层特征提取子模块，被设置为通过所述第一中层图像空间特征网络，对所述浅层图像空间特征进行处理，得到第一中级图像空间特征；

第二中层特征提取子模块，被设置为通过所述第二中层图像空间特征网络，对所述第一中级图像空间特征进行处理，得到第二中级图像空间特征；

第一深层特征提取子模块，被设置为通过所述第一深层图像语义特征网络，对所述第二中级图像空间特征进行处理，得到第一深层图像语义特征；

第二深层特征浅层特征提取子模块，被设置为通过所述第二深层图像语义特征网络，对所述第一深层图像语义特征进行处理，得到第二深层图像语义特征。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预设神经网络人体检测部分包括多个人体检测框生成网络；

所述人体区域确定模块，被设置为：通个多个所述人体检测框生成网络，并行对各所述层级特征进行单次回归分析，确定各所述层级特征中的人体区域。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，各所述人体检测框生成网络的参数相同。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述实例特征确定模块，包括：特征映射子模块，被配置为对各所述层级特征中的人体区域进行区域特征映射，得到实例纹理特征及实例语义特征；

特征融合子模块，被配置为按照所述实例纹理特征及所述实例语义特征在所述待检测图像中对应的位置，将相同位置的所述实例纹理特征及所述实例语义特征进行特征融合，得到各实例融合特征；

所述关键点确定模块，被设置为：通过所述预设神经网络的关键点检测部分对各所述实例融合特征进行分析，确定各人体关键点。

13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。

14.一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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。