1.一种手势识别方法，其特征在于，包括：

利用预设的手掌朝向识别模型，对目标视频帧的各图像依次进行识别处理，确定每帧图像中包含手掌图像的概率及每帧图像对应的手掌法向量；

根据各帧图像中包含手掌图像的概率，确定所述目标视频帧中包括的目标图像组；

根据所述目标图像组中每帧目标图像对应的手掌法向量，确定所述每帧目标图像中手掌的朝向，根据采集目标图像组中每帧目标图像的先后顺序，以及所述每帧目标图像中手掌的朝向，确定在采集目标视频帧的时间段内手掌的朝向变化，根据所述手掌的朝向变化确定所述目标视频帧对应的目标手势；

在所述确定目标视频帧对应的目标手势后，所述方法还包括：判断所述目标手势与预设的手势是否匹配；

当所述目标手势与任一所述预设的手势匹配时，根据任一所述预设的手势对应的控制指令对电子设备进行控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各帧图像中包含手掌图像的概率，确定所述目标视频帧中包括的目标图像组，包括：若第一帧图像中包含手掌图像的概率大于或等于阈值，则确定所述第一帧图像为目标图像组中的图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的手掌朝向识别模型是用如下方法训练的：获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包括：手掌图像、非手掌图像，及每个手掌图像对应的手掌法向量；

利用所述训练数据集，对初始网络模型进行训练，以生成所述预设的手掌朝向识别模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练数据集之后，还包括：将每个手掌图像对应的手掌法向量进行归一化处理，确定每个手掌图像对应的单位法向量。

5.如权利要求1‑4任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标视频帧对应的目标手势之后，还包括：若所述目标手势与任一预设的手势匹配，则根据所述任一预设的手势对应的控制指令对电子设备进行控制。

6.一种手势识别装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于利用预设的手掌朝向识别模型，对目标视频帧的各图像依次进行识别处理，确定每帧图像中包含手掌图像的概率及每帧图像对应的手掌法向量；

第二确定模块，用于根据各帧图像中包含手掌图像的概率，确定所述目标视频帧中包括的目标图像组；

第三确定模块，用于根据所述目标图像组中每帧目标图像对应的手掌法向量，确定所述每帧目标图像中手掌的朝向，根据采集目标图像组中每帧目标图像的先后顺序，以及所述每帧目标图像中手掌的朝向，确定在采集目标视频帧的时间段内手掌的朝向变化，根据所述手掌的朝向变化确定所述目标视频帧对应的目标手势；

控制模块，用于判断所述目标手势与预设的手势是否匹配；当所述目标手势与任一所述预设的手势匹配时，根据任一所述预设的手势对应的控制指令对电子设备进行控制。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，具体用于：当第一帧图像中包含手掌图像的概率大于或等于阈值时，确定所述第一帧图像为目标图像组中的图像。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设的手掌朝向识别模型是用如下模块训练的：获取模块，用于获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包括：手掌图像、非手掌图像，及每个手掌图像对应的手掌法向量；

训练模块，用于利用所述训练数据集，对初始网络模型进行训练，以生成所述预设的手掌朝向识别模型。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，用于训练所述预设的手掌朝向识别模型的模块，还包括：第四确定模块，用于将每个手掌图像对应的手掌法向量进行归一化处理，确定每个手掌图像对应的单位法向量。

10.如权利要求6‑9任一所述的装置，其特征在于，还包括：控制模块，用于当所述目标手势与任一预设的手势匹配时，根据所述任一预设的手势对应的控制指令对电子设备进行控制。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1‑5中任一所述的手势识别方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑5中任一所述的手势识别方法。