1.一种健身指导方法，其特征在于，包括：

显示标准动作的页面；所述标准动作具有第一骨骼关键点集合；

获取健身对象的第一骨骼点集合，将所述第一骨骼点集合与标准对象的第二骨骼点集合进行匹配以得到成功匹配结果；

获取所述健身对象的动作图像，所述动作图像包括所述健身对象的第二骨骼关键点集合；

计算所述第二骨骼关键点集合与所述第一骨骼关键点集合的差异值；

根据所述差异值，生成指导建议；

所述第一骨骼关键点集合的确定步骤，包括：

获取标准动作视频；所述标准动作视频中包括示范所述标准动作的示范对象；

从所述标准动作视频中截取关键帧时间的画面；其中，所述关键帧时间包括准备做动作时的时间点、准备完成动作时的时间点；

对所述关键帧时间的画面中的所述示范对象进行骨骼关键点识别，得到示范对象模型；所述示范对象模型包括所述第一骨骼关键点集合。

2.根据权利要求1所述的健身指导方法，其特征在于：所述将所述第一骨骼点集合与标准对象的第二骨骼点集合进行匹配以得到成功匹配结果，包括：计算所述第一骨骼点集合与所述第二骨骼点集合的重合度；

当所述重合度大于等于重合度阈值，得到成功匹配结果，否则，获取新的第一骨骼点集合作为所述第一骨骼点集合，返回所述计算所述第一骨骼点集合与所述第二骨骼点集合的重合度的步骤，直至所述重合度大于等于重合度阈值，得到成功匹配结果。

3.根据权利要求1所述的健身指导方法，其特征在于：所述显示标准动作的页面，包括：响应于操作指令，从播放列表中确定播放目标；所述播放目标包括所述标准动作，所述播放目标为图片或者视频；

在页面中同时显示所述播放目标以及所述健身对象。

4.根据权利要求1所述的健身指导方法，其特征在于：所述获取所述健身对象的动作图像，包括：采集所述健身对象在所述关键帧时间的图像；

从所述图像中提取动作数据；

对所述动作数据进行骨骼关键点检测和动作重构，得到动作图像。

5.根据权利要求4所述的健身指导方法，其特征在于：所述计算所述第二骨骼关键点集合与所述第一骨骼关键点集合的差异值，包括：对所述动作图像进行局部特征提取；

对所述局部特征提取结果进行全局特征提取，得到第一特征表；所述第一特征表为所述第二骨骼关键点集合的向量化表示；

对所述关键帧时间的画面进行向量化处理，得到第二特征表；所述第二特征表为所述第一骨骼关键点集合的向量化表示；

计算所述第一特征表和所述第二特征表的差异值。

6.根据权利要求4所述的健身指导方法，其特征在于：所述方法还包括：通过长连接的udp或websocket协议将所述图像或者包含所述图像的健身视频进行传输并绑定用户ID，以使服务器根据所述图像或者所述健身视频生成所述指导建议并在无状态的http协议下通过所述用户ID进行区分。

7.根据权利要求1所述的健身指导方法，其特征在于：所述根据所述差异值，生成指导建议，包括：当所述差异值小于等于角度差异阈值，生成指导建议为保持；

或者，当所述差异值大于角度差异阈值，生成指导建议为纠正角度；

或者，根据所述差异值进行评分，并生成指导建议为纠正角度；

其中，所述指导建议显示于所述页面或者通过语音播放。

8.一种健身指导装置，其特征在于，用于实施如权利要求1‑7任一项所述的健身指导方法，所述健身指导装置包括：显示模块，用于显示标准动作的页面；所述标准动作具有第一骨骼关键点集合；

第一获取模块，用于获取健身对象的第一骨骼点集合，将所述第一骨骼点集合与标准对象的第二骨骼点集合进行匹配以得到成功匹配结果；

第二获取模块，用于获取所述健身对象的动作图像，所述动作图像包括所述健身对象的第二骨骼关键点集合；

计算模块，用于计算所述第二骨骼关键点集合与所述第一骨骼关键点集合的差异值；

指导模块，用于根据所述差异值，生成指导建议。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的健身指导方法。