1.一种可形变群体识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别视频，并对所述待识别视频进行帧提取，得到单帧图像数据；所述待识别视频中包括行人；

将所述单帧图像数据输入预设人体关键点提取模型中，得到所有所述行人的人体关键点信息；所述人体关键点信息包括头部关键点信息；

根据所述头部关键点信息，对所述行人进行人群聚类，将所述行人划分为至少一个群体；

判断每个所述群体中是否存在可形变特征，存在可形变特征所对应的所述群体为可形变群体，所述判断每个所述群体中是否存在可形变特征，包括：根据所有行人的所述人体关键点信息，确定所有行人的同一部位关键点个数；根据所述所有行人的同一部位关键点个数，确定均值和标准差；根据所述均值和标准差，判断所述群体内部是否存在遮挡，若存在遮挡，则判定所述群体中存在可形变特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部关键点信息包括头部坐标；

所述根据所述头部关键点信息，对所述行人进行人群聚类，将所述行人划分为至少一个群体，包括：根据所述头部坐标，计算所述行人之间的吸引势和排斥势；

通过比较所述吸引势与所述排斥势的大小，进行所述行人的聚类，通过反复迭代，直到没有剩余的所述行人未分类，终止迭代，将所述行人划分为至少一个群体。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述头部坐标，计算所述行人之间的吸引势和排斥势，包括：从所有所述头部关键点信息选取任意一个头部坐标作为第一头部坐标；

分别计算所述第一头部坐标与第二头部坐标的吸引势及排斥势；所述第二头部坐标为所有头部坐标中除所述第一头部坐标外任一头部坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过比较所述吸引势与所述排斥势的大小，进行所述行人的聚类，包括：若所述第一头部坐标与第二头部坐标的所述吸引势大于或等于所述排斥势，则所述第一头部坐标与所述第二头部坐标为同一类，将所述第一头部坐标对应的行人与所述第二头部坐标对应的行人划分为一个群体；

若所述第一头部坐标与第二头部坐标的所述吸引势小于所述排斥势，则所述第一头部坐标与所述第二头部坐标不为同一类，所述第一头部坐标与所述第二头部坐标不属于同一群体。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述行人的人体关键点信息中有漏检时，补充漏检的人体关键点信息，将漏检的关键点坐标设为空值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体关键点包括右踝关节、右膝关节、右髋关节、左髋关节、左膝关节、左踝关节、骨盆、胸部、上颈、头部、右腕关节、右肘关节、右肩关节、左肩关节、左肘关节、左腕关节。

7.一种可形变群体识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别视频，并对所述待识别视频进行帧提取，得到单帧图像数据；所述待识别视频中包括行人；

确定模块，用于将所述单帧图像数据输入预设人体关键点提取模型中，得到所有所述行人的人体关键点信息；所述人体关键点信息包括头部关键点信息；

聚类模块，用于根据所述头部关键点信息，对所述行人进行人群聚类，将所述行人划分为至少一个群体；

处理模块，用于判断每个所述群体中是否存在可形变特征，存在可形变特征所对应的所述群体为可形变群体，所述判断每个所述群体中是否存在可形变特征，包括：根据所有行人的所述人体关键点信息，确定所有行人的同一部位关键点个数；根据所述所有行人的同一部位关键点个数，确定均值和标准差；根据所述均值和标准差，判断所述群体内部是否存在遮挡，若存在遮挡，则判定所述群体中存在可形变特征。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑6中任一所述的可形变群体识别方法。

9.一种可读存储介质，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1‑6中任一所述的可形变群体识别方法。