1.一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，还包括：获取最优3d骨架smpl-x模型的3d骨骼关键点数据，并生成对应的数据标注文件。
3.根据权利要求1所述一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，所述基于缺失肢体视频帧图像的2d骨骼关键点数据和完整的2d骨骼关键点数据确定缺失肢体边缘连接的2d骨骼关键点索引和缺失骨骼关键点的数量这一步骤之后，还包括：对缺失肢体视频帧图像的2d骨骼关键点数据进行帧筛选和平滑处理，得到平滑后的2d骨骼关键点数据。
4.根据权利要求3所述一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，所述对缺失肢体视频帧图像的2d骨骼关键点数据进行帧筛选和平滑处理，得到平滑后的2d骨骼关键点数据这一步骤，其具体包括：
5.根据权利要求1所述一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，所述基于所述缺失骨骼关键点的数量、所述缺失肢体边缘连接的2d骨骼关键点索引和视频行为类别构建缺失肢体的姿势先验约束和数据增强算法这一步骤，其具体包括：
6.根据权利要求1所述一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，所述缺失肢体的姿势先验约束和数据增强算法，其表达式如下：
7.根据权利要求1所述一种3d人体骨骼关键点数据增强方法，其特征在于，所述将缺失肢体视频帧图像的2d骨骼关键点数据作为输入，通过缺失肢体的姿势先验约束和数据增强算法对smplify-x模型进行迭代，得到最优3d骨架smpl-x模型这一步骤，其具体包括：
8.一种3d人体骨骼关键点数据增强系统，其特征在于，包括：