實時機器視覺系統(tǒng)中的姿態(tài)估計和動作識別技術主要包括以下內容：

姿態(tài)估計技術是通過計算機視覺技術，從圖像或視頻中準確地估計出人體的姿態(tài)信息。這包括人體的關節(jié)點位置、姿勢角度和關節(jié)運動軌跡等。姿態(tài)估計的關鍵在于如何準確地檢測和定位人體的關節(jié)點，目前主要基于深度學習和卷積神經網絡的方法。通過訓練大量的標記數據，深度學習模型能夠學習到人體關節(jié)點的特征表示，從而實現準確的姿態(tài)估計。

動作識別技術則是在姿態(tài)估計的基礎上，進一步識別和分析人體的動作。這通常涉及到從圖像或視頻中提取出能夠表征姿態(tài)的關鍵特征，如關鍵點坐標、運動軌跡等，然后采用深度學習方法訓練模型，使其能夠依據輸入的關鍵特征識別出不同的姿態(tài)。最終，將提取出的特征輸入到訓練好的模型中，實現對姿態(tài)的分類和識別。

在具體應用中，姿態(tài)估計和動作識別技術可以應用于多個領域。例如，在智能家居領域，可以通過手勢控制燈光、電視等設備，增強使用者的生活體驗；在虛擬現實領域，通過識別使用者的動作和姿態(tài)，VR設備可實現更加真實和自然的交互體驗；在安防監(jiān)控領域，姿態(tài)識別技術能夠用于識別異常行為，如打架、摔倒等，增強監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平。

實時機器視覺系統(tǒng)中的姿態(tài)估計和動作識別技術主要基于深度學習和卷積神經網絡的方法，通過訓練大量的標記數據來實現準確的姿態(tài)估計和動作識別，并廣泛應用于智能家居、虛擬現實、安防監(jiān)控等多個領域。