1.一种图像中人员目标检测方法，其特征在于，包括：接收给定的输入图像；判断所述输入图像中人数的密度等级；若判定所述输入图像中人数的密度等级为低，则利用基于目标检测的人员检测方法，对所述输入图像中人数进行计算，得到所述输入图像中的预测人员数量；若判定所述输入图像中人数的密度等级为高，则将所述输入图像分别输入第一密度图估计分支、第二密度图估计分支和尺度感知分支对所述输入图像进行处理，分别得到与所述第一密度图估计分支对应的第一密度图估计结果、与所述第二密度图估计分支对应的第二密度图估计结果和与所述尺度感知分支对应的尺度感知权重系数；将所述第一密度图估计结果和所述第二密度图估计结果分别与所述尺度感知权重系数相乘，得到第一中间密度图和第二中间密度图；将所述第一中间密度图和所述第二中间密度图相加，得到最终密度图；利用所述最终密度图的像素值，得到所述输入图像中的预测人员数量；其中，所述第一密度图估计结果与所述第二密度图估计结果不同；所述将所述输入图像输入第一密度图估计分支，得到与所述第一密度图估计分支对应的第一密度图估计结果，包括：将所述输入图像输入所述第一密度图估计分支，所述第一密度图估计分支对所述输入图像进行特征提取，得到第一特征，对所述第一特征进行后端解码，得到所述第一密度图估计结果；所述第一密度图估计分支的后端解码由一系列膨胀卷积率为1的卷积层组成；所述将所述输入图像输入第二密度图估计分支，得到与所述第二密度图估计分支对应的第二密度图估计结果，包括：将所述输入图像输入所述第二密度图估计分支，所述第二密度图估计分支对所述输入图像进行特征提取，得到第二特征，对所述第二特征进行后端解码，得到所述第二密度图估计结果；所述第二密度图估计分支的后端解码由一系列膨胀卷积率为2的卷积层组成；所述将所述输入图像输入尺度感知分支，得到与所述尺度感知分支对应的尺度感知权重系数的过程，包括：将所述输入图像输入所述尺度感知分支，所述尺度感知分支对所述输入图像进行共享尺度特征提取，生成所述尺度感知权重系数；所述尺度感知分支由一系列卷积操作和下采样操作组成，得到提取到的尺度特征同时通过一系列卷积层和反卷积层来回归尺度分布图，通过池化层和全连接层来生成一组所述尺度感知权重系数；其中，在通过池化层和全连接层来生成过程中，会先进行尺度分布图回归，得到所述尺度分布图，在利用所述尺度分布图得到所述尺度感知权重系数。
2.根据权利要求1所述的图像中人员目标检测方法，其特征在于，所述尺度感知分支利用人员尺寸分布图进行训练得到；所述人员尺寸分布图的训练的过程，包括：对图像中人员尺寸进行采样，得到一系列采样的人员中心点与尺寸；对采样到的人员中心点横向上进行最邻近插值，纵向上进行线性插值，得到所述人员尺寸分布图。
3.根据权利要求2所述的图像中人员目标检测方法，其特征在于，所述人员中心点为标注数据中的真值中心点坐标。
4.一种图像中人员目标检测系统，其特征在于，包括：图像接收模块，用于接收给定的输入图像；密度判断模块，用于判断所述输入图像中人数的密度等级；低密度检测模块，用于若所述密度判断模块判定所述输入图像中人数的密度等级为低，则利用基于目标检测的人员检测方法，对所述输入图像中人数进行计算，得到所述输入图像中的预测人员数量；高密度分析模块，用于若所述密度判断模块判定所述输入图像中人数的密度等级为高，则将所述输入图像分别输入第一密度图估计分支、第二密度图估计分支和尺度感知分支对所述输入图像进行处理，分别得到与所述第一密度图估计分支对应的第一密度图估计结果、与所述第二密度图估计分支对应的第二密度图估计结果和与所述尺度感知分支对应的尺度感知权重系数；中间密度计算模块，用于将所述第一密度图估计结果和所述第二密度图估计结果分别与所述尺度感知权重系数相乘，得到第一中间密度图和第二中间密度图；最终密度计算模块，用于将所述第一中间密度图和所述第二中间密度图相加，得到最终密度图；高密度检测模块，用于利用所述最终密度图的像素值，得到所述输入图像中的预测人员数量；其中，所述第一密度图估计结果与所述第二密度图估计结果不同；所述将所述输入图像输入第一密度图估计分支，得到与所述第一密度图估计分支对应的第一密度图估计结果，包括：将所述输入图像输入所述第一密度图估计分支，所述第一密度图估计分支对所述输入图像进行特征提取，得到第一特征，对所述第一特征进行后端解码，得到所述第一密度图估计结果；所述第一密度图估计分支的后端解码由一系列膨胀卷积率为1的卷积层组成；所述将所述输入图像输入第二密度图估计分支，得到与所述第二密度图估计分支对应的第二密度图估计结果，包括：将所述输入图像输入所述第二密度图估计分支，所述第二密度图估计分支对所述输入图像进行特征提取，得到第二特征，对所述第二特征进行后端解码，得到所述第二密度图估计结果；所述第二密度图估计分支的后端解码由一系列膨胀卷积率为2的卷积层组成；所述将所述输入图像输入尺度感知分支，得到与所述尺度感知分支对应的尺度感知权重系数的过程，包括：将所述输入图像输入所述尺度感知分支，所述尺度感知分支对所述输入图像进行共享尺度特征提取，生成所述尺度感知权重系数；所述尺度感知分支由一系列卷积操作和下采样操作组成，得到提取到的尺度特征同时通过一系列卷积层和反卷积层来回归尺度分布图，通过池化层和全连接层来生成一组所述尺度感知权重系数；其中，在通过池化层和全连接层来生成过程中，会先进行尺度分布图回归，得到所述尺度分布图，在利用所述尺度分布图得到所述尺度感知权重系数。
5.根据权利要求4所述的图像中人员目标检测系统，其特征在于，所述尺度感知分支利用人员尺寸分布图进行训练得到；所述人员尺寸分布图的训练的过程，还包括：人员采样模块，用于对样本图像中人员尺寸进行采样，得到一系列采样的人员中心点与尺寸；分布图模块，用于对采样到的人员中心点横向上进行最邻近插值，纵向上进行线性插值，得到所述人员尺寸分布图。
6.一种图像中人员目标检测装置，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至3任一项所述的图像中人员目标检测方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的图像中人员目标检测方法。
