1.一种图像的人流数量检测方法，其特征在于，所述方法包括：

利用训练好的图像分类模型确定当前获取到的目标图像的图像类别，所述图像类别包括人流稀疏图像、人流密集图像以及第三类图像，所述第三类图像为不属于所述人流稀疏图像和所述人流密集图像的图像；

根据所述目标图像的图像类别，确定适用于所述目标图像的目标人流检测算法；

利用所述目标人流检测算法对所述目标图像的人流数量进行检测，得到所述目标图像的人流数量；其中，所述利用所述目标人流检测算法对所述目标图像的人流数量进行检测，得到所述目标图像的人流数量，包括：所述目标图像的图像类别为所述第三类图像时，利用基于密度的人流数量检测算法对所述目标图像进行检测；

通过基于HTM的人流数量预测算法对利用所述基于密度的人流数量检测算法检测出的人流数量进行校准，以确定所述目标图像的人流数量；其中，所述通过基于HTM的人流数量预测算法对利用所述基于密度的人流数量检测算法检测出的人流数量进行校准，以确定所述目标图像的人流数量，包括：根据所述目标图像在第一时刻之前的历史人流数量检测结果，通过所述基于HTM的人流数量预测算法获取所述第一时刻的预测人流数量；

将所述预测人流数量与所述目标图像中的人流数量检测结果进行对比；

当所述预测人流数量与所述目标图像中的人流数量检测结果的差值大于或等于预设值时，确定所述预测人流数量作为所述第一时刻输出的人流数量检测结果；或者，当所述预测人流数量与所述目标图像中的人流数量检测结果的差值小于预设值时，确定所述目标图像的人流数量检测结果作为所述第一时刻输出的人流数量检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像的图像类别，确定适用于所述目标图像的人流检测算法，包括：当所述目标图像的图像类别为所述人流稀疏图像时，确定适用于所述目标图像的人流检测算法为基于物体检测的人流数量检测算法；

当所述目标图像的图像类别为所述人流密集图像时，确定适用于所述目标图像的人流检测算法为基于密度的人流数量检测算法；

当所述目标图像的图像类别为所述第三类图像时，确定适用于所述目标图像的人流检测算法为基于密度的人流数量检测算法以及基于分层时间记忆HTM的人流数量预测算法。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用训练好的图像分类模型确定当前获取到的目标图像的图像类别之前，所述方法还包括：获取被第一图片样本集合和第二图片样本集合，所述第一图片样本集合包括标记为所述人流稀疏图像的图片样本，所述第二图片样本集合包括标记为所述人流密集图像的图片样本；

通过基于物体检测的人流数量检测算法对所述第一图片样本集合中的每张图片分别进行检测；当所述第一图片样本集合中出现第一图片时，将所述第一图片重新划分到所述第二图片样本集合中，所述第一图片为利用所述基于物体检测的人流数量检测算法检测时的误差大于第一预设误差，和/或耗时大于第一预设耗时的图片；

通过基于密度的人流数量检测算法对第二图片样本集合中的每张图片分别进行检测；

当所述第二图片样本集合中出现第二图片时，将所述第二图片标记为所述第三类图片，划分到第三图片样本集合中，所述第二图片为利用所述基于密度的人流数量检测算法检测时的误差大于第二预设误差，和/或耗时大于第二预设耗时的图片；

通过完成分类后的所述第一图片样本集合、所述第二图片样本集合以及所述第三图片样本集合，分别训练所述图像分类模型，得到所述训练好的图像分类模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标人流检测算法对所述目标图像的人流数量进行检测，得到所述目标图像的人流数量，包括：所述目标图像的图像类别为所述人流稀疏图像时，利用所述基于物体检测的人流数量检测算法对所述目标图像进行检测，并将利用所述基于物体检测的人流数量检测算法检测出的人流数量作为所述目标图像的人流数量；或者，所述目标图像的图像类别为所述人流密集图像时，利用所述基于密度的人流数量检测算法对所述目标图像进行检测，并将利用所述基于密度的人流数量检测算法检测出的人流数量作为所述目标图像的人流数量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分类模型由卷积神经网络CNN模型以及支持向量机SVM模型相连接组成，其中所述CNN模型的输出为SVM模型的输入。

6.一种图像的人流数量检测装置，其特征在于，所述装置包括：

类别确定模块，用于利用训练好的图像分类模型确定当前获取到的目标图像的图像类别，所述图像类别包括人流稀疏图像、人流密集图像以及第三类图像，所述第三类图像为不属于所述人流稀疏图像和所述人流密集图像的图像；

算法确定模块，用于根据所述目标图像的图像类别，确定适用于所述目标图像的目标人流检测算法；

人流数量获取模块，用于利用所述目标人流检测算法对所述目标图像的人流数量进行检测，得到所述目标图像的人流数量；其中，所述人流数量获取模块，包括：

第三人流数量检测子模块，用于所述目标图像的图像类别为所述第三类图像时，利用基于密度的人流数量检测算法对所述目标图像进行检测；

人流数量校准子模块，用于通过基于HTM的人流数量预测算法对利用所述基于密度的人流数量检测算法检测出的人流数量进行校准，以确定所述目标图像的人流数量；其中，所述人流数量校准子模块，用于：根据所述目标图像在第一时刻之前的历史人流数量检测结果，通过所述基于HTM的人流数量预测算法获取所述第一时刻的预测人流数量；

将所述预测人流数量与所述目标图像中的人流数量检测结果进行对比；

当所述预测人流数量与所述目标图像中的人流数量检测结果的差值大于或等于预设值时，确定所述预测人流数量作为所述第一时刻输出的人流数量检测结果；或者，当所述预测人流数量与所述目标图像中的人流数量检测结果的差值小于预设值时，确定所述目标图像的人流数量检测结果作为所述第一时刻输出的人流数量检测结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述算法确定模块，用于：

当所述目标图像的图像类别为所述人流稀疏图像时，确定适用于所述目标图像的人流检测算法为基于物体检测的人流数量检测算法；

当所述目标图像的图像类别为所述人流密集图像时，确定适用于所述目标图像的人流检测算法为基于密度的人流数量检测算法；

当所述目标图像的图像类别为所述第三类图像时，确定适用于所述目标图像的人流检测算法为基于密度的人流数量检测算法以及基于分层时间记忆HTM的人流数量预测算法。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

样本获取模块，用于获取被第一图片样本集合和第二图片样本集合，所述第一图片样本集合包括标记为所述人流稀疏图像的图片样本，所述第二图片样本集合包括标记为所述人流密集图像的图片样本；

第一图片检测模块，用于通过基于物体检测的人流数量检测算法对所述第一图片样本集合中的每张图片分别进行检测；

第一图片分类模块，用于当所述第一图片样本集合中出现第一图片时，将所述第一图片重新划分到所述第二图片样本集合中，所述第一图片为利用所述基于物体检测的人流数量检测算法检测时的误差大于第一预设误差，和/或耗时大于第一预设耗时的图片；

第二图片检测模块，用于通过基于密度的人流数量检测算法对第二图片样本集合中的每张图片分别进行检测；

第二图片分类模块，用于当所述第二图片样本集合中出现第二图片时，将所述第二图片标记为所述第三类图片，划分到第三图片样本集合中，所述第二图片为利用所述基于密度的人流数量检测算法检测时的误差大于第二预设误差，和/或耗时大于第二预设耗时的图片；

模型训练模块，用于通过完成分类后的所述第一图片样本集合、所述第二图片样本集合以及所述第三图片样本集合，分别训练所述图像分类模型，得到所述训练好的图像分类模型。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述人流数量获取模块，包括：第一人流数量检测子模块，用于所述目标图像的图像类别为所述人流稀疏图像时，利用所述基于物体检测的人流数量检测算法对所述目标图像进行检测，并将利用所述基于物体检测的人流数量检测算法检测出的人流数量作为所述目标图像的人流数量；或者，第二人流数量检测子模块，用于所述目标图像的图像类别为所述人流密集图像时，利用所述基于密度的人流数量检测算法对所述目标图像进行检测，并将利用所述基于密度的人流数量检测算法检测出的人流数量作为所述目标图像的人流数量。

10.一种计算机可读存储介质，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权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

权利要求10中所述的计算机可读存储介质；以及

一个或者多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。