1.一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤101：将雾天场景图像输入主干网络进行初始特征提取，得到初始特征图；

步骤102：将初始特征图输入跨尺度多方向注意增强模块，得到尺度感知多方向注意增强特征图；

步骤103：将尺度感知多方向注意增强特征图与初始特征图进行融合，得到高级语义特征图；

步骤104：将高级语义特征图输入密度图回归模块进行密度图回归，得到人群密度图；

步骤105：将人群密度图的像素值求和，得到人群计数结果。

2.根据权利要求1所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤101中所述主干网络包括十层卷积层和三层池化层，所述主干网络从输入依次为：两个卷积层、一个池化层、两个卷积层、一个池化层、三个卷积层、一个池化层和三个卷积层，每个卷积层的卷积核尺寸均为3×3，从输入到输出方向各卷积层依次生成64张特征图、64张特征图、128张特征图、128张特征图、256张特征图、256张特征图、256张特征图、512张特征图、512张特征图和512张特征图，各池化层的类型为步长为2的最大池化层。

3.根据权利要求1所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤102的具体步骤如下：

步骤1021：将步骤101中的初始特征图输入至第一扩张卷积层中，得到第一尺度特征图，所述第一扩张卷积层的卷积核尺寸为3×3，扩张率为1，输出通道数为512；

步骤1022：将第一尺度特征图输入二维方向感知增强模块，得到第一尺度二维方向感知增强特征图；将第一尺度特征图输入空间注意增强模块，得到第一尺度空间注意增强特征图，将第一尺度二维方向感知增强特征图和第一尺度空间注意增强特征图进行对应像素位置相加，得到第一尺度多方向注意特征增强特征图；

步骤1023：将初始特征图和第一尺度多方向注意特征增强特征图进行对应位置像素相加，相加结果输入至第二扩张卷积层中，得到第二尺度特征图，所述第二扩张卷积层的卷积核尺寸为3×3，扩张率为2，输出通道数为512；

步骤1024：将第二尺度特征图输入二维方向感知增强模块，得到第二尺度二维方向感知增强特征图；将第二尺度特征图输入空间注意增强模块，得到第二尺度空间注意增强特征图；将第二尺度二维方向感知增强特征图和第二尺度空间注意增强特征图进行对应像素位置相加，得到第二尺度多方向注意特征增强特征图；

步骤1025：将初始特征图和第二尺度多方向注意特征增强特征图进行应置像素相加，相加结果输入至第三扩张卷积层中，得到第三尺度特征图，所述第三扩张卷积层的卷积核尺寸为3×3，扩张率为3，输出通道数为512；

步骤1026：将第三尺度特征图输入二维方向感知增强模块，得到第三尺度二维方向感知增强特征图；将第三尺度特征图输入空间注意增强模块，得到第三尺度空间注意增强特征图；将第三尺度二维方向感知增强特征图和第三尺度空间注意增强特征图进行对应像素位置相加，得到第三尺度多方向注意特征增强特征图；

步骤1027：将初始特征图和第三尺度多方向注意特征增强特征图应置像素相加，相加结果输入至第四扩张卷积层中，得到第四尺度特征图，所述第四扩张卷积层的卷积核尺寸为3×3，扩张率为4，输出通道数为512；

步骤1028：将第四尺度特征图输入二维方向感知增强模块，得到第四尺度二维方向感知增强特征图；将第四尺度特征图输入空间注意增强模块，得到第四尺度空间注意增强特征图；将第四尺度二维方向感知增强特征图和第四尺度空间注意增强特征图进行对应像素位置相加，得到第四尺度多方向注意特征增强特征图；

步骤1029：将第一尺度多方向注意特征增强特征图、第二尺度多方向注意特征增强特征图、第三尺度多方向注意特征增强特征图和第四多方向注意特征增强特征图进行对应像素位置相加，得到尺度感知多方向注意增强特征图。

4.根据权利要求3所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤1022中将第一尺度特征图输入二维方向感知增强模块，得到第一尺度二维方向感知增强特征图的具体过程为：

将所述第一尺度特征图沿着水平坐标方向和垂直坐标方向进行自适应平均池化，分别生成尺寸为(h,1,c)的第一尺度水平池化结果和尺寸为(1,w,c)的第一尺度垂直池化结果，所述第一尺度特征图的尺寸为(h,w,c)；将第一尺度水平池化结果进行宽和高方向的转置，得到第一尺度水平池化转置结果；将第一尺度水平池化转置结果和第一尺度垂直池化结果进行通道链接，得到第一尺度通道链接结果；将第一尺度通道连接结果输入第一尺度卷积层，得到第一尺度卷积结果，所述第一尺度卷积层的卷积核尺寸为1×1；将第一尺度卷积结果进行切片，得到第一尺度水平切片结果和第一尺度垂直切片结果；将第一尺度水平切片结果进行转置，得到第一尺度水平切片转置结果；将第一尺度水平切片转置结果和第一尺度垂直切片结果分别输入Sigmoid函数，分别生成第一尺度水平切片转置Sigmoid变换结果和第一尺度垂直切片Sigmoid变换结果，将这两者及第一尺度特征图进行对应像素位置相乘，相乘后的结果为第一尺度二维方向感知增强特征图。

5.根据权利要求4所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤1024中的将第二尺度特征图输入二维方向感知增强模块得到第二尺度二维方向感知增强特征图的过程、步骤1026中的将第三尺度特征图输入二维方向感知增强模块得到第三尺度二维方向感知增强特征图的过程、步骤1028中的将第四尺度特征图输入二维方向感知增强模块得到第四尺度二维方向感知增强特征图的过程，与步骤1022中的将第一尺度特征图输入二维方向感知增强模块得到第一尺度二维方向感知增强特征图的具体过程相同。

6.根据权利要求5所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：二维方向感知增强模块的最终输出的二维方向感知增强特征图表示为：式中，xc(i,j)为输入特征图， 为水平方向变换结果， 为垂直方向换结果。

7.根据权利要求6所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤1022中将第一尺度特征图输入空间注意增强模块，得到第一尺度空间注意增强特征图的具体过程为：将第一尺度特征图进行通道维度的最大池化，得到第一尺度通道最大池化结果；将第一尺度通道最大池化结果依次输入一个卷积层、一个Sigmoid操作，得到第一尺度空间注意矩阵，所述卷积层的卷积核尺寸为7×7，输出特征图的通道数为1；将第一尺度空间注意矩阵和第一尺度特征图进行对应位置相乘，相乘的结果为第一尺度空间注意增强特征图。

8.根据权利要求7所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤1024中的将第二尺度特征图输入空间注意增强模块得到第二尺度空间注意增强特征图的过程、步骤

1026中的将第三尺度特征图输入空间注意增强模块得到第三尺度空间注意增强特征图的过程、步骤1028中的将第四尺度特征图输入空间注意增强模块得到第四尺度空间注意增强特征图的过程，与步骤1022中的将第一尺度特征图输入空间注意增强模块得到第一尺度空间注意增强特征图的具体过程相同。

9.根据权利要求8所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤103中将尺度感知多方向注意增强特征图与初始特征图进行通道链接，通道链接结果即为高级语义特征图。

10.根据权利要求9所述的一种雾天场景人群计数方法，其特征在于：所述步骤104中密度图回归模块依次包含六个扩张卷积层和一个卷积层，每个扩张卷积层的卷积核尺寸为3×3，扩张率均为2，各所述扩张卷积层生成的特征图通道数由输入至输出方向依次为512、

512、512、256、128和64；所述卷积层的卷积核尺寸为1×1，输出通道数为1，输出特征图即为人群密度图。