人群密度检测 SDK
CrowdNet模型是2016年提出的人流密度估计模型，论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》， CrowdNet模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成，通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练，最终得到的模型估计图像中的行人的数量。 当然这不仅仅可以用于人流密度估计，理论上其他的动物等等的密度估计应该也可以。
sdk功能：
- 计算人数
- 计算密度图
运行例子
- 测试图片
运行成功后，命令行应该看到下面的信息:
x[INFO ] - 人数 quantity: 11
[INFO ] - 密度图 density: ND: (1, 1, 80, 60) cpu() float32[ [ 4.56512964e-04, 2.19504116e-04, 3.44428350e-04, ..., -1.44560239e-04, 1.58709008e-04], [ 9.59073077e-05, 2.53924576e-04, 2.51444580e-04, ..., -1.64886122e-04, 1.14555296e-04], [ 6.42040512e-04, 5.44962648e-04, 4.95903892e-04, ..., -1.15299714e-04, 3.01052118e-04], [ 1.58930803e-03, 1.43694575e-03, 7.95312808e-04, ..., 1.44582940e-04, 4.20258410e-04], .... [ 2.21548311e-04, 2.92199198e-04, 3.05847381e-04, ..., 6.77200791e-04, 2.88001203e-04], [ 5.04880096e-04, 2.36357562e-04, 1.90203893e-04, ..., 8.42695648e-04, 2.92608514e-04], [ 1.45231024e-04, 1.56763941e-04, 2.12623156e-04, ..., 4.69507067e-04, 1.36347953e-04], [ 5.02332812e-04, 2.98928004e-04, 3.34762561e-04, ..., 4.80025599e-04, 2.72601028e-04],]
密度图
