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人群擁擠度的分析對維護公共安全極為重要，在空間狹窄的環境下，由于視角受到局限，人與人、人與物品的遮擋十分嚴重，并且人的尺度不一，密度不均勻，使得傳統人群擁擠度監控方法較難直接統計出具體人數。為此，提岀一種基于注意力機制的狹小空間人群擁擠度分析方法，旨在量化人群，通過卷積神經網絡回歸擁擠率分析當前空間內的人群擁擠程度。設計一個注意力模塊作為網絡的前端，通過生成對應尺度的注意力圖區分背景和人群，保留精確的像素點位置信息，以減輕輸入圖像中各種噪聲的影響。在此基礎上，將注意圖和原始圖片通過對應像素點相乘，注入到微調的殘差網絡中訓練得到人群擁擠率。實驗結果表明，該方法能夠預測出擁擠率，準確反映當前人群擁擠程度，實現人群的流量控制。
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