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人群拥挤度的分析对维护公共安全极为重要，在空间狭窄的环境下，由于视角受到局限，人与人、人与物品的遮挡十分严重，并且人的尺度不一，密度不均匀，使得传统人群拥挤度监控方法较难直接统计出具体人数。为此，提岀一种基于注意力机制的狭小空间人群拥挤度分析方法，旨在量化人群，通过卷积神经网络回归拥挤率分析当前空间内的人群拥挤程度。设计一个注意力模块作为网络的前端，通过生成对应尺度的注意力图区分背景和人群，保留精确的像素点位置信息，以减轻输入图像中各种噪声的影响。在此基础上，将注意图和原始图片通过对应像素点相乘，注入到微调的残差网络中训练得到人群拥挤率。实验结果表明，该方法能够预测出拥挤率，准确反映当前人群拥挤程度，实现人群的流量控制。
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