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基于多重注意力的人群计数方法研究及应用

一、引言

随着城市化进程的加速和人口密度的增加，人群计数技术已成为众多领域中不可或缺的一部分。在公共安全、城市规划、商业分析等方面，人群计数的准确性和实时性对于决策者来说至关重要。然而，由于人群场景的复杂性，如人群密度、背景干扰、尺度变化等因素，传统的人群计数方法往往难以满足实际需求。因此，本文提出了一种基于多重注意力的人群计数方法，旨在提高人群计数的准确性和鲁棒性。

二、相关研究及背景

在人群计数领域，早期的方法主要基于手工特征和传统的机器学习算法。然而，这些方法在处理复杂场景时往往受到限制。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人群计数方法逐