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卷积神经网络驱动的复杂场景人群密度估计：方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着城市化进程的加速和人口的不断增长，人们在各种复杂场景中的活动日益频繁，如大型商场、交通枢纽、体育赛事场馆、旅游景点等。在这些场景下，准确估计人群密度对于保障公共安全、优化城市规划以及提升商业运营效率等方面具有至关重要的作用。

在公共安全领域，人群密度估计是预防拥挤踩踏等事故的关键技术手段。据统计，全球每年都有多起因人群过度拥挤而引发的安全事故，造成大量人员伤亡和财产损失。通过实时准确地估计人群密度，相关部门可以及时发现潜在的安全隐患，提前采取疏导、限流等措施，有效避免事故的发生