Devido à interferência de fundo e às mudanças drásticas na escala da multidão que resultam em desempenho ruim na contagem, foi proposto um método de contagem de multidões aprimorado com atenção de conexão densa e reorganização sensível à escala. Primeiro, foi projetada uma rede de extração de características com mecanismo de atenção de conexão densa, utilizando a rede VGG19 aprimorada com convolução dilatada como rede de extração de características grosseiras do modelo, e incorporando um mecanismo de atenção de canal duplo com conexão densa para fortalecer as características da contagem de multidões e suprimir interferências de fundo. Em seguida, foram projetadas a reorganização sensível à escala para upsampling e a estrutura suave de reforço e transmissão de características, para aproveitar plenamente as informações das características da multidão em diferentes escalas, da camada superficial à profunda, superando o problema do baixo desempenho de contagem causado por mudanças drásticas na escala da multidão. Em segundo lugar, foi proposto um módulo de fusão multirresolução para fortalecer a interação entre informações multirresolução, reduzir a lacuna semântica entre diferentes resoluções e melhorar a precisão da contagem de multidões. Por fim, experimentos comparativos em conjuntos de dados de multidões ShanghaiTech, UCF-QNRF, JHU_CROWD++ mostraram que o método proposto supera os algoritmos comparativos; em comparação com o algoritmo de contagem DM-Count, os erros MAE e MSE caíram em 15,98% e 14,52%, respectivamente, demonstrando um desempenho de contagem superior.

contagem de multidões; atenção de conexão densa; reorganização sensível à escala; aprimoramento multiescala; fusão multirresolução