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针对复杂开放环境下人群密度估计中的多尺度目标和小目标感知问题,提出了一种基于特征图融合的多列卷积神经网络的人群密度估计算法.所提出的特征图融合方式,一方面综合利用高层语义特征与底层细节特征,实现了对小目标的感知;另一方面大幅提高基础网络集成数量以应对目标多尺度问题,最终提高了人群密度估计的准确性.实验结果表明,所提算法有效提高了密集开放场景中人群计数的准确性.