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El recuento de multitudes es un tema de investigación dominante en el campo de la vigilancia informática, pero si la distribución de las multitudes es desigual, la perfección del recuento de multitudes sobre la base de la MCNN aún debe mejorarse para adaptarse a las distribuciones desiguales de las multitudes Se ha utilizado la MCNN para obtener resultados agresivos. Se tiene en cuenta la característica de densidad global para las multitudes en un proyecto, y los aspectos de densidad globalizados se dibujan y se añaden a la MCNN mediante el método de aprendizaje en cascada, porque en el curso del proceso de muestreo descendente ciertas características globales serán ignoradas por la MCNN, y esto afectará a la precisión del mapa de densidad. Los resultados experimentales para ucfcc50 y el conjunto de datos shanghaitech indican que el método propuesto es más preciso y más estable.