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A Machine Learning Model for Crowd Density Classification in Hajj Video Frames
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种机器学习模型，用于在朝觐期间对人群密度进行分类，分为适度、过度和非常密集三种水平。该模型结合局部二值模式和区域特征，准确率达到87%，能够实时提醒组织者，从而提升大型活动的安全管理能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种机器学习模型，用于在朝觐期间对人群密度进行分类。
- 人群密度分为适度、过度和非常密集三种水平。
- 该模型结合局部二值模式（LBP）和区域特征，准确率达到87%。
- 模型能够实时提醒组织者，提升大型活动的安全管理能力。
- 朝觐和乌姆拉期间人群管理面临显著挑战，尤其是在关键区域的拥挤情况。
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