イベントや災害時に群衆の人数を計数することは，事故を未然に防ぐために重要である．近年，深層学習を用いて人物を計数する技術が発展し，様々な手法が開発されている．しかし，群衆の動画像は様々な条件で撮影されているため，自動で最適な人数計数手法を選択して適用することは困難である．
本研究では，人数計数手法の検出結果の傾向の違いに着目し，回帰分析を用いて人数を推計する手法を考案した．検証の結果，回帰分析によって人数計数手法ごとの弱点を補完し合うことで，極端な誤検出や検出漏れが緩和され，より正確に人数を推計できることが判明した．
