本发明公开了一种基于SDA‑SFANet的人群计数方法，内容包括：获取人群计数数据集，在训练过程中对数据进行预处理；建立多尺度感知的人群计数网络模型，在VGG网络中融入注意力机制模块；引入HDC标准化设计对ASPP模块优化改进，得到标准化的SDASPP模块，在VGG网络中加入SDASPP模块；利用所收集的数据集对所述模型进行训练；将VGG网络提取器和上下文感知模块和SDASPP模块输出的特征图通过级联和上采样的方式将图像还原到原始图像大小得到密度图；使用具有固定标准偏差内核的高斯方法生成groud truth D(x)；密度图通过与高斯核卷积来构建；使用贝叶斯损失函数对预测的人群计数进行损失值计算，将损失值反馈到SDA‑SFANet；不断训练网络，对参数进行优化，直到获得对人群计数结果预测满意的模型为止。