人流密度推定や群衆数え上げは交通整理や感染症対策をはじめ、動物行動学など幅広い応用を持つ重要な課題である．これまでに，群衆密度の流量を考慮したニューラルネットワークが提案されており，これにより歩行者の進行方向を含めた密度を推定することが可能となっている．しかし，既存研究では流量の整合性のみに注目しており，予測結果が現実の歩行者と乖離してしまう場合がある．そこで，我々は歩行者流の性質を考慮することで，既存手法を拡張した手法を提案する．ベンチマークを用いた実験の結果，群衆数え上げタスクにおいて提案法が従来法よりも効果的であり，また，未知のデータに対しても予測性能が高い傾向があることを示した．