Los videos de multitudes capturados por drones se han vuelto cada vez más prevalentes en diversas aplicaciones en los últimos años, incluida la estimación de la densidad de multitudes a través de la medición de la colectividad de la multitud. Los métodos tradicionales a menudo miden las diferencias locales en las direcciones de movimiento entre individuos y apenas manejan el desafío que presenta la iluminación cambiante de los escenarios. Son limitados en su generalización. La estimación de la densidad de multitudes necesita tanto descripciones macroscópicas como microscópicas del movimiento colectivo. En este estudio, introducimos una métrica de Medición Global de Colectividad de Multitudes (GMCC) que incorpora la colectividad intra-multitud e inter-multitud para evaluar el movimiento colectivo de la multitud. Se introduce un proceso de dispersión de energía para explorar los factores cruciales relacionados. Este proceso mide la colectividad intra-multitud de los individuos dentro de un grupo denso al incorporar la colectividad de la dirección de movimiento y la magnitud de la velocidad derivada del campo de flujo óptico. La métrica global se adopta para mantener la invariancia de iluminación del flujo óptico para el movimiento intra-multitud. Luego, medimos la consistencia del movimiento entre varios grupos para generar la colectividad inter-multitud, que constituye la métrica GMCC junto con la colectividad intra. Finalmente, el proceso de dispersión de energía propuesto de GMCC se utiliza para fusionar la colectividad inter-multitud para estimar la distribución global de multitudes densas. Los resultados experimentales validan que GMCC mejora significativamente el rendimiento y la eficiencia de la medición de la colectividad de multitudes y la estimación de la densidad de multitudes en varios conjuntos de datos de multitudes, demostrando una amplia gama de aplicaciones para el monitoreo en tiempo real en la gestión pública de multitudes.