科技部：云计算和大数据重点专项2016年度项目申(8)

科技部：云计算和大数据重点专项2016年度项目申报指南

3.2面向大范围场景透彻感知的视觉大数据智能分析关键技术(共性关键技术类)

研究内容：从个体、群体和场景三个方面研究大范围场景视觉感知大数据的智能分析关键技术。在个体信息感知方面研究多模态高通量生物特征获取与身份识别技术、个体属性特征与动作行为识别技术、行人重识别技术;在群体信息感知方面研究人群流量监测与人群密度估计技术、群体行为理解和群体事件检测技术;在场景信息感知方面研究大范围场景的视觉语义建模、复杂事件的演化分析、视觉对象的时空定位与搜索、跨场景数据关联技术等。

考核指标：实现十万到百万级以上视觉感知终端的图像视频大数据智能分析;远距离获取和分析虹膜、人脸、步态等多模态生物特征，个体身份识别精度>98%，个体属性特征和行为识别精度>90%，行人重识别精度>90%;人群流量监测和人群密度估计误差<10%，群体行为理解和群体事件检测的准确率>90%;复杂事件演化分析的准确率>85%，视觉对象位置信息分析和预测的误差<3米，视觉对象检索准确率>90%。支持年限：不超过4年。

拟支持项目数：1-2项。

3.3跨时空多源异构数据的融合、开放共享技术与平台(共性关键技术类)

研究内容：研究非完整、非一致、非准确、跨时空多源异构数据的精准采集和清洗、异构数据的结构化描述和语义协同、以人为中心的多源信息感知融合与理解、数据程序化交易及其在线监管等关键技术;