5月26日，2022年度上海市科学技术奖励大会在上海展览中心中央大厅召开，隆重表彰为国家、为上海科技事业和现代化建设作出突出贡献的科技工作者。我院何良华、卫志华、舒少龙老师以第一完成人分别获得科学进步奖一等奖、科学进步奖二等奖、自然科学奖二等奖，王睿、梅萌老师分别获得科学进步奖一等奖、科学进步奖二等奖。

1.复杂条件下视频理解与传输关键技术及在智慧城市中的应用研究

【成果完成人】何良华，赵才荣，葛泉波，石春年，张大陆，王军，李鹏飞，姜春香，林加展，谢小松，孟夏卿

【成果亮点】项目在智慧城市建设从“信息化”向“智能化”“数字化”全面演进的背景下，重点聚焦复杂条件下视频信息的“定位不精”“判别不准”“传输不畅”等难点，设计了带宽受限、资源动态下的信道估计与智能路由选择算法，研制了便携式音视频通信系统；提出了空间拓扑与纹理约束、特征驱动、语义融合等模型，大幅提高了视频图像分割定位精度；提出了稀疏低秩表示、域自适应迁移、分层丢弃重采样等方法，突破了复杂条件下的视频图像分析性能。项目成果应用于北京、上海、河南等十几个省、市，领域涉及电网、安监及医疗等，成功服务了中国共产党建党100周年、北京冬奥会等重大活动。

图1.项目技术创新框图

图2.基于高清视频的远程指挥系统

2.面向公共安全的多态信息精准关联与智能融合关键技术及应用

【成果完成人】卫志华，王斌，赵锐，赵德欣，张红云，郑博洪，张志飞，张园，孙丽君，刘伟旻

【成果亮点】项目针对大数据时代犯罪呈现出的隐蔽性强、非接触式等新特点，提出了基于多粒度主曲线的多样性特征提取与行为关联算法和基于三支选择性集成学习的新形态犯罪发现与预测算法；针对声纹识别模型鲁棒性不够、模型过重等问题，提出基于序列式语音和文本多视角注意力网络的说话人识别算法和轻量可控的隐单元声音表征学习模型；针对在线数据多点并发、多源异构的特性，提出了面向智能管道的高可用负载均衡的网络数据采集方法和融合知识图谱的模态联合预训练模型。项目形成了一系列具有国际影响力的研究成果及产品，提升了大数据技术在公共安全领域的智能化水平。项目成果在上海、湖北、广东等国内20多个省，上百个地市大数据平台中应用，在精准打击新型犯罪，精确定位嫌疑人方面发挥了重要作用，在数据维度与业务算法的复杂度方面均属于国内一流水平。

图1.基于粒主曲线的复杂形态数据行为轨迹提取算法

图2.视频目标动态行为精细化描述算法

图3.基于隐单元声音表征学习的轻量可控模型

3.以可测性为核心的离散事件动态系统状态估计理论

【成果完成人】舒少龙，林峰

【成果亮点】散事件动态系统是一类广泛存在于智能建筑、交通、制造、网络等各类复杂工程系统中的典型动态系统，状态估计是其基础性关键科学问题。针对状态估计问题描述难、验证难和应用难等挑战，项目通过构建完整的模型集和创新地引入无序偶，从而找到了状态估计特性的抽象描述方法，首创可测性；通过丰富事件语义信息、利用无序偶的结构特征构建了观测器和判定器，找到了具有低复杂度的可测性验证方法；采用双参数对可测性进行扩展，提出带参可测性，为各种应用需求找到了统一的等价描述工具。构建了以可测性为核心的状态估计理论体系。

图1. 离散事件动态系统状态估计理论