关于组织申报“国家自然科学基金委员会--广东省人民政府大数据科学研究中心项目2016年度项目”的具体通知

各系（教研室）、中心、研究所：

  接科研院通知，国家自然科学基金委员会正式发布“国家自然科学基金委员会--广东省人民政府大数据科学研究中心项目2016年度项目指南”。学校已于前期开展了整体组织申报研讨会、申报及参与意向征集等宣传动员与沟通对接工作，请已上报过申报意向的申请人根据前期沟通对接工作及项目指南的要求，认真做好项目申报工作。具体要求通知如下：
 

一、 项目指南：
 

（一）设立宗旨：
    根据国家和广东省科技发展战略需要，为充分发挥国家自然科学基金的导向作用以及广东省数据和计算资源的优势，引领全国大数据科学领域的基础研究，促进大数据产业的发展，国家自然科学基金委员会和广东省人民政府于2015年签署协议，设立国家自然科学基金委员会-广东省人民政府大数据科学研究中心项目（以下简称大数据项目）。
   大数据项目围绕“智慧城市”建设，设置智能交通、智慧医疗与健康、智慧安全、智慧防灾、智慧金融、智慧教育和智慧管理等研究领域，汇聚国内大数据源头创新领域人才和科技资源，共同解决大数据科学领域的重大科学问题和技术问题。

（二）实施原则：
   大数据项目是国家自然科学基金的组成部分，以国家超级计算广州中心“天河二号”超级计算机为平台，面向全国，公平竞争，分批择优支持。大数据项目强调学科交叉和强强联合，鼓励全国有大数据研究优势的依托单位与广东省高等院校和科研机构联合提出项目申请。
   大数据项目申请、评审、管理和资金使用按照《国家自然科学基金条例》、《国家自然科学基金联合基金项目管理办法》和《国家自然科学基金资助项目资金管理办法》等有关规定执行。

（三）2016年度资助计划、资助领域和研究方向：
    2016年度大数据项目拟安排直接费用4910万元，拟资助如下领域的“中心项目”或“重点支持项目”。

1、资助领域一：视频大数据高效表达、深度分析与综合利用
   瞄准国家和社会公共安全的重大战略需求，突破图像视频大数据的高效表达、特征编码、对象识别、行为分析等瓶颈问题，在天河二号超级计算机上实现百亿幅以上图像大数据和十万路以上视频大数据的深度解析和关联分析，并在省级公安系统进行大规模应用示范。
    本资助领域拟资助1个中心项目，资助直接费用2000-3000万元，资助期限为4年，申请书中的研究期限应当填写“2017年1月1日-2020年12月31日”。
   中心项目的主要研究内容应当涵盖本资助领域下的5个研究方向。围绕研究目标，研究内容应相互关联，互为支撑。人员结构和规模合理，包括若干优秀的学术带头人、高素质研究骨干、高水平技术人员和精干的管理人员，在国内本领域中处于优势地位。合作研究单位数量根据实际情况确定。主要研究方向如下：

（1）图像视频大数据中车辆的实时搜索与精准识别：
   深度挖掘海量卡口、电子警察图像和监控视频中蕴含的车辆信息，对千万规模车辆的视觉特征进行动态建模和精准识别。在天河二号超级计算机上构建大型图像搜索引擎，支持百亿幅以上车辆图像的高效索引、车辆的实时检测和跟踪与识别，识别精度和检索效率国际领先。

（2）视频大数据高效表达与处理引擎：
   面向省级百万路以上监控视频的高质量存储和高效率传输，研究监控视频的高效表达方法和分析识别算法评测方法，建立视频大数据分析识别算法库，构建高清视频实时处理引擎，支持千路高清晰度视频的实时编码、特征提取和结构化语义描述，在天河二号超级计算机实现十万路视频的实时分析和集成验证。

（3）时空关联的监控视频对象及行为识别：
    针对省域视频大数据中蕴含的目标对象（行人、物体、车辆等），研究基于时空关联分析的视频大数据协同表示理论与方法，按照准实时要求，设计高性能计算模型和在线学习系统，支持十万级规模特定视觉对象的增强、识别、重检、追踪和行为分析。

（4）群智感知与多源异构跨媒体融合的视觉大数据分析与预测：
   以揭示多源、群体交互环境下跨媒体历史数据和现实数据之间的相互映射机制与信息流动机理为目标，研究以“人-地-事”为核心的跨媒体信息融合关联和群体行为预测预警方法，针对十万特定人的社会活动与行为记录，建立多源异构跨媒体信息融合联动的大数据分析和预测系统。

（5）视频大数据关键技术验证平台与综合应用示范：
   汇集视频大数据处理分析方面的研究成果，依托天河二号超级计算机平台和行业云平台，创建支持快速应用功能开发的统一软件平台和编程接口，构建视频大数据关键技术验证平台，支持全省范围图像视频大数据的实时汇聚、同步分析、特定对象识别、事件分析挖掘和预测预警，在5个以上地级市进行应用示范。
       

2、资助领域二：面向生物医疗健康大数据分析挖掘的基础理论与关键技术：
   面向广东地区及我国城市化过程中典型的居民医疗与健康的需求，针对生物医疗健康大数据的多源、异构、动态、海量等特点，基于天河二号超级计算机，研究生物医疗健康大数据的收集、分析、挖掘与利用的理论和技术，为揭示复杂、典型疾病及健康问题的发生机理及干预机制提供理论和技术支持；本项目以天河二号超级计算机为平台，研制的算法、软件及支撑工具应在天河二号超级计算机平台上予以实现。
   针对本资助领域的5个研究方向，拟分别资助5项重点支持项目。直接费用资助强度400-600万元/项，资助期限为4年，申请书中的研究期限应当填写“2017年1月1日-2020年12月31日”，合作研究单位的数量不得超过2个。主要研究方向如下：

（1）基于复杂疾病及居民健康大数据的疾病及健康问题预警、预测及干预模型和方法的研究：
   基于复杂疾病及居民健康大数据，研究重大疾病及健康问题（如恶性肿瘤、重大传染病等）发生机制和干预方法。基于居民健康基本信息及重大疾病大数据，研究居民重大疾病与相关健康问题相互关系、发生机制以及有效干预方法；挖掘重大疾病与相关健康问题的演化规律，构建重大疾病预测、预警模型；基于天河二号超级计算机，创建重大疾病大数据可视化分析平台，为重大疾病及其相关健康问题的防控策略和干预措施的制定提供科学依据。