本发明公开了一种时空连续的视频背景修复技术；本发明首先通过由粗到精的运动场传播方法，估 计视频内空洞部分的运动场，使整体运动场自然连贯；此后，以运动场为引导，本发明通过基于马尔科 夫随机场的优化过程填充空洞部分，最优地将临近帧内的已知像素排列到缺失部分内；最后，基于光照 迁移思想，本发明提出了一种光照调整方法，将空洞外的光照条件有效传播到内部，消除修复后空洞内 的光照不连续现象；与现有的视频修复方法相比，本发明能够更好地修复深度严重不连续的视频

作品入选第七届北京国际美术双年展、在中国美术馆展出，外交部收藏作品。

本发明公开了一种顾及非局部特性与时空变化的遥感数据时空定量融合方法，基于非局部滤波，利 用移动窗口技术，首先选取相似像元，用基于小窗口运算的经验型公式筛选相似像元，并在此基础上二 次筛选相似像元，以相似像元为中心的邻域矩阵的相似度以及其与中心像元的相对距离衡量权重大小， 考虑时空变化，针对区域主要特征，选取相应的方式加权，最终融合得到中心像元的反射率值。本发明 利用高空间分辨率数据与高时间分辨率数据的互补信息，顾及非局部特性与时空变化，融合得到

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

本发明公开了一种时空变尺度运动目标检测方法，具体为：将·815·原始图像转换为反差图像；根据差分强度与帧间间隔的单调递增且收敛关系，得到次优帧间间隔<img file=""DDA00002692454800011.GIF""wi=""80"" he=""49"" /> 通 过 计 算 t0 和 <imgfile=""DDA00002692454800012.GIF"" wi=""133"" he=""57"" /

为了更加直观地探究纳米世界，大量研究者致力于发展高时间-空间分辨能力的微纳探测技术，由龚旗煌院士负责的“飞秒-纳米时空分辨光学实验系统” 国家重大科研仪器研制项目正是围绕这一目标开展工作。近日，该重大仪器项目在基于超快光电子显微镜技术实现表面等离激元的多维度探测方面取得重要进展，相关成果于2018年11月19日发表在《自然通讯》 杂志（Manipulation of the dephasing time by strong coupling between localized and propagating surface plasmon modes, https://doi.org/10.1038/s41467-018-07356-x）。 基于金属纳米粒子的局域表面等离激元因其高局域强度，小局域尺度，高灵敏度等特点，被大量应用在不同领域。但是，几个飞秒的超短模式寿命(dephasing time)大大限制了其应用的广泛性和实用性。该工作设计的多层结构实现了局域表面等离激元和传播表面等离激元的强耦合(图1(a))。动态数值模拟结果也清晰地证明在强耦合下局域表面等离激元模式和传播表面等离激元模式之间的能量交换。近场方面，光电子显微镜对表面等离激元模式进行直接成像，大大突破了原有的远场探测技术的限制。并且结合不同激发光源，实现不同维度的探测。结合波长可调的激光光源，光电子显微镜在频域记录下表面等离激元模式随波长变化的强度演化过程(图1(b))。结合超快泵浦探测技术，光电子显微镜在时域记录下表面等离激元模式随时间变化的演化趋势。该工作更加深入并直观地探测强耦合体系中的能量转换过程，并通过强耦合中失谐量的改变实现模式寿命的操控，相较于未耦合的局域表面等离模式，强耦合的模式寿命由6飞秒(10-15秒)提高到10飞秒。这一研究成果对进一步发展基于表面等离激元的人工光合成、生物传感等应用具有重要的指导价值。图1、（a）光电子显微镜和多层结构示意图，（b）远场和近场探测曲线、不同波长激光激发下光电子显微镜记录的局域表面等离激元模式分布图。 此研究是由北京大学和日本北海道大学共同合作完成，北京大学物理学院博士生杨京寰和重大仪器项目的国际合作者、北海道大学助理教授孙泉为该文章的共同第一作者，北京大学龚旗煌院士和北海道大学Misawa教授为共同通讯作者。除了自然科学基金委的国家重大科研仪器研制项目，该工作还得到了科技部、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、极端光学协同创新中心、“2011计划”量子物质科学协同创新中心、日本文部科学省及学术振兴会、北海道大学纳米技术平台等单位的支持。目前国家重大科研仪器研制项目“飞秒-纳米时空分辨光学实验系统”的研制正在有序推进中，已经取得了一批包括此工作在内的阶段性成果。该实验系统的核心仪器是附带低能电子显微功能的光电子显微镜(PEEM), 其激发光的波长覆盖范围从极紫外到近红外(图2)。下一步该实验系统有望在二维材料、光电材料与器件、表面介观物理等研究领域大显身手、发挥积极作用。图2、北京大学研究团队的飞秒纳米时空分辨系统

该实验系统能够同时实现几个飞秒的超高时间分辨率和四纳米的超高空间分辨率，成为介观光学与微纳光子学研究的强大实验测量手段。