一、实验室简介

城市公共安全智能感知实验室依托同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心，由博士生导师赵荣泳长聘副教授领衔组建。实验室面向城市公共安全与新型智慧城市国家重大需求，立足人工智能、计算机视觉与大数据分析前沿领域，重点开展公共安全智能感知、高密度人群管控、智能制造系统优化等方向研究，围绕“多源感知—智能研判—动态调控—闭环优化”的科研思路，系统突破视觉大模型、异常行为识别、数字孪生与智能决策等关键核心技术。

研究方向覆盖面广，特色鲜明，包括城市大客流智能监测、人群行为视觉识别、行人动力学建模、公共安全风险预警、生成式AI仿真推演、UWB高精度定位、数字孪生与智能制造调度优化等。在人群行为分析领域，实验室已形成完整理论与技术体系，涵盖人体姿态特征提取、行人动力学质心模型、恐慌与异常行为识别、人群扰动稳定性分析等关键内容，并主编出版《人群行为识别理论与视觉AI技术研究》《城市大型活动人群动力学建模与稳定性控制》等多部高水平学术专著。

近年来，团队先后主持国家自然科学基金项目3项及多项省部级重大重点科研项目，围绕上海南京东路、外滩等典型高密度城市场景，综合运用Python、MATLAB等工具开展多源数据分析、人群仿真建模与管控策略优化研究，为城市公共安全治理提供了坚实理论支撑与工程实践方案。同时，实验室在智能制造领域持续深耕，融合UWB高精度定位与数字孪生技术，实现生产要素全域智能监测与自适应调度，推动工业场景智能化升级。当前，团队正积极布局卷积神经网络、扩散模型等生成式AI前沿技术，开展人群异常行为实时检测、典型场景智能生成与干预策略仿真验证，不断提升公共安全风险感知与主动防控能力。

目前实验室已形成结构合理、层次清晰的科研与育人队伍，依托“本硕博贯通、科研任务前置、产学研协同育人”培养体系，系统性培养具有扎实理论基础、强工程实践能力与前沿创新视野的复合型拔尖人才。实验室热忱欢迎具有自动化、人工智能、测绘地理信息、交通工程、应用数学、统计学等相关学科背景的优秀同学加入，在公共安全与人工智能交叉领域共同开展高水平研究。

   

课题组合影

                           

浙江乌镇互联网大会颁奖现场

                           

人群异常行为识别与扰动传播模型

二、实验室负责人

                           

赵荣泳，博士，长聘副教授，博士生导师，同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心。2005年获得同济大学控制理论与控制工程专业博士学位。上海市国产大飞机安全生产数字化转型技术服务基地首席科学家，国际电气和电子工程师协会IEEE Member，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员。

主要研究方向：计算机视觉、人工智能理论，应用领域：公共安全、智能制造；主持国家自然基金项目3项、上海市自然基金项目1项、上海市重大研究计划项目1项、参与国家自然基金重大计划项目1项、重点项目1项、国家科技攻关项目2项、上海市科技创新项目12项，上海市信息化项目6项。获得教育部科技进步奖二等奖1项，上海市科技进步奖三等奖1项，上海市优秀产学研项目三等奖1项。发表学术论文及专著107篇（SCI收录16篇，EI收录43篇）。主编专著《城市大型活动人群动力学建模与稳定性控制》和《UWB定位技术及智能制造应用》、参编学术专著2本，授权发明专利18项、实用新型专利1项、软件著作权37项。

三、实践岗位

1.岗位与描述

  城市大客流舆情监测-科研助理（1-2名）

客流数据分析与规律挖掘：在指导教师带领下，围绕城市大客流与网络舆情协同监测与风险调控，融合视频监控、移动信令及社交媒体等多源数据，构建“客流演化—舆情传播”一体化感知与建模框架。

深度学习驱动客流风险预警：基于自然语言处理与深度学习方法，实现对群体情绪、突发事件及异常聚集的实时识别与动态研判，并结合人群动力学与复杂网络理论，开展风险传播机理分析与预警模型构建，支撑大客流场景下的安全管控与韧性提升。

  机理和LLM驱动的城市大客流管控-科研助理（1-2名）

  多模态语义信息提取与机理模型参数映射：利用LLM处理城市环境中的非结构化数据（如社交媒体舆情、商铺属性、导引标识文字等），提取吸引力/排斥力语义特征。将这些语义特征向量化（Embedding），并映射为人均期望速度基本图、目的地导向势场的修正项。

  大语言模型驱动的智能决策与管控优化：基于大语言模型（LLM）与多模态学习方法，构建面向城市大客流场景的认知推理与辅助决策框架，实现对突发事件、异常行为及潜在风险的语义理解与智能研判；结合强化学习与优化方法，设计动态管控策略与资源调度机制，提升复杂场景下的实时响应能力与系统韧性。

  人形机器人行为安全监控-科研助理（1-2名）

  多源融合人机协作安全监控框架：围绕人机协作场景下的机器人行为安全监控与异常风险调控，融合实时视频监控与结构化骨架序列等多源数据，构建“视觉感知—行为理解—风险预警”一体化监控与建模框架。

  深度学习驱动机器人异常风险预警研究：基于计算机视觉与深度学习方法，实现对机器人摔倒、伤人及越界等异常行为的实时识别与动态研判，并结合时空图卷积网络与空间运动学理论，开展异常动作提取与交互危险机理分析，支撑复杂工业与服务场景下的人机协作安全管控与韧性提升。

  城市大客流多模态感知-科研助理（1-2名）

  客流多模态感知与数据处理：负责大客流多模态数据采集、整理，协助完成数据预处理与基础实验操作，支撑科研课题推进。

  大客流科研辅助与实验支持：协助开展大客流相关实验，整理实验数据，辅助完成科研文档与基础验证工作。

  大客流低空感知技术-科研助理（1-2名）

  低空感知数据采集与处理：负责无人机航拍视频获取、人群数据标注与预处理。

  协助低空视角下人群聚集、异常行为检测等算法验证：大客流行为智能识别研究。

  民用飞机生产安全智慧管控-科研助理（1-2名）

生产安全多模态数据融合与风险感知：在指导教师带领下，围绕民用飞机生产制造过程中的安全风险管控需求，融合生产设备传感、工业视频监控、人员作业记录及环境参数等多模态数据，构建从生产流程到安全状态的一体化安全风险感知框架。

安全风险智能预警与协同管控：基于深度学习、大语言模型、多智能体等方法，实现对生产现场异常行为、设备故障及环境风险的实时识别与智能研判，构建面向民用飞机生产场景的安全风险预测与管控模型，支撑生产安全管控的智能化与协同化能力提升。

2.能力要求

对于一年级同学，有数学基础、熟练英文阅读和写作能力优先；

二年级及以上同学，有Python基础、熟悉了解深度学习的数据相关算法优先；

愿意参与科研、具备耐心、能够保证基本实践参与时间者优先。

3.参与方式

线上线下结合。部分研究工作可线上开展，需定期线下参加课题组的组会。

4.时间起止时间

可随时开始。模型开发和训练可以在线上进行。因实验室设备在嘉定校区，数据采集在嘉定校区。

四、报名方式

1.报名起止时间

随时接受报名。

2.报名方式

个人简历至邮箱：zhaorongyong@tongji.edu.cn

邮件标题注明：“国豪书院科创实践岗-岗位1（或2、3等）-学号姓名”。

3.联系方式

邮箱：zhaorongyong@tongji.edu.cn

电话：021-69588911