上海市多维度信息处理重点实验室将以突破信息源的多模态、多维度问题，多维度信息处理中的高精度和智能化等科学问题为核心，以“多维度、高精度、智能化”为目标，围绕多维度信息采集与器件、多维度信息分析理论与方法以及模式分析理论与知识处理三个方向开展基础理论和方法研究，为物联网、信息物理融合系统、智慧城市和智慧地球提供技术支撑。

       研究方向1：多维度信息采集与器件

基于核心CMOS、CMOS兼容的多功能器件工艺和有机电子三大微电子支撑技术，发展下一代绿色无线通信、健康网络、视觉传输与显示等应用领域。利用低功耗的传感器和处理器、无线通信与手机平台集成等技术，实现人体健康的全方位监测和诊疗。利用各种亚微米MEMS技术，实现图像传感以及超光谱成像和全息显示。

研究方向2：多维度信息分析理论与方法

以信息处理为核心的GNSS技术，通过信号采集和同步、建立信息处理模型、采用软件实时处理技术，搭建多维度信息系统，获得高精度、高质量、高可靠性的目标参数，在空间信息技术领域实现高精度定位定向、测量、导航，应用和服务于地理信息、交通、农业、城市建设、测绘、科学研究、军事等各领域；以流量分析为核心的网络数据处理技术，通过对网络数据特征分析，建立时空分析理论模型，实现对异常数据跟踪，有效防范网络攻击，实现网络信息安全。

研究方向3：模式分析理论与知识处理

以统计模式分析的理论和方法、语义和知识表达为基础，准确、快速地挖掘数据中蕴含的规律，并加以分析和运用，推动信息处理技术向智能化方向发展，增强人类对未知世界的认识，助力人类社会构建更加智能和智慧的系统。研究内容从基础理论到实用系统，涵盖了智能信息处理的各个层级，具体包括：计算机视觉理论与方法、模式识别与机器学习、知识挖掘与知识图谱、优化理论与方法、新型非关系数据处理、大规模数据处理，以及在遥感图像信息提取与变化检测、文本图像分析与识别、生物特征识别、视频检索与内容分析、自然语言处理与语义分析、情景感知计算等领域的应用。