在當今社會，水域安全事故頻發，傳統救援方式面臨響應慢、風險高、效率低等挑戰。近日，重慶機電職業技術大學大學生成功研發出一款基于仿生學與人工智能技術的智能仿生救援魚，為水域救援帶來了革命性突破。該產品融合多模態傳感、自主決策和高效推進技術，顯著提升了復雜水域環境下的救援效率與安全性。
他們的團隊成員分別來自機電一體化技術專業、大數據技術和電氣及其自動化專業他們憑借扎實的專業知識和創新思維，攻克了硬件設計與算法優化的技術難題。
圖.1 團隊成員合影照
智能仿生救援魚采用柔性尾鰭驅動技術，模擬真實魚類的游動方式，能耗降低30%，噪音低于40分貝，可在激流、暗礁等復雜環境中靈活穿梭。搭載多光譜攝像頭、聲吶和紅外傳感器，結合YOLOv5s算法，實現90%以上的生命體征識別準確率。通過GPS與水聲信標雙重定位，救援魚可在3分鐘內抵達目標區域，并通過頂部氣囊和抓鉤快速施救，將黃金救援時間縮短至傳統方式的1/3。
測試數據顯示，該救援魚在渾濁水域中的目標定位精度達0.5米以內，續航時間長達8小時，最大航速8節，復雜環境救援成功率提升至85%。其模塊化設計支持功能擴展，可應用于沉船搜救、洪水救援、生態監測等多種場景。未來，該產品有望成為政府應急部門、海事機構及環保組織的標配裝備，為水域安全提供智能化保障。
該團隊成員涵蓋仿生學、人工智能、流體力學等領域專家。團隊秉承"科技守護生命"的理念，致力于通過技術創新推動水域救援行業的智能化升級。團隊表示，未來將持續優化產品性能，拓展應用場景，為全球水域安全貢獻力量
隨著5G、物聯網等技術的深度融合，智能仿生救援魚將逐步實現集群協同作業與遠程實時監控，構建全域智能救援網絡。公司計劃聯合國內外科研機構，推動行業標準制定，引領水域救援技術的新發展。
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