第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
2025
省赛
课外学术科技作品竞赛（主体赛）
特等奖
技术许可（使用权授权）
否
近年来受到养殖自身污染、核污水排海等多因素的影响，渔业养殖环境正面临着前所未有的挑战。水质环境和鱼类生长情况是渔业养殖的重中之重。团队深入广东湛江、福建福州等3省5市，发现渔业养殖存在数据可靠程度低、监测识别效果差、预警响应速度慢三大痛点。市场急需一款智能化、无人化的新型复合型监测设备。基于此背景，本团队经过三年研发，推出了一套能够实现实时监测的智能化渔业监测设备——“渔”水情深渔业监测浮标，实现了智能驱动渔业监测，全周期高效管理。同时渔水情深具有SVDD水质数据异常检测技术、CNN-EA鱼类图像识别处理技术、MOE专家模型推理预警技术等三大核心技术。本项目通过算法融合，利用远距离载波通信以及智能环境监控，水质数据可靠度达93.4%，鱼类识别准确度达88.4%，预警及时性提升47%，解决了水质监测与水下识别可靠性低的问题，精准识别鱼类行为和病变，实现实时监测鱼类的全周期生长，有效提升了监测效果。
暂无
暂未公开
暂未公开
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