由地震、滑坡、塌方等掩埋事故造成的視覺感知障礙對受困人員的搜索和定位造成阻礙。除了事故現(xiàn)場的不利因素，需要解決的難點還有很多。
常用的搜救方式包括人工搜索、動物搜索和儀器搜索，常用的儀器有可視生命探測儀、紅外生命探測儀、聲波振動探測儀、雷達生命探測儀等。但這三種搜救方式還存在一些缺陷，在極端環(huán)境中可能無法查看內部被困人員，使搜救難上加難。
為了確保最佳救援時機、提升搜救和生還率，陶虎團隊依托國家科技創(chuàng)新2030“新一代人工智能”重大項目，對受困人員的識別與救援需求開展研究。
星鼻鼴鼠長期生活在地下，其視覺和聽覺逐漸退化，并進化出圍繞在鼻孔四周的星狀觸手，巧妙地把觸覺跟嗅覺集中在一起，幫助其捕獵或判斷危險。該團隊受“觸嗅融合”感知啟發(fā)，將MEMS嗅覺、觸覺柔性傳感器陣列與多模態(tài)機器學習算法融合，構建了觸嗅一體智能機械手。
硅基MEMS氣體傳感器靈敏度超越人類1個數(shù)量級，壓力傳感器探測限也超越人類1個數(shù)量級。這兩種優(yōu)異性能使得機械手手指觸摸物體后可準確獲取其局部微形貌、材質硬度和整體輪廓等關鍵特征，掌心可同步嗅出物體“指紋”氣味。經過仿生觸嗅聯(lián)覺 (BOT) 機器學習神經網絡實時處理，最終完成識別人體、確認部位、判斷掩埋狀態(tài)、移開障礙物、閉環(huán)救援。
研究人員通過到一線消防救援單位實地調研，真實還原構建人體被瓦礫石堆覆蓋的掩埋場景，在此環(huán)境下對包括人體在內的11種典型物體進行識別，觸嗅聯(lián)覺識別準確率達96.9%，較單一感覺提升了15%。
此外，面對在實際救援中常見的存在干擾氣體或器件部分損壞等情況，通過多模態(tài)感知的互補和神經網絡的快速調節(jié)，該系統(tǒng)仍保持超過80%的良好準確率。
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