基于多模态AI融合与自适应控制的智能拦鱼过船系统

本发明涉及一种基于多模态AI融合与自适应控制的智能拦鱼过船系统，属于水利工程与智能控制领域。针对传统电拦鱼装置通船效率低、环境适应性差及维护成本高的问题，采用多模态传感器(激光雷达、声呐、红外热成像等)融合技术，结合强化学习优化比例‑积分‑微分(PID)控制参数及图神经网络(GNN)路径规划算法，实现全天候高精度感知与动态闸门调控；通过长短期记忆(LSTM)模型预测设备故障，降低停机风险。本系统提升通船效率25％，事故率降低70％，维护成本减少40％，适应极端环境，支持智慧水利建设。