全球日益增多的近海污染物，不仅造成海洋环境污染，严重威胁海洋生态系统健康，也对生物栖息地有着不可估计的影响。而我国海岸线漫长，近海旅游资源优良，受限于近海污染物，众多近海旅游业百废待兴。

针对以上的需求痛点，本项目研制了一款基于视觉神经网络处理与多传感器融合的技术，集污染物识别、拾取、分类、回收等功能于一体，且具有低成本、适用性强的近海污染物回收系统。

本项目主要成果和工作如下：

1、针对机器在近海工作时会受海浪、泥泞等环境影响的问题，创新性地设计了叶轮传动钢簧缓冲机构，实现了海浪冲击下平稳工作及海浪冲击力转换为动力等功能；并设计了海浪引流结构，将剩余的海浪冲击力通过引导作用来减小其对机器的影响。

2、设计了独创的“十字滑轨上升倾倒式”垃圾桶清理机构、“轮系配合单向轴承间歇式”垃圾桶传输机构，有效利用机器空间的同时，又可以智能完成垃圾分类、回收清理。

3、针对机器工作时可能会误伤到近海生物以及面对突变的环境无法做出正确判断的问题，提出了一种基于视觉神经网络处理与多传感器融合的技术，实现生物避障、环境信息勘测反馈等功能，以便机器做出正确判断；并基于深层卷积神经网络技术，实现污染物四分类，促进资源回收再利用。

本作品具有较好的污染物回收效率，每小时可清理约2000平米的近海污染物，结合激光雷达，避障性能优越；配合抗浪防陷装置，机器可在风力五级，海况4级的近海环境稳定工作；污染物识别准确率达95.8%；机器可在无人驾驶的情况下，对近海污染物进行识别、拾取、分类、回收处理。本作品显著降低了时间成本和劳动强度，为智能近海污染物回收处理提供了技术方案，可用于海边、浅海岸等场所，如产业化推广，具有功能和价格优势，将产生可观的经济效益和社会效益。