2月20日，教育部发布第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛获奖公示名单，我校“灵眸燕鸥-双动力固定翼隐身巡检无人飞行器领航者”获得高教主赛道银奖，“虫口夺粮——基于AI的沿黄流域农作物病虫害‘侦察兵’”、“寻踪觅影-便携式三维形貌埋体管线诊断器”、“‘锌’星力量，‘镍’槃重生-新能源汽车的‘锌’脏”三个项目获得高教主赛道铜奖，在全国总决赛共计斩获一银三铜，实现了我校在本项赛事上首枚银奖的历史性突破。我校邀请英国高地与群岛大学的“‘鹈鹕’——海洋安全多功能无人飞行平台”也首次在国际赛道获得银奖。
第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛获奖名单
本届大赛启动以后，我校校院两级高度重视，精心组织，赛事全程通力协作，坚持宣传动员、项目挖掘与培训指导并重，开展一系列形式多样的参赛训练和专题辅导活动，对参赛项目在校赛、省赛和国赛阶段进行专项辅导和打磨优化，实现了参赛项目数量与质量的双重提升。全国总决赛线上决赛期间，正值校园疫情防控形势最严峻的时期，在学校领导的大力支持下，多个部门积极配合，克服种种困难，为参赛学生团队搭建了适宜参赛环境，提供了最大程度的服务保障。参赛团队面对多种不确定性和复杂因素，在最短的时间内调整好状态，在赛场上充分展示了我校学子勇于创新、敢于拼搏、临危不乱的新时代大学生风采。
全国总决赛线上决赛期间参赛团队合影
首枚银奖的历史性突破是我校近年来持续深化创新创业教育改革、大力加强学生创新创业精神与能力培养的重大标志性成果，彰显了我校学子的精神风貌，是我校人才培养效果的有力证明。未来，学校将持续发挥中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛等高水平学科竞赛在创新人才培养中的关键抓手作用，深入总结竞赛管理与成果培育经验，补短板，强弱项，坚持以赛促教、以赛促学、以赛促创，激发更加浓厚的创新创业氛围，持续深入推进创新创业教育改革，实现创新创业教育高质量发展，为学校创新型人才培养提供强力支撑。
据悉，中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛是由教育部等十二部委和地方省级人民政府共同主办的创新创业赛事，是覆盖全国所有高校、面向全体大学生、规格最高、参与面最广、影响力最强的大学生顶级赛事，也是我国深化创新创业教育改革的重要载体和平台，是展示新时代高等教育改革成果的重要窗口和世界大学生实现创新创业梦想的全球盛会。
银奖项目：灵眸燕鸥-双动力固定翼隐身巡检无人飞行器领航者
项目团队成员：彭丽凡、张璇、沈文静、夏陆林、张健煕、曾宪泽、安鑫、张可欣、刘宇郑择、吕晶、李一帆、魏星龙、吴浩坤、李恩情、田博韬
第一指导教师：刘战合
项目介绍：“灵眸燕鸥”采用独特翼身融合设计、菱形立式结构机翼结构和可变边条翼设计，包含标准版和隐身版两款型号，标准版具有巡航时间长、稳定性高、探测视角广等特点，隐身版具有全频段全方位隐身、360度全视角探测和双源动力系统等优势，可根据边境巡检任务需求，实现山地、丘陵、高原等复杂地形长航时常规巡检和隐秘突防。
铜奖项目：寻踪觅影-便携式三维形貌埋体管线诊断器
项目团队成员：阎泽恒、宗佳颖、刁云天、任怡琳、张齐、李尧、潘珂颐、付婧菡、马姝原、常家欣、崔心怡、金扬、李鹏飞、李想
第一指导教师：周鹏
项目介绍：埋体管线探测是社会痛点和难点问题。该项目采用极化分集技术的倏逝波探测埋体管线稳健波形成方法，设计了埋体管线诊断器电气附件弓形连接特性建模及耦合新方法，大幅度提升探测能力和定位精度，实现对小埋藏物体的精确探测。提出自适应加权的目标信号极化合成方法，设计了埋体管线诊断器电气附件故障交叉融合拐点优先诊断新方法，探寻埋体管线目标感知定位机理。倏逝波探测和超分辨率图像重构技术，完成目标定位、探测、成像于一体。
铜奖项目：“锌”星力量，“镍”槃重生-新能源汽车的“锌”脏
项目团队成员：王子涵、郭云龙、郭长安、祁梦瑶、曹霞、郭懿璇、颜旺茂、王峥、赵玥、张国庆、张聪慧、王梦飞、李甲童、贾子琪、胡勃
第一指导教师：徐松
项目介绍：为了应对日益严重的能源与环境问题和新能源汽车安全性问题，项目团队设计开发了一款具有高能量密度、高安全，长寿命的锌镍电池。项目从锌电化学反应本质出发，利用金属外延沉积机理，通过单分子涂敷技术，在锌电极集流体和电极表面构筑具有纳米结构的均匀石墨烯功能涂层，从根源上消除锌枝晶的形成，同步提高锌镍电池循环性能、倍率性能及能量密度。项目研发取得巨大成功后，引起了企业的关注，并与超威集团子公司签订项目投资意向书。
铜奖项目：虫口夺粮——基于AI的沿黄流域农作物病虫害“侦察兵”
项目团队成员：王雯、靳梦欣、石磊、丁元昊、王淑骁、申晓宇、吴朝铄、翟颖、杨阳、石欢欢、赵俊豪、杨鑫、张泽黎、楚文翔
第一指导教师：余建国
项目介绍：项目依托黄河流域生态保护和高质量发展的大背景，顺应科技兴农战略，将人工智能技术应用于病虫害防治，自主研发农作物病虫害监测预警系统，在病虫害爆发前及时预警并提供精准用药方案，以科技手段助力沿黄流域农业产业升级与生态环境治理。系统采用改进后的YOLO系列神经网络，实现了视频流病虫害多目标自动识别和实时监测，识别秒级响应，准确率最高达到98%,让虫情可测可控，是农业管理人员的“千里眼”和“听诊器”。
（编辑：周秋霜/审核：崔成文）
