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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于AI大模型数据融合的船舶响应系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120141502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510624100.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于AI大模型数据融合的船舶响应系统是由翁子皓;严谨;王维;杨增欣;李正球;毛星雨;侯太炎设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型数据融合的船舶响应系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI大模型数据融合的船舶响应系统，属于船舶技术领域，包括：双模定位模块，用于根据GNSS系统和INS系统，对目标海域内船舶进行厘米级定位，得到厘米级定位的船舶位置数据；数据同步模块，用于获取并根据厘米级定位的船舶位置数据同步船舶多源数据，得到船舶态势数据；边缘‑云协同模块，用于根据船舶态势数据以及边缘‑岸基协同机制，实时监控船舶并根据海况动态调整航速与燃油供给计划停航。本发明解决了现有技术中难以形成全面准确综合信息、且无法及时发现隐患和提前防范事故的问题。

本发明授权基于AI大模型数据融合的船舶响应系统在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型数据融合的船舶响应系统，其特征在于，包括： 双模定位模块，用于根据GNSS系统和INS系统，对目标海域内船舶进行厘米级定位，得到厘米级定位的船舶位置数据； 数据同步模块，用于获取并根据厘米级定位的船舶位置数据同步船舶多源数据，得到船舶态势数据； 边缘-云协同模块，用于根据船舶态势数据以及边缘-岸基协同机制，实时监控船舶并根据海况动态调整航速与燃油供给计划停航； 所述边缘-云协同模块包括边缘计算层、岸基决策层和协同训练层； 所述边缘计算层，包括部署在各船舶上的边缘计算单元，用于利用轻量化大模型根据海况动态调整船舶态势数据的压缩率，并采用盲区存储技术将调整后的船舶态势数据传输给岸基决策层； 所述岸基决策层，包括岸基节点，用于根据接收调整后的船舶态势数据以及预先训练好的动态障碍物轨迹预测模型，预测未来预设时间段内船舶周向预设距离的障碍物轨迹，并动态调整船舶的航速与燃油供给，决定是否停航； 所述协同训练层，用于利用各船舶上的边缘计算单元对各个轻量化大模型进行边缘训练，利用岸基节点对各个轻量化大模型进行聚合生成岸基大模型，通过更新船舶态势数据优化所述岸基大模型并将岸基大模型的知识迁移到轻量化大模型； 利用轻量化大模型根据海况动态调整船舶态势数据的压缩率，并采用盲区存储技术将调整后的船舶态势数据传输给岸基决策层，包括： 在船舶上安装精度±0.1m的浪高仪、测量范围0-60ms的超声波风速仪以及六轴惯性测量单元； 通过各船舶上的边缘计算单元实时采集包含浪高和风速的海况数据并转换为时间序列海况数据； 采用LSTM网络对时间序列海况数据进行特征提取，生成包含浪高和风速的特征向量； 通过全连接层将船舶类型与运行状态标签融入特征向量，生成特征表示； 根据所述特征表示，基于预先构建好的轻量化大模型进行预测，输出压缩率参数； 根据压缩率参数调整船舶态势数据的压缩率，并采用盲区存储技术将调整后的船舶态势数据传输给岸基决策层； 其中，轻量化大模型是基于LightGBM梯度提升决策树模型构建的。

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