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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质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：CN116010829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211671795.X，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质是由陈德山;范腾泽;黄琛设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质，应用于海事智能监管技术领域，能够实现微观尺度船舶航行异常行为实时检测，减少船舶航行事故发生，提高船舶异常行为检测准确性。该方法包括：根据船舶航行轨迹数据提取船舶轨迹运动行为特征以及预设交互特征，并通过注意力机制自编码模型进行融合得到中间层信息，输入聚类分析算法对船舶轨迹进行聚类分析得到轨迹聚类簇；根据轨迹聚类簇通过栅格划分法统计各船舶运动模式的运动状态概率密度分布数据；根据轨迹聚类簇构建相应的本地自编码模型；通过本地自编码模型进行运动模式识别得到当前船舶运动模式；根据船舶当前轨迹数据和运动状态概率密度分布数据分析得到异常检测结果。

本发明授权内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种内河船舶航行异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据预设水域的船舶航行轨迹数据提取船舶轨迹运动行为特征以及预设交互特征；其中，所述预设交互特征为船舶与航道预设浮标距离的交互特征； 构建注意力机制自编码模型； 通过所述注意力机制自编码模型将所述船舶轨迹运动行为特征以及所述预设交互特征进行融合，得到中间层信息；其中，所述中间层信息为所述船舶轨迹运动行为特征以及所述预设交互特征进行聚合得到的轨迹特征信息； 将所述中间层信息输入聚类分析算法对船舶轨迹进行聚类分析，得到轨迹聚类簇；其中，每一个所述轨迹聚类簇表示一种船舶运动模式； 根据所述轨迹聚类簇通过栅格划分法统计各船舶运动模式的运动状态概率密度分布数据； 根据所述轨迹聚类簇构建相应的本地自编码模型；其中，所述本地自编码模型与所述船舶运动模式相对应； 根据船舶当前轨迹数据通过所述本地自编码模型进行运动模式识别，得到当前船舶运动模式；其中，所述船舶当前轨迹数据为实时获取的船舶轨迹数据； 根据所述船舶当前轨迹数据和所述当前船舶运动模式对应的所述运动状态概率密度分布数据进行船舶异常行为分析，得到异常检测结果。

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