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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利漂浮物轨迹预测方法、模型训练方法、系统、装置及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：CN119720743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411681522.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权漂浮物轨迹预测方法、模型训练方法、系统、装置及介质是由吴达;刘信哲;张笛;周延;刘健;张金奋;孙可薇;许思齐;邓桢莹设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本漂浮物轨迹预测方法、模型训练方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种漂浮物轨迹预测方法、模型训练方法、系统、装置及介质，涉及深度学习技术领域。该方法包括：获取真实轨迹数据和水动力数据形成第一数据集，根据第一数据集训练第一编码器和第二编码器，利用训练好的编码器对第一数据集进行编码得到第二数据集，根据第二数据集训练中间生成产物模型，该模型能够基于水动力数据的向量预测轨迹数据的向量，然后根据包含真实轨迹数据和其向量的第三数据集训练解码器，将训练好的第一编码器、中间产物生成模型和解码器组合得到漂浮物轨迹预测模型。本申请通过构建各种水动力数据与轨迹数据关系的映射模型，该模型能够精确预测漂浮物的轨迹，减少预测计算量，适用于各种海域环境。

本发明授权漂浮物轨迹预测方法、模型训练方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种漂浮物轨迹预测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一数据集，其中，所述第一数据集包括多个正样本数据，每个所述正样本数据包括漂浮物的真实轨迹数据和相应环境的水动力数据； 基于跨模态编码方法，根据所述第一数据集训练第一编码器和第二编码器，得到训练好的所述第一编码器和训练好的所述第二编码器，其中，所述第一编码器用于输出水动力数据的第一向量，所述第二编码器用于输出真实轨迹数据的第二向量； 利用训练好的所述第一编码器和所述第二编码器对所述第一数据集的正样本数据进行编码处理，得到第二数据集； 根据所述第二数据集训练基于概率扩散模型的中间产物生成模型，得到训练好的中间产物生成模型，其中，所述中间产物生成模型用于根据第一向量输出对应的第二向量； 根据所述真实轨迹数据和所述真实轨迹数据的第二向量形成第三数据集； 根据所述第三数据集训练解码器，得到训练好的所述解码器，其中，所述解码器用于将所述第二向量解码为解码轨迹数据； 将训练好的所述第一编码器、所述中间产物生成模型和所述解码器组合得到漂浮物轨迹预测模型。

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