中国人民解放军战略支援部队信息工程大学王宇君获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于AIS数据的船舶目标分类方法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：CN115063676B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210594360.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于AIS数据的船舶目标分类方法是由王宇君;郭健;李可欣;李宗明;缪坤;陈辉;徐立设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于AIS数据的船舶目标分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于AIS数据的船舶目标分类方法，属于轨迹分类方法技术领域。本发明首先构建用于船舶目标分类的第一输入特征向量和第二输入特征向量，第一输入特征向量和第二输入特征向量简单，可直接从AIS数据中得到，且能兼顾到时空特征，避免了人为干预且复杂的特征工程；然后采用CNN‑BiGRU组合模型船舶目标分类模型，将得到的第一输入特征向量和第二输入特征向量分别输入到CNN模型和BiGRU模型中，由CNN‑BiGRU组合模型结合时空特征对船舶目标分类识别，相比于传统的机器学习算法和单一的深度学习模型，本发明能够有效提升船舶目标分类的精度。
本发明授权一种基于AIS数据的船舶目标分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIS数据的船舶目标分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1获取AIS数据，对AIS数据进行预处理，从中提取出航速、航向、船首向和加速度构建第一输入特征向量，用于学习各轨迹段局部之间的联系和整体特征；提取出航速、航向、船首向和时间间隔作为第二输入特征向量； 2构建船舶目标分类模型，所述船舶目标分类模型包括CNN模型、BiGRU模型、融合层和全连接层；所述的CNN模型用于对第一输入特征向量进行处理，以得到表征空间信息的高层特征；所述BiGRU模型用于对第二输入特征向量进行处理，以得到表征时序信息的高层特征；所述的融合层用于对得到的表征空间信息的高层特征和表征时序信息的高层特征进行融合汇总；所述的全连接层根据融合汇总后的特征计算各类型船舶目标的分布概率，以实现对船舶目标的分类。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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