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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为识别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：CN114139608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111334480.1，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为识别方法是由许越然;张纪林;袁俊峰;欧东阳;曾艳;刘震;王雷;许洋;徐传奇;于晓康设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为模式识别方法，包括轨迹数据处理、提取轨迹特征点、建立相似度距离模型得到计算轨迹点之间的时空距离矩阵、使用MeanShift聚类算法对渔船的轨迹进行第一步聚类，使得时空距离相近且连续轨迹点聚在一起，对应着同一种捕捞行为、使用K‑means聚类算法对轨迹段的平均速度进行聚类，使得平均速度相似的轨迹段聚在一起，从而对一艘渔船所有的轨迹段按照抛锚，航行和捕捞行为进行分类。本发明方法降低计算开销，提高效率和通用性。

本发明授权一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIS轨迹数据的多步聚类的渔船行为识别方法，其特征在于包括以下步骤： S1.基于AIS轨迹数据得到不同渔船的渔船轨迹，然后对渔船轨迹进行异常轨迹处理；其中每条渔船的渔船轨迹包括不同时刻的轨迹点，轨迹点包括船名、航速、航向、报位时间、经纬度； S2.根据最小描述长度准则对渔船轨迹提取轨迹特征点； S3.建立相似度距离模型，具体如下： S3.1航速距离是在航速维度上衡量轨迹点间在航速上的差异性，假设轨迹点pi和pj的航速分别为speedi，speedj，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；采用速度差值的绝对值来衡量航速距离，即两轨迹点间航速距离计算式为： Vi,j＝|speedi-speedj|6 航向距离是在航向维度上描述轨迹点间在航向上的差异性，假设轨迹点pi和pj的航向分别为degreei，degreej，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；因航向0°与360°为同一方向，采用航向夹角衡量航向距离，即轨迹点间航向距离Di,j为： 其中△degree表示轨迹点pi和pj的航向角度差的绝对值； 时间距离是在时间维度上描述轨迹点间在时间上的差异性，假设轨迹点pi和pj的报位时间分别为timei和timej，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；采用绝对值衡量轨迹点间的时间距离，即两轨迹点时间距离Ti,j计算式为： Ti,j＝|timei-timej|8, 空间距离是在空间维度上描述轨迹点间的差异程度，假设轨迹点pi和pj的经纬度分别为loni,lati，lonj,latj，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；采用两轨迹点欧氏距离衡量空间距离，即两轨迹点的空间距离计算式为： 其中lon表示经度，lat表示纬度； S3.2.为实现航速距离、航向距离、时间距离和空间距离的融合，采用加权求和的方式建立轨迹点间相似度距离模型,即轨迹点pi和pj的相似度距离Si,j计算式为： Si,j＝ωV×Vi,j+ωD×Di,j+ωT×Ti,j+ωS×Li,j10, 其中，ω＝{ωV，ωD，ωT，ωS}为权重矩阵，ωV为航速距离的权重，ωD为航向距离的权重，ωT为时间距离的权重，ωS为空间距离的权重； S4.使用基于核密度估计的聚类算法MeanShift对所有渔船的轨迹特征点进行第一步聚类，使得相似度距离Si,j相近且连续轨迹点聚在一起； S5.使用K-means聚类算法对步骤S4处理后得到的所有簇进行二次聚类，使得平均航速相似的轨迹段聚在一起，对所有的轨迹段按照抛锚、航行和捕捞行为进行分类。

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