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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于视觉和AIS数据协同感知的船舶防撞预警方法及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：CN120198861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510292445.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于视觉和AIS数据协同感知的船舶防撞预警方法及系统是由郑元洲;钱龙;李琪琪;刘欣宇;刘业余;吕学孟;曹婧欣设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉和AIS数据协同感知的船舶防撞预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于船舶避碰技术领域，公开了一种基于视觉和AIS数据协同感知的船舶防撞预警方法及系统，首先提出了一种增强型YOLOE‑YOLO目标检测器，能够在复杂环境下高精度、实时地检测船舶，并结合DeepSORT算法进行船舶跟踪与视觉轨迹提取。其次，提出了一种基于多帧静态图像的单应性坐标转换方法，无需精确相机标定，即可实现像素坐标系与世界坐标系的转换，提高视觉数据与AIS数据的融合精度。采用K‑D树算法匹配AIS与视觉信息，将AIS数据投影至视觉坐标，实现异构数据的精准匹配。系统设置船舶违法行为判定与碰撞预警规则，可识别超速、异常AIS关闭等行为并触发预警。实验证明，本发明提出的方法适应性强、鲁棒性高，可有效提升桥区水域船舶监控与交通管理水平。

本发明授权一种基于视觉和AIS数据协同感知的船舶防撞预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉和AIS数据协同感知的船舶防撞预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用E-YOLO目标检测模型对视觉图像中的船舶目标进行检测，并结合DeepSORT算法获取船舶的视觉轨迹数据； 步骤S2：对AIS数据进行预处理，包括数据清洗、监管区域过滤和航行状态过滤； 步骤S3：通过单应性坐标转换，将预处理后的AIS数据投影到图像坐标系中，实现视觉轨迹数据与AIS数据的融合； 步骤S4：基于碰撞预警策略，建立AIS数据与视觉轨迹数据的匹配关系，并获取融合后的船舶运动轨迹； 步骤S5：根据融合后的船舶运动轨迹和预设规则，对可能发生碰撞的船舶进行预警，并触发声光警报； 所述E-YOLO目标检测模型采用FasterNetF结构与SA模块，所述FasterNetF结构由PWConv、FasterNet模块和FReLU激活层组成，所述SA模块将输入特征沿通道方向分为若干组并分别计算通道注意力与空间注意力图，再将通道注意力图与空间注意力图拼接融合后通过通道洗牌操作获得输出特征图。

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