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龙图腾网获悉舟山励图信息技术有限公司申请的专利一种基于一维CNN和改进GRU网络结构的渔船作业方式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：CN117217264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310900229.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于一维CNN和改进GRU网络结构的渔船作业方式识别方法是由李海涛;张俊虎;付建浩;李晓雯设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于一维CNN和改进GRU网络结构的渔船作业方式识别方法在说明书摘要公布了：一种基于一维CNN和改进GRU网络结构的渔船作业方式识别方法。主要解决目前渔船作业方式识别任务中应用卷积神经网络需要继续优化，同时直接使用循环神经网络也会存在特征丢失、长期依赖等问题。本发明提出了基于一维卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork,CNN和改进门控循环单元网络GatedRecurrentUnit,GRU的渔船作业方式识别模型1DCNN‑RIGRU。该模型利用一维CNN和改进后的GRU充分提取渔船轨迹数据的局部空间特征和时序上的依赖关系，并引入Dropout方法和RAdam优化器对模型进行优化，最终实现渔船作业方式识别，规范捕捞行为，保障海洋捕捞业可持续健康发展。

本发明授权一种基于一维CNN和改进GRU网络结构的渔船作业方式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于一维CNN和改进GRU网络结构的渔船作业方式识别方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤一、数据预处理，数据集为山东籍渔船搭载的北斗船载终端每10至20分钟左右上报的时空轨迹点，该数据包含渔船北斗ID、经纬度、速度、时间、航向动态数据，利用SparkRDD并行化的特点对存储在数据库的渔船轨迹数据进行处理，最终将数据清洗后得到的渔船轨迹数据作为数据集，其中拖网作业、围网作业、刺网作业轨迹各占三分之一左右，并划分为训练集、验证集、测试集； 步骤二、对每一条轨迹进行二次分段，每一条划分为64段，统计选取每一段渔船轨迹的10个特征：经度均值lon_mean与75％分位数lon_34、纬度均值lon_mean与25％分位数lon_14、经纬度协方差矩阵xy_cov、时空差均速skd_vmean、速度均值v_mean、速度标准差v_std与75％分位数v_34和方向均值d_mean，作为模型的输入； 步骤三、构建1DCNN-RIGRU模型；输入和输出时使用全连接层对轨迹特征序列做线性变换，同时在一维卷积层的前后使用激活函数LeakyReLU添加非线性因素；模型首先接收轨迹特征序列作为输入，在一维卷积层挖掘数据空间特征后输入到循环层提取数据之间的时序规律，并改进循环神经网络的内部结构，最后将保留的信息输入到全连接层进行线性变换即可得到最终的分类结果； 步骤四、使用训练集和验证集不断训练和调整模型参数； 步骤五、输出最优模型并进行渔船作业方式识别； 步骤三的1DCNN-RIGRU模型中是将常规的GRU网络模型移除重置门，将修改为： 用relu激活函数替换tanh函数，并应用批归一化；GRU模型的参数改变如下式： zi＝σBNWzxi+Uzhi-1 批归一化BN·定义为： 上式中μk和σk分别是mini-batch的均值和方差；ε是一个值很小的常数，作用是保证数值的稳定性，变量γ和λ是可训练参数。

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