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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七○八研究所申请的专利船舶自动识别系统航行轨迹预测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：CN117131371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310855949.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权船舶自动识别系统航行轨迹预测方法是由卢威;李德海;温珍平;许浩东;吴永顺;杨素军;夏召丹;孙群设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶自动识别系统航行轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种船舶自动识别系统航行轨迹预测方法，首先采用SimCTSE时序训练方法对历史AIS数据集进行训练，增强了CLC‑Transformer模型中编码器提取时序特征的能力，从而增强预测效果，提升了船舶航行轨迹预测准确率。本发明提出的CLC‑Transformer模型中具有多层一维卷积层、自注意力机制层，并引入了残差连接、批归一化的结构，使得模型具有很高的非线性处理能力。本发明通过基于区域划分的训练策略，将模型的输出特征向量组与目标潜在的运动方向绑定在一起，对目标未来可能的运动区域进行划分，使得划分后模型搜索的空间减少，更容易通过梯度下降算法进行优化。本发明方法在简化了模型训练过程的同时，增强了模型的预测效果，从而提升了船舶航行轨迹的预测准确率。

本发明授权船舶自动识别系统航行轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶自动识别系统航行轨迹预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1、获取待预测目标船舶的相对当前的选定历史船舶自动识别系统AIS运行状态数据，将待预测目标船舶的历史AIS运行状态数据输入到训练后的CLC-Transformer模型中，获取包含时序信息的方向特征向量组； 所述CLC-Transformer模型包括：编码器端、解码器端； S101、获取选定的待预测目标船舶的历史AIS运行状态数据，将其输入到编码器端中，获取目标的运动时序特征； S102、将预设的船舶所需方向特征向量组和编码器端输出的目标的运动时序特征输入到解码器端中获得包含时序信息的方向特征向量组； S2、在包含时序信息的方向特征向量组基础上，与预测目标潜在运动区域关联出一个包含时序信息的方向特征向量； S3、将S2获得的包含时序信息的方向特征向量和预设的目标船舶AIS航行数据中的航行最终点输入到轨迹解码器中，获得预测的船舶AIS航行轨迹； 所述CLC-Transformer模型中编码器端模型结构包括：分块长短时记忆网络C-LSTM和MixResNet； C-LSTM结构以参数共享长短时记忆网络为核心，首先按照数据长度与预设的切分块数对数据进行补0操作，确保填充后的时序数据长度能够整除切分块数；然后将输入的时序数据按照切分块数转换为多块时序数据块，分别送入长短时记忆网络，C-LSTM负责时序数据特征的预提取，并将变长的时序数据转换为固定块数、固定嵌入维度时序嵌入数据，使得后续的MixResNet处理变长时序数据； MixResNet由3个不同尺度的一维残差卷积分支组成，卷积尺度分别为3、5、7，该结构从不同的卷积尺度上对数据进行特征再提取，并通过后续的1x1卷积Mix层对三个分支提取的特征进行通道融合，再经过全连接层获取输出，MixResNet负责对时序数据进行多尺度特征提取，并进行融合以获取更好的时序特征嵌入。

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船舶集团有限公司第七○八研究所，其通讯地址为：200001 上海市黄浦区西藏南路1688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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