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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于图神经网络的通航桥区船舶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：CN120218323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510282698.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于图神经网络的通航桥区船舶轨迹预测方法是由王达磊;张世雨;潘玥;马云龙;顾振雄;庄泓宇;张亚军;黄浩翔;汪少雄设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的通航桥区船舶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络的通航桥区船舶轨迹预测方法，包括以下步骤：S1：设置通航桥区船舶监测场，获取船舶信息以及场景信息；监测场包括：图像信息采集模块、船舶基本信息采集模块、环境信息采集模块；S2：基于图神经网络建立通航桥区船舶预测模型；历史特征数据分为两个部分：单一对象特征、交通流特征；基于单一对象特征，通过图神经网络构建单一船舶的轨迹预测模型；生成随机船流模拟结果，并将其作为新的特征并入图神经网络，与单一船舶轨迹预测模型相结合，形成船舶集群轨迹预测模型；S22：模型预测与训练。与现有技术相比，本发明具有多源数据融合、提高预测准确性和可靠性；针对性模型设计、适应性强等优点。

本发明授权一种基于图神经网络的通航桥区船舶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的通航桥区船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：设置通航桥区船舶监测场，获取船舶信息以及场景信息；监测场包括：图像信息采集模块、船舶基本信息采集模块、环境信息采集模块； 图像信息采集模块包括桥面主相机与岸线副相机，图像信息采集模块采用目标实例分割加目标跟踪的方式获取信息； 船舶基本信息采集模块包括AIS数据接收仪与雷达；通过AIS获取船舶的静态信息，动态信息，航次信息以及安全信息；雷达用于弥补图像信息采集模块在能见度低条件下识别精度不高的缺陷； 环境信息采集模块包括水位计与风速传感器。通过水位计获取实时水位以及流速，通过风速传感器获取实时风速； S2：基于图神经网络建立通航桥区船舶预测模型： S21：数据整合和模型建立：利用整个监测系统，能够获取通航桥区的各类特征信息，包括环境特征、桥址特征和船舶特征，将这些多源数据进行整合，形成历史特征数据；历史特征数据分为两个部分： 单一对象特征：涵盖单一船舶的静态和动态特征，以及通航桥梁的跨度不考虑同类物体之间耦合关系的特征；基于这些单一对象特征，通过图神经网络构建单一船舶的轨迹预测模型； 交通流特征：用于考量船舶之间存在的耦合关系；鉴于船舶交通流特征的复杂性，采用多层次蒙特卡洛抽样方法生成随机船流模拟结果，并将其作为新的特征并入图神经网络，与单一船舶轨迹预测模型相结合，从而形成船舶集群轨迹预测模型； S22：模型预测与训练：将监测场在t时刻采集的数据作为特征输入到模型中，通过不断循环操作，即可实现对船舶后续轨迹的预测；同时，预测得到的数据又可作为新的输入用于模型训练，以实现数据驱动的效果。

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