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龙图腾网获悉宁波朗达科技有限公司申请的专利一种船舶轨迹聚类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：CN120670883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511180728.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种船舶轨迹聚类方法是由姚源彬;吴关良;应国刚;张文达;陈维敏;黄淼林;韦雁机设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶轨迹聚类方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种船舶轨迹聚类方法，包括如下步骤：对AIS数据进行清洗，得到多条船舶在设定时间段内的航行轨迹；计算任意两条航行轨迹之间的Hausdorff距离，作为DBSCAN算法的计算依据；构建核心点预测模型并筛选出航行轨迹中的高概率数据点作为候选核心点，通过DBSCAN算法对候选核心点执行邻域查询并进行聚类拓展；通过自适应采集函数对贝叶斯优化算法进行改进，基于改进后的贝叶斯优化算法对DBSCAN算法的超参数进行优化。本申请的有益效果：针对密度聚类算法在数据量大的情况下运算效率较低的问题，将DBSCAN算法进行改进，在保证计算精度的同时，提高算法的运行效率。引入贝叶斯优化算法自动优化DBSCAN算法的超参数，提升聚类分析的效果和稳定性。

本发明授权一种船舶轨迹聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶轨迹聚类方法，其特征在于，包括如下步骤： S100：对AIS数据进行清洗并按照MMSI进行分组，对每组中的轨迹点按照采集时间进行排列，得到多条船舶在设定时间段内的航行轨迹； S200：计算任意两条航行轨迹之间的Hausdorff距离，得到全部航行轨迹的相似性度量矩阵，并作为DBSCAN算法的计算依据； S300：构建核心点预测模型并筛选出航行轨迹中的高概率数据点作为候选核心点，通过DBSCAN算法对候选核心点执行邻域查询并进行聚类拓展； S400：通过自适应采集函数对贝叶斯优化算法进行改进，基于改进后的贝叶斯优化算法对DBSCAN算法的超参数进行优化，以使得通过优化后的DBSCAN算法进行聚类结果输出； 在步骤S300中，对于核心点预测模型的构建包括如下过程： 通过DBSCAN算法对少量代表性数据进行聚类以生成核心点训练数据； 通过轻量级模型算法构建核心点预测模型，并通过核心点训练数据对其进行训练； 提取航行轨迹中各数据点的局部统计特征作为核心点预测模型的输入，预测各数据点作为核心点的概率，将其中预测概率超过设定阈值的数据点作为候选核心点。

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