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龙图腾网获悉福建中科中欣智能科技有限公司申请的专利融合多源定位与行为特征的渔船作业类型识别与监管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：CN121456615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610004471.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权融合多源定位与行为特征的渔船作业类型识别与监管方法是由付菊芳;林兴相设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源定位与行为特征的渔船作业类型识别与监管方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了融合多源定位与行为特征的渔船作业类型识别与监管方法，该方法包括：同步采集渔船多源定位数据、实时海况参数及历史航行行为序列；构建海况自适应行为特征补偿模型，动态修正原始行为特征；将补偿后的行为特征与高精度轨迹点进行时空耦合编码，形成多维表征向量；输入至预训练的多尺度卷积‑注意力融合网络，输出围网、拖网、刺网或钓具作业类型的概率分布，并生成结构化监管指令。该系统包括对应功能模块。本发明通过环境扰动补偿与多源特征融合，显著提升复杂海况下作业类型识别精度与监管可追溯性。

本发明授权融合多源定位与行为特征的渔船作业类型识别与监管方法在权利要求书中公布了：1.融合多源定位与行为特征的渔船作业类型识别与监管方法，其特征在于，包括： 通过船载多模定位接收装置同步采集渔船在预设时间窗口内的多源定位数据； 通过布设于船体关键位置的海洋环境感知阵列实时获取当前海域的海况环境参数； 从渔船自动识别系统历史数据库中调取与所述预设时间窗口对应的渔船历史航行行为序列； 基于所述海况环境参数与所述历史航行行为序列，构建海况自适应行为特征补偿模型，对所述历史航行行为序列中的每一项原始行为特征进行动态修正，生成海况补偿后的行为特征序列； 从数据库中提取对应时间段内的原始航行数据，航速时序由连续位置点间距离除以时间间隔计算得到；航向角变化率通过对连续航向角求差分并归一化至-180度至+180度区间获得；加速度矢量由速度矢量的时间导数计算得出，包含纵向与横向两个分量；转向频率统计单位时间内航向角变化绝对值超过15度的次数；停泊持续时间定义为航速持续低于0.5节且航向角标准差小于5度的连续时间段长度；五项行为特征构成原始行为特征集合，作为后续补偿模型的输入基础； 该海况自适应行为特征补偿模型的核心是风浪流扰动传递函数，数学表达形式为： 其中，为有效波高，为主波向，为表层流速，为表层流向，为风速，为风向；为航速偏差量，为航向角扰动量，为加速度噪声水平；函数,,采用最小二乘支持向量机回归算法构建，核函数选用径向基函数，其核参数通过历史同期同海域的渔船自由航行样本数据离线训练确定； 自由航行样本数据指渔船在非作业状态下、发动机功率稳定、无主动转向操作的航行片段，此类数据排除了人为操控干扰，仅反映海况对船舶运动的纯物理扰动；训练过程中，以实测海况参数为输入，以自由航行状态下实际航速与理论无扰航速之差作为的标签，同理构建与的标签集；训练完成后，扰动传递函数固化于船载边缘计算单元中； 在实时识别阶段，将当前海况环境参数输入至已训练的扰动传递函数，计算得到各项原始行为特征的补偿修正量；具体而言，对航速时序中的每一时刻值，减去对应时刻的，得到补偿后航速；对航向角变化率，先还原原始航向角，减去得到补偿航向角，再重新计算变化率；对加速度矢量，将其模长限制在所定义的噪声阈值内，超出部分视为环境扰动予以滤除；最终生成的海况补偿后的行为特征序列包含补偿航速时序、补偿航向角变化率、滤波后加速度矢量、修正转向频率及校准停泊持续时间，各项特征均剔除了海况干扰，反映渔船的主动作业意图； 将所述多源定位数据经时空对齐处理后生成高精度轨迹点序列，并与所述海况补偿后的行为特征序列进行时空耦合编码，形成多维时空行为表征向量； 将所述多维时空行为表征向量输入至预训练的多尺度卷积-注意力融合网络，通过多层级特征提取与跨尺度注意力权重分配，输出渔船当前作业类型的概率分布； 根据所述概率分布中最大置信度对应的作业类型，生成结构化监管指令。

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