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龍圖騰網獲悉武漢理工大學申請的專利漂浮物軌跡預測方法、模型訓練方法、系統、裝置及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119720743B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411681522.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權漂浮物軌跡預測方法、模型訓練方法、系統、裝置及介質是由吳達;劉信哲;張笛;周延;劉健;張金奮;孫可薇;許思齊;鄧楨瑩設計研發完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本漂浮物軌跡預測方法、模型訓練方法、系統、裝置及介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種漂浮物軌跡預測方法、模型訓練方法、系統、裝置及介質，涉及深度學習技術領域。該方法包括：獲取真實軌跡數據和水動力數據形成第一數據集，根據第一數據集訓練第一編碼器和第二編碼器，利用訓練好的編碼器對第一數據集進行編碼得到第二數據集，根據第二數據集訓練中間生成產物模型，該模型能夠基于水動力數據的向量預測軌跡數據的向量，然后根據包含真實軌跡數據和其向量的第三數據集訓練解碼器，將訓練好的第一編碼器、中間產物生成模型和解碼器組合得到漂浮物軌跡預測模型。本申請通過構建各種水動力數據與軌跡數據關系的映射模型，該模型能夠精確預測漂浮物的軌跡，減少預測計算量，適用于各種海域環境。

本發明授權漂浮物軌跡預測方法、模型訓練方法、系統、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種漂浮物軌跡預測模型訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取第一數據集，其中，所述第一數據集包括多個正樣本數據，每個所述正樣本數據包括漂浮物的真實軌跡數據和相應環境的水動力數據； 基于跨模態編碼方法，根據所述第一數據集訓練第一編碼器和第二編碼器，得到訓練好的所述第一編碼器和訓練好的所述第二編碼器，其中，所述第一編碼器用于輸出水動力數據的第一向量，所述第二編碼器用于輸出真實軌跡數據的第二向量； 利用訓練好的所述第一編碼器和所述第二編碼器對所述第一數據集的正樣本數據進行編碼處理，得到第二數據集； 根據所述第二數據集訓練基于概率擴散模型的中間產物生成模型，得到訓練好的中間產物生成模型，其中，所述中間產物生成模型用于根據第一向量輸出對應的第二向量； 根據所述真實軌跡數據和所述真實軌跡數據的第二向量形成第三數據集； 根據所述第三數據集訓練解碼器，得到訓練好的所述解碼器，其中，所述解碼器用于將所述第二向量解碼為解碼軌跡數據； 將訓練好的所述第一編碼器、所述中間產物生成模型和所述解碼器組合得到漂浮物軌跡預測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢理工大學，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市珞獅路122號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。