中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學王宇君獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學申請的專利一種基于AIS數據的船舶目標分類方法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：CN115063676B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210594360.3，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于AIS數據的船舶目標分類方法是由王宇君;郭健;李可欣;李宗明;繆坤;陳輝;徐立設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于AIS數據的船舶目標分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于AIS數據的船舶目標分類方法，屬于軌跡分類方法技術領域。本發明首先構建用于船舶目標分類的第一輸入特征向量和第二輸入特征向量，第一輸入特征向量和第二輸入特征向量簡單，可直接從AIS數據中得到，且能兼顧到時空特征，避免了人為干預且復雜的特征工程；然后采用CNN?BiGRU組合模型船舶目標分類模型，將得到的第一輸入特征向量和第二輸入特征向量分別輸入到CNN模型和BiGRU模型中，由CNN?BiGRU組合模型結合時空特征對船舶目標分類識別，相比于傳統的機器學習算法和單一的深度學習模型，本發明能夠有效提升船舶目標分類的精度。
本發明授權一種基于AIS數據的船舶目標分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于AIS數據的船舶目標分類方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 1獲取AIS數據，對AIS數據進行預處理，從中提取出航速、航向、船首向和加速度構建第一輸入特征向量，用于學習各軌跡段局部之間的聯系和整體特征；提取出航速、航向、船首向和時間間隔作為第二輸入特征向量； 2構建船舶目標分類模型，所述船舶目標分類模型包括CNN模型、BiGRU模型、融合層和全連接層；所述的CNN模型用于對第一輸入特征向量進行處理，以得到表征空間信息的高層特征；所述BiGRU模型用于對第二輸入特征向量進行處理，以得到表征時序信息的高層特征；所述的融合層用于對得到的表征空間信息的高層特征和表征時序信息的高層特征進行融合匯總；所述的全連接層根據融合匯總后的特征計算各類型船舶目標的分布概率，以實現對船舶目標的分類。
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中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學，其通訊地址為：450001 河南省鄭州市高新區科學大道62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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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