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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘭州大學(xué);桂林航天工業(yè)學(xué)院申請的專利基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常狀態(tài)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115169527B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210641115.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0442；該發(fā)明授權(quán)基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常狀態(tài)檢測方法是由蘇偉;吳盡昭;張久文;劉映杰;秦樹東設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常狀態(tài)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常狀態(tài)檢測方法,包括以下步驟：獲取原始AIS數(shù)據(jù)，基于所述原始AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲取船舶的原始軌跡，并對所述原始軌跡進(jìn)行軌跡段劃分，獲取所述原始軌跡的直線段和彎線段；提取到轉(zhuǎn)彎段和直線段后，使用軌跡相似性度量算法進(jìn)行異常軌跡的剔除，Bi?LSTM模型是在沒有異常軌跡的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測；基于所述直線段和所述彎線段，采用深度學(xué)習(xí)模型的Bi?LSTM構(gòu)建基于預(yù)測的異常檢測模型，完成船舶異常狀態(tài)檢測。本發(fā)明實時監(jiān)測船舶航行狀態(tài)，自動發(fā)現(xiàn)異常并及時做出預(yù)警，可有效降低安全監(jiān)管對人力的依賴，在保障船舶安全航行和海運(yùn)貿(mào)易繁榮發(fā)展方面具有重要意義。

本發(fā)明授權(quán)基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常狀態(tài)檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于AIS數(shù)據(jù)的船舶異常狀態(tài)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取原始AIS數(shù)據(jù)，基于所述原始AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理獲取船舶的原始軌跡，并對所述原始軌跡進(jìn)行軌跡段劃分，獲取所述原始軌跡的直線段和彎線段； 基于所述直線段和所述彎線段，采用深度學(xué)習(xí)模型的Bi-LSTM構(gòu)建基于預(yù)測的異常檢測模型，完成船舶異常狀態(tài)檢測； 所述軌跡段劃分包括DP算法、聚類算法和核密度估計； 所述DP算法將所述船舶軌跡進(jìn)行壓縮處理，獲取壓縮閾值，采用道格拉斯-普克算法將轉(zhuǎn)彎軌跡點保留的比較密集； 所述聚類算法將所述船舶軌跡的轉(zhuǎn)彎點進(jìn)行聚類處理，獲取最大半徑和最小點數(shù)量，將壓縮后軌跡劃分出轉(zhuǎn)彎段和直線段； 所述核密度估計根據(jù)壓縮后的軌跡估計出未壓縮軌跡的轉(zhuǎn)彎段和直線段； 采用高斯核密度函數(shù)進(jìn)行核密度估計，提取轉(zhuǎn)彎軌跡段和直線軌跡段，計算如下： 式中：為軌跡數(shù)據(jù)均值，為軌跡數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘭州大學(xué);桂林航天工業(yè)學(xué)院，其通訊地址為：730000 甘肅省蘭州市城關(guān)區(qū)天水南路222號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。