兰州大学;桂林航天工业学院苏伟获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州大学;桂林航天工业学院申请的专利基于AIS数据的船舶异常状态检测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：CN115169527B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210641115.3，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于AIS数据的船舶异常状态检测方法是由苏伟;吴尽昭;张久文;刘映杰;秦树东设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AIS数据的船舶异常状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AIS数据的船舶异常状态检测方法,包括以下步骤：获取原始AIS数据，基于所述原始AIS数据进行预处理获取船舶的原始轨迹，并对所述原始轨迹进行轨迹段划分，获取所述原始轨迹的直线段和弯线段；提取到转弯段和直线段后，使用轨迹相似性度量算法进行异常轨迹的剔除，Bi‑LSTM模型是在没有异常轨迹的基础上进行预测；基于所述直线段和所述弯线段，采用深度学习模型的Bi‑LSTM构建基于预测的异常检测模型，完成船舶异常状态检测。本发明实时监测船舶航行状态，自动发现异常并及时做出预警，可有效降低安全监管对人力的依赖，在保障船舶安全航行和海运贸易繁荣发展方面具有重要意义。
本发明授权基于AIS数据的船舶异常状态检测方法在权利要求书中公布了：1.基于AIS数据的船舶异常状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始AIS数据，基于所述原始AIS数据进行预处理获取船舶的原始轨迹，并对所述原始轨迹进行轨迹段划分，获取所述原始轨迹的直线段和弯线段； 基于所述直线段和所述弯线段，采用深度学习模型的Bi-LSTM构建基于预测的异常检测模型，完成船舶异常状态检测； 所述轨迹段划分包括DP算法、聚类算法和核密度估计； 所述DP算法将所述船舶轨迹进行压缩处理，获取压缩阈值，采用道格拉斯-普克算法将转弯轨迹点保留的比较密集； 所述聚类算法将所述船舶轨迹的转弯点进行聚类处理，获取最大半径和最小点数量，将压缩后轨迹划分出转弯段和直线段； 所述核密度估计根据压缩后的轨迹估计出未压缩轨迹的转弯段和直线段； 采用高斯核密度函数进行核密度估计，提取转弯轨迹段和直线轨迹段，计算如下： 式中：为轨迹数据均值，为轨迹数据的标准差。
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