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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于改进图注意力神经网络的船舶异常行为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：CN120354292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510269834.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于改进图注意力神经网络的船舶异常行为检测方法是由张江南;刘振兴;吴泽坤;张闰智;董军宇设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进图注意力神经网络的船舶异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进图注意力神经网络的船舶异常行为检测方法，属于船舶异常行为检测领域；通过AIS数据，构建包含船舶位置、速度、航向等属性特征的图结构，并利用动态空洞图卷积来扩展船舶轨迹的属性特征，将时空注意力机制融入到多头注意力机制，使模型具备处理时间维度特征的能力来更好的提取船舶轨迹的时空特征，进而提高单船舶异常行为的检测效果；在船舶间异常行为检测方面，构造两层图编码结构，第一层图编码采用单船舶检测的编码方式来获取船舶的轨迹特征，第二层图编码基于每条船舶的轨迹特征来构建船舶轨迹间的关系特征，结合GAT的注意力机制实现船舶间异常行为的有效检测，且具有较好的准确性和鲁棒性，实用价值高。

本发明授权基于改进图注意力神经网络的船舶异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进图注意力神经网络的船舶异常行为检测方法，其特征在于，所述改进图注意力神经网络采用多层图注意力结构，每一层图注意力结构包含一个动态深度空洞图卷积模块DDGC和一个时空图注意网络模块TGAT；动态深度空洞图卷积模块DDGC融合动态图卷积模块和空洞图卷积模块，以根据船舶航行轨迹数据进行特征扩展，并利用不同的空洞卷积率减少特征扩展引入的噪声信息；时空图注意网络模块TGAT引入时间信息作为输入，由时空注意力机制、多头注意力机制和信息聚合模块组成，以将船舶点迹信息转化为具备时空特性的船舶轨迹特征； 所述船舶异常行为检测方法包括以下步骤： 步骤A、获得船舶轨迹数据并通过动态图卷积模块构造临时的邻接关系矩阵，然后扩展单条船舶轨迹数据，基于空洞图卷积模块处理扩展后的船舶轨迹数据； 步骤B、将处理后的船舶轨迹数据输入到时空图注意网络模块TGAT中，构造一种时空多头注意力机制，以丰富船舶轨迹数据时空特征并学习轨迹点之间的依赖关系； 步骤C、基于多层图注意力结构通过多次信息聚合得到船舶轨迹特征，进而判断单条轨迹是否存在异常状态。

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