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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于图注意力机制及电子海图的船舶轨迹预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：CN120632376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511122606.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于图注意力机制及电子海图的船舶轨迹预测方法是由潘明阳;陈源龙;刘宗鹰;李邵喜;胡景峰;郝江凌;李超;张若澜设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力机制及电子海图的船舶轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于图注意力机制及电子海图的船舶轨迹预测方法，涉及智能船舶技术领域。通过融合动态的AIS轨迹数据与静态的航道地理信息，实现对船舶未来运动轨迹的高精度建模与预测。该方法将传统以时间序列为主的轨迹建模方式扩展为多模态联合建模，首次引入航道结构向量表示，以图神经网络为基础提取航道环境的结构信息，并与船舶历史轨迹数据进行深度融合，建构出同时包含时间、空间与环境三重语义的轨迹表达方式。在模型架构方面，采用图注意力机制增强航道子图中的节点表征能力，同时引入时序建模模块对轨迹演化规律进行建模，有效提升模型在复杂水域环境下的预测精度与泛化能力，实现了对船舶轨迹的高质量建模、可解释预测及智能化支持。

本发明授权一种基于图注意力机制及电子海图的船舶轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力机制及电子海图的船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括： S1、从海图航道数据中采集目标航道的边界线和中心线，以经纬度坐标形式保存； S2、筛选目标航道内的船舶AIS数据，按MMSI分离每条船的轨迹，形成船舶轨迹数据集，并对所述船舶轨迹数据集进行预处理； S3、通过向量化方法对海图航道数据和船舶轨迹数据进行数据融合，包括：将航道边界线与中心线转化为由坐标点构成的折线表示，提取航道的几何结构与属性信息；同时，将船舶轨迹按时间顺序组织为连续的坐标序列，并同样表示为折线形式，保留其动态行为特征；将航道折线与轨迹折线统一映射至局部坐标系，构建包含空间邻接关系的融合数据结构，实现航道静态信息与船舶动态信息在表示层面的对齐与融合，为后续图神经网络建模提供统一的向量化输入； S4、基于改进的层次图神经网络构建船舶轨迹预测模型，并对所述模型进行训练和评估；所述模型将航道元素和船舶轨迹向量化为一组折线，每条折线由多个向量节点组成，节点特征包括起点、终点坐标及属性；所述模型采用三层架构：子图编码层、全局图交互层和预测层；所述子图编码层采用图注意力网络和最大池化来聚合同一折线内的局部信息，提取折线级特征；所述全局图交互层通过基于自注意力机制的全局交互图建模所有折线间的高阶交互；所述预测层采用门控循环单元捕捉轨迹数据中的时序动态，预测船舶轨迹； S5、利用训练好的船舶轨迹预测模型，得到船舶轨迹预测结果。

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