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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利识别复杂水域船舶交通冲突热点的区域交通划分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：CN114862095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210278237.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权识别复杂水域船舶交通冲突热点的区域交通划分方法是由刘克中;辛旭日;王伟强;吴晓烈;袁志涛;陈默子;王晶尧;刘炯炯设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别复杂水域船舶交通冲突热点的区域交通划分方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种识别复杂水域船舶交通冲突热点的区域交通划分方法，包括；基于船舶AIS轨迹数据进行概率冲突检测，获取船舶之间的冲突严重度；基于获取的冲突严重度构建复合距离度量模型，并基于度量结果，利用约束SSN聚类算法进行聚类；基于分层双目标优化算法，获取最优聚类解。本发明通过概率冲突检测处理交通运动的动态性和扰动；通过设计扩展聚类算法保证冲突连接性和空间紧凑性，以便将区域船舶交通划分为多个簇；通过制定分层双目标优化算法，以生成能够适应船舶交通动态变化的鲁棒性聚类方案，从而能够在高密度水域中找到具有强冲突连接性和高密度的交通集群，对各种交通场景具有适应的鲁棒性，并在船舶运动不确定性的情况下具有良好的表现。

本发明授权识别复杂水域船舶交通冲突热点的区域交通划分方法在权利要求书中公布了：1.识别复杂水域船舶交通冲突热点的区域交通划分方法，其特征在于，包括；基于船舶AIS轨迹数据进行概率冲突检测，获取船舶之间的冲突严重度；基于获取的冲突严重度构建复合距离度量模型，并基于度量结果，利用约束SSN聚类算法进行聚类；复合距离度量模型定义如下： 其中，distij表示船舶i和j之间的实际距离；Cγij表示冲突严重度；R1和R2表示特定的参数，以将冲突严重程度分为三组：不可容忍、ALARP和可忽略；约束SNN聚类算法在DBSCAN数据挖掘算法基础上进行如下改进：1SNN度量被嵌入程序中以支持更稳健的相似性度量，该度量适用于密度不同的交通场景；2在循环迭代期间，如果一个点属于必须连接闭包MLC，所有在必须连接闭包MLC中与其属于同一个子图的点都被安排到当前簇中，以满足必须连接约束；基于分层双目标优化算法，获取最优聚类解，其中，分层双目标优化算法包括：基于网格搜索策略生成候选集；在预处理阶段消除不可行的解决方案，主要考虑三个约束条件：1数据集的噪声离群值比率应小于noise_percent；2生成的集群数量应大于min_nc；3每个簇中的点数应不小于min_np；从可行解池中搜索非支配解集，以保证所形成的簇的冲突连接性且空间紧凑性。

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