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龙图腾网恭喜中国兵器工业计算机应用技术研究所申请的专利基于深度学习的民船轨迹行为分析优化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：CN116992349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202311029925.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法是由孟英谦;彭龙;王嘉岩;杜宏博;葛晋鹏;纪沈江;李皓;李晓政;张敏;随秋林;王强;刘晓兰;崔琳设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法，属于船舶轨迹分析领域，解决了现有技术中仅使用AIS数据无法分析民船轨迹行为的问题。方法包括：获取待分析民船的AIS数据、待分析民船所在地的天气信息以及包括待分析民船所在海域的图像信息；对AIS数据、天气信息及海域的图像信息进行预处理，得到四组向量，分别为：AIS信息向量、天气信息向量、海上交通繁忙度向量以及民船吃水量向量，将四组向量输入训练好的民船轨迹分析模型得到民船轨迹分析结果。实现了精准分析民船轨迹，避免与其他船只发生碰撞或阻碍航行。

本发明授权基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待分析民船的AIS数据、待分析民船所在地的天气信息以及包括待分析民船所在海域的图像信息；对所述AIS数据、所述天气信息及所述海域的图像信息进行预处理，得到四组向量，其中，四组向量分别为：AIS信息向量、天气信息向量、海上交通繁忙度向量以及民船吃水量向量；得到民船吃水量向量，包括：根据所述待分析民船的AIS数据及所述待分析民船所在海域的图像信息，计算得到待分析民船吃水量；对所述待分析民船吃水量进行特征强化，构建为民船吃水量向量；其中，所述计算得到待分析民船吃水量，包括：S21、根据所述待分析民船所在海域的图像信息，确定图像中最长民船在图像中的序号K，其方法为： ；其中，为第k条船只所在目标检测框体的左上角x坐标值；为第k条船只所在目标检测框体的右上角x坐标值；k为图像中所有船只的序号；为图像中最长的民用船在AIS数据中的长度；S22、计算待分析民船在目标检测框体中x方向的长度，其公式为： ；其中，为待分析民船在AIS数据中的长度；为图片内最长的民用船在AIS数据中的长度；为图片内最长的民用船在目标检测框体中x方向的长度；S23、确定待分析民船在图像中的序号I，其方法为： ；其中，k为图像中所有船只的序号；S24、计算待分析民船吃水量W，其公式为： ； ；其中，表示待分析民船船顶距离海面的距离；分别表示待分析民船所在检测框体中左上角以及左下角坐标值；表示待分析民船在AIS数据中的高度；将所述预处理后的长度相同的四组向量输入到训练好的民船轨迹分析模型得到民船轨迹分析结果；所述民船轨迹分析模型为包括双层双向长短期记忆神经网络和卷积神经网络的深度融合网络模型。

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