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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种海上目标航线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：CN119721402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510224039.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种海上目标航线预测方法是由宋筱轩;霍焱焱;吴俊杰;丁帅;冯燕;张辉;邱博瑨;孙光耀设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上目标航线预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海上目标航线预测方法，包括以下步骤：（1）收集并预处理历史AIS数据，计算引入新的特征，考虑复杂场景下本船舶的影响；划分训练集、验证集和测试集；（2）使用卷积神经网络提取局部时空相关性特征；（3）使用双向长短时记忆网络建模目标的时序依赖性；（4）利用注意力机制加权提取关键时刻或特征；（5）独立训练每个模型，并在测试集上评估融合后的模型性能；（6）使用移动窗口技术提取和输出固定长度数据，完成从时间段到时间段的预测；本发明能够精确预测目标船舶的未来航线，为船舶驾驶员提供有力的决策支持，从而有效提升海上航行的安全性。

本发明授权一种海上目标航线预测方法在权利要求书中公布了：1.一种海上目标航线预测方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）收集并预处理历史AIS数据，计算引入新的特征，考虑复杂场景下本船舶的影响；划分训练集、验证集和测试集；对AIS数据进行预处理，包括异常数据处理、缺省值处理和归一化；基于船舶的动态信息，计算得到船舶和目标船舶的相对位置、相对航向、相对速度和相对质量，作为新的特征加入，得到复杂场景下船舶间的距离、航行轨迹重合情况和船舶类型对船舶轨迹的影响；公式如下： 相对航向公式如下：△Ct=Ct-Ct-1 其中，△Ct表示相邻两个时刻航向；Ct表示t时刻航向；Ct-1表示t-1时刻航向； 相对航速公式如下：△Vt=Vt-Vt-1 其中，△Vt表示相邻两个时刻航速的变化； 相对位置公式如下：△Et=Et-Et-1；△Nt=Nt-Nt-1 △Et、△Nt分别表示相邻两个时刻经度和纬度的变化； （2）使用卷积神经网络提取局部时空相关性特征；具体如下：使用卷积神经网络CNN从输入的航线轨迹中提取局部时空相关性特征：输入数据经过归一化处理后首先进入卷积层进行卷积操作提取数据特征；随后进入池化层，池化层连接Dropout层；其中，Dropout层是让每一个神经元以概率停止工作，即池化层输出的每一维数据都由概率变为0； （3）使用双向长短时记忆网络建模目标的时序依赖性；包括以下步骤： （31）构建Bi-LSTM模型并将步骤（2）的输出作为模型的输入； （32）将同一输入的前向、后向LSTM单元的输出值进行拼接，得到Bi-LSTM网络的输出向量；具体过程如下：双向长短时记忆网络：一种递归神经网络，它通过两个独立的LSTM网络分别从时间序列的正向和反向处理数据，并将两者的输出结合起来，用于更好的特征表示和建模；前向LTSM后向LTSM：前向LTSM是一个标准的LSTM网络，按照输入序列的时间顺序进行处理；它从序列的开始到结束依次接收输入信息；后向LSTM也是一种LSTM网络，但它以反向的时间顺序处理输入序列；也就是说，它从序列的结束开始向前读取输入信息；公式如下： 设输入序列为，其中是序列的长度；前向LSTM从到按顺序处理输入，生成一系列隐藏状态，后向LSTM从到按顺序处理输入，生成一系列隐藏状态； 输出向量拼接方法具体如下： ； 其中，表示输出向量，表示拼接函数，表示前向和后向LSTM生成的t时刻的隐藏状态向量； （4）利用注意力机制加权提取关键时刻或特征；具体如下：利用隐藏状态与目标状态之间的相似度，通过打分函数来计算注意力权重，来度量每个隐藏状态的重要性；通过函数，将这些权重归一化为概率分布；使用归一化后的注意力权重对隐藏状态进行加权求和，加权求和后的结果称为上下文向量；由展平层将多维数据转化为一维数据，最后经过一个全连接层输出最终结果； 其中，打分函数：计算输入序列中每个时间步的特征与当前输入的目标状态之间的相似度，打分函数的定义可以写成如下公式： ； 其中，是输入序列中第时间步的隐藏状态，是查询输入； 展平层：在神经网络中，Flatten层的作用是将输入的多维张量展平为一维向量，以便可以传递给全连接层进行进一步处理； 全连接层：神经网络中最常见的一种层类型，它的主要特征是每个神经元都与前一层的所有神经元相连；全连接层的作用是通过线性变换和非线性激活函数，将输入数据映射到输出空间 （5）独立训练每个模型，并在测试集上评估融合后的模型性能； （6）使用移动窗口技术提取和输出固定长度数据，完成从时间段到时间段的预测；包括以下步骤： （61）根据确定的移动窗口长度，选取固定长度的数据链作为输入； （62）将输入数据链输入到步骤（5）融合后的模型中； （63）将输出的下一时刻的结果加入到输入的数据链的末尾，同时将原输入数据链中最早的时刻的数据移除后，再次将数据链输入到步骤（5）得到的模型，得到下一时刻的预测结果； （64）重复步骤（63）直到得到目标时间段中的所有时刻的预测结果，将结果组合成目标时间段的船舶轨迹预测结果输出。

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