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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种由AIS数据获取高时空分辨率港口交通观测数据的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：CN120526387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511005970.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种由AIS数据获取高时空分辨率港口交通观测数据的方法是由陈焱明;陈奕恒;姜淼森;邹新灿;崔越;尹昌贵;夏家康;高诗棋;肖子婷;赵叶子;唐鑫;任凯旋设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种由AIS数据获取高时空分辨率港口交通观测数据的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种由AIS数据获取高时空分辨率港口交通观测数据的方法，包括以下步骤：S1，基于AIS数据，对船舶历史轨迹进行预处理；S2，基于停留指数公式和K‑means算法将预处理后的船舶历史轨迹划分为停留段和移动段；利用孤立森林算法提取停留段的中心点坐标，得到船舶出行链条；基于空间规则与流程逻辑为每段停留段标注停留类型及其所属港口；S3，通过对停泊和锚泊行为的时间‑空间统计，构建反映港口交通状态的关键指标；构建以港口为节点的有向航运网络，结合网络分析方法挖掘港口间的交通联系和特征。本发明能提升港口交通态势监测的及时性与准确性，克服传统统计数据更新慢、粒度粗和异质性强的问题。

本发明授权一种由AIS数据获取高时空分辨率港口交通观测数据的方法在权利要求书中公布了：1.一种由AIS数据获取高时空分辨率港口交通观测数据的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于AIS数据，对船舶历史轨迹依次进行去噪、插值和时间重采样操作，得到预处理后的船舶历史轨迹； S2，基于停留指数公式和K-means算法将预处理后的船舶历史轨迹划分为停留段和移动段；利用孤立森林算法提取停留段的中心点坐标，得到船舶出行链条；基于空间规则与流程逻辑为每段停留段标注停留类型及其所属港口； S3，通过对停泊和锚泊行为的时间-空间统计，构建反映港口交通状态的关键指标，来描述港口的拥堵态势与运行效率；构建以港口为节点的有向航运网络，结合网络分析方法挖掘港口间的交通联系和特征； 步骤S2中，所述停留指数公式用于计算轨迹点的停留概率，取值范围为0到1，数值越大表示停留可能性越高，表达式如下： ， 其中，为轨迹点的停留指数；是滑动窗口的大小，表示前后各个轨迹点；为轨迹点和之间的距离，是为空间距离的衰减系数；exp（）表示自然指数函数； 接着，应用K-means算法对所有轨迹点的停留指数进行聚类，初始聚类中心设置为[0,1]，将轨迹划分为“移动段”和“停留段”；依据时间连续性，对相邻的停留段进行合并，得到完整的停留段；对停留段进行合并的规则如下：对于相邻两个停留段之间的移动段，若该移动段持续时间小于60分钟且最远距离小于1公里时，判定为无效移动段并予以合并； 步骤S3中，构建反映港口交通状态的关键指标包括： 地理哈希面积，用于衡量统计时间单位内所有停留段中心点所覆盖的空间范围；通过统计分析时段内所有唯一的哈希编码数量，估算统计时间段的港口有效空间覆盖面积，定义如下： ， 其中，表示唯一GeoHash编码的数量，表示每个网格面积； 总吨小时负载，用于评估港口单位时间内的运力负荷；对每个停留段，计算其在统计时间段内的停留时长比例作为加权系数，再乘以船舶的载重吨位，并对所有停留船舶求和，得到港区在统计时间段的总体负载，计算公式如下： ， 其中，为第条船在统计时间段内的停留时长，为统计时间段长度，为第条船的载重吨位；表示统计时间段内的总船舶数； 抵达、停留、离开的船只个数，用于反映港口在特定时间内的动态交通状态；根据每条停留段的到达时间、离开时间与停留类型，分别统计到达数、离港数、在港数，计算公式如下： ， ， ， 其中，为统计时间段；表示到达数，表示离港数，表示在港数；Count（）为计数函数，用于统计满足条件的记录数量； 平均周转时间，用于评估船舶在港作业效率；每艘船的周转时间由其停留段的起止时间计算得出，并根据到港时间划归到相应统计时间段中，最终得到统计时间段内所有船舶的平均值，计算公式如下： ， 其中，表示第条船本次在港停留的实际时长。

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