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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种船舶过桥航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：CN119719646B 。

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：202411571090.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种船舶过桥航迹预测方法是由刘娇;朱凯歌;郑彭军;张远强;付扬;范玮琪设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶过桥航迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种船舶过桥航迹预测方法，使用格拉姆角场分别将每条船舶的航迹的时间序列转化为RGB图像后再采用RGB图像构成训练样本集，并在当前成熟的GAN网络结构中引入卷积神经网络和注意力机制来构建船舶过桥航迹预测模型，卷积神经网络使船舶过桥航迹预测模型可以自动学习表征船舶航迹的RGB图像的特征，注意力机制使船舶过桥航迹预测模型能够充分利用RGB图像中的结构信息，使得船舶过桥航迹预测模型能够关注RGB图像中重要的长距离依赖关系，更准确地提取RGB图像中的关键特征；优点是预测预测精度较高，且对于模型的设计和优化要求较低。

本发明授权一种船舶过桥航迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶过桥航迹预测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、基于目标桥区水域的船舶AIS数据，得到若干条船舶从进入目标桥区所处航道起至离开目标桥区所处航道止的航迹的时间序列，使用格拉姆角场GramianAngularField，GAF分别将每条船舶的航迹的时间序列转化为RGB图像，将该RGB图像称为航迹RGB图像，此时转换得到若干幅航迹RGB图像，采用得到的若干幅航迹RGB图像构成训练样本集，其中每幅航迹RGB图像均作为训练样本集中的一个训练样本； 步骤2、在GAN模型的生成器和判别器中均引入卷积神经网络和注意力机制，得到改进后的GAN模型，将改进后的GAN模型作为船舶过桥航迹预测模型； 步骤3、使用训练样本集训练船舶过桥航迹预测模型，直至船舶过桥航迹预测模型的预测精度符合预设精度要求，得到训练后的船舶过桥航迹预测模型； 步骤4、当对某条船舶的过桥航迹进行预测时，将该条船舶从进入目标桥区所处航道开始至预测当前时刻止的历史航迹的时间序列转化为RGB图像，该RGB图像为该条船舶的航迹RGB图像，然后将该条船舶的航迹RGB图像作为训练后的船舶过桥航迹预测模型的输入数据，采用训练后的船舶过桥航迹预测模型对该条船舶的航迹RGB图像进行预测，得到该条船舶的预测航迹RGB图像输出； 步骤5、将该条船舶的预测航迹RGB图像逆转化为时间序列，该时间序列即为该条船舶的过桥航迹的预测结果，完成该条船舶过桥航迹预测。

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