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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于生成对抗神经网络的航运AIS数据修复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：CN116758403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310229089.8，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种基于生成对抗神经网络的航运AIS数据修复方法是由张伟斌;蒋伟洋;肖业设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗神经网络的航运AIS数据修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗神经网络的航运AIS数据修复方法，根据船舶历史数据，对不同轨迹的船舶进行分类，将分类后的轨迹数据转换为时间步长固定的数据序列，并据此构建缺失数据掩码矩阵；以融合时域卷积网络、双向长短期记忆网络和自注意力机制的自编码器为生成器，以双向长短期记忆网络为鉴别器，构建生成对抗神经网络；利用时间步长固定的数据序列和掩码矩阵训练生成对抗神经网络，得到用于修复船舶数据的数据修复模型；利用数据修复模型修复带有缺失值的船舶数据，并对修复的船舶数据进行区分、单元二次修复与合成，实现船舶轨迹的二次修复。本发明可以捕获船舶数据的深层次特征，提高了船舶数据修复的准确性。

本发明授权一种基于生成对抗神经网络的航运AIS数据修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗神经网络的航运AIS数据修复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，针对内河或开放水域的航运，通过船舶自动识别系统AIS获取船舶航行历史数据； 步骤2，根据船舶历史数据，对不同轨迹的船舶进行分类，将分类后的轨迹数据转换为时间步长固定的数据序列，并据此构建缺失数据掩码矩阵； 步骤3，以融合时域卷积网络、双向长短期记忆网络和自注意力机制的自编码器为生成器，以双向长短期记忆网络为鉴别器，构建生成对抗神经网络； 步骤4，利用时间步长固定的数据序列和掩码矩阵训练生成对抗神经网络，得到用于修复船舶数据的数据修复模型，具体训练过程如下： 步骤4-1，设置生成器的损失函数； 步骤4-2，设置鉴别器的损失函数； 步骤4-3，训练生成器，将船舶数据和构建好的掩码矩阵输入生成器，获得重构后的生成数据； 步骤4-4，训练鉴别器，定义船舶数据为正样本，修复数据为负样本，将正负样本作为鉴别器的输入，来评估船舶数据修复的分数值； 步骤4-5，重复步骤4-3和4-4，使生成器和鉴别器相互博弈、优化，直至修复精度达到预设阈值； 步骤5，利用数据修复模型修复带有缺失值的船舶数据，并对修复的船舶数据进行区分、单元二次修复与合成，实现船舶轨迹的二次修复，具体方法为： 步骤5-1，针对数据修复模型修复后的轨迹，将完整轨迹分解为若干个时间步长相等的原子轨迹，并通过船舶的经纬度，计算相邻三个时刻的轨迹点间距离，进而求出相邻时刻船舶的拐角，根据拐角度数，区分原子轨迹； 步骤5-2，针对修复数据点处于直线轨迹部分，采用SG滤波对轨迹点进行平滑处理； 步骤5-3，针对修复数据点处于曲线轨迹部分，采用三次指数平滑进行处理； 步骤5-4，针对处于直线和曲线交汇处的拐点，为保证修复点平滑，分别采取SG滤波和三次指数平滑，并取平均值代替原有的修复值； 步骤5-5，针对二次修复后的船舶修复数据，首先通过MMSI号，将相同船舶的轨迹数据提取出来进行分类，再根据各数据点的时间，重新合成船舶轨迹。

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