青岛农业大学;中国海洋大学张江南获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛农业大学;中国海洋大学申请的专利基于深度学习模型T-LSTM的船舶运动轨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：CN116664629B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310735605.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于深度学习模型T-LSTM的船舶运动轨迹预测方法是由张江南;王海;董军宇;刘永硕;刘振兴设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习模型T-LSTM的船舶运动轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习模型T‑LSTM的船舶运动轨迹预测方法，首先根据AIS数据特征，构建轨迹预测数据集，对于单个船舶运动，设计时间感应T‑LTSM神经网络方法，通过增加一个新变量时间间隔，并结合时间注意力机制来决定时间间隔对每层LSTM单元的影响，实现不同步长AIS数据的直接利用；对于多船舶同时运动预测，在单船舶运动分析的基础上，构建对抗神经网络模型，生成器部分采用T‑LSTM和LTSM的双层结构预测船舶数据，通过对抗学习网络参数实现多船舶运动的同时预测。本方案方法具有精确度高、易实现的特点，能满足船舶实际航行应用需求，具有广泛的推广应用价值。
本发明授权基于深度学习模型T-LSTM的船舶运动轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习模型T‑LSTM的船舶运动轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、采集船舶AIS数据，构建单轨迹预测数据集； 步骤B、构建深度学习模型T‑LSTM，对单船舶运动轨迹进行预测； 在LSTM模型的基础上引入时间感知模块，将单轨迹预测数据集输入到T‑LSTM模型进行学习，完成对深度学习模型T‑LSTM的训练，并应用在不等时长实际船舶应用场景中对单条船舶运动轨迹进行预测； 步骤C、构建对抗神经网络GAN，对抗神经网络GAN包括生成网络和判别网络，判别网络采用LSTM，生成网络采用T‑LSTM模型，利用对抗神经网络GAN结合步骤B所述的T‑LSTM模型实现多船舶运动轨迹的同时预测。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛农业大学;中国海洋大学，其通讯地址为：266000 山东省青岛市城阳区长城路700号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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