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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法、系统及存储介质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：CN121210926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511756522.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法、系统及存储介质是由李俊逸;李佳文;张益锟;王树灿;石琦琦;朱智轩;吴紫涵;许福临;刘庭俊;钟凯贤;冯逸晨;詹俊权设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法、系统及存储介质，方法包括：获取目标船舶及其周边船舶的历史航迹数据并进行预处理；基于预处理后的历史航迹数据，构建目标船舶在多个时间片下的动态有向图序列；将动态有向图序列输入图神经网络进行特征聚合，得到目标船舶在每个时间片下的特征表示；将特征表示输入预测网络，获取目标船舶的航迹预测结果；本发明使得船舶可以有效应对动态演变环境下的船舶交互问题，避免因为忽视动态环境中的多船交互问题产生结果误差，同时本发明在面对复杂、高密度航道等场景时，相比其它方案也拥有更高的鲁棒性、准确性和有效性。

本发明授权一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多船交互环境下的船舶航迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标船舶及其周边船舶的历史航迹数据并进行预处理；其中，所述航迹至少包括船舶在多个时刻的经纬度坐标； S2：基于预处理后的历史航迹数据，构建目标船舶在多个时间片下的动态有向图序列；其中，所述动态有向图序列用于表征船舶在时空维度上的交互关系； S3：将所述动态有向图序列输入图神经网络进行特征聚合，得到所述目标船舶在每个时间片下的特征表示； 所述步骤S3中，将所述动态有向图序列表示为，其中，表示第N个时间片下的动态有向图，t表示当前时刻； 所述图神经网络具体为GraghSAGE神经网络，将中的N个动态有向图分别通过其中的SAGEConv层进行特征聚合，得到所述目标船舶在每个时间片下的特征表示，第i个时间片下的特征表示表示为： 其中，表示第i个时间片下邻居节点在层的特征向量，表示代表周边船舶实体的节点集合，表示聚合函数，表示第i个时间片下聚合了邻居节点信息的特征向量，表示第i个时间片下目标节点在层的特征向量，表示向量拼接操作，表示第层的可学习权重矩阵，表示Sigmod激活函数； S4：将所述特征表示输入预测网络，获取所述目标船舶的航迹预测结果； 所述步骤S4中，预测网络包括：N个依次连接的LSTM神经网络，以及前馈神经网络； 将目标船舶在N个时间片下的特征表示从后往前分别一一对应输入各个LSTM神经网络，将最后一个LSTM神经网络的输出结果输入所述前馈神经网络，获取所述目标船舶的航迹预测结果。

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