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龙图腾网获悉亿海蓝(北京)数据技术股份公司申请的专利船舶的异常识别方法、系统和可读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：CN115774804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211479631.7，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权船舶的异常识别方法、系统和可读存储介质是由梁韩旭;王楠设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶的异常识别方法、系统和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种船舶的异常识别方法、系统和可读存储介质，涉及船舶识别技术领域。船舶的异常识别方法包括：确定异常行为聚集区；对异常行为聚集区内的船舶的行为进行异常分析，生成每艘船舶的异常行为事件；根据异常行为事件确认船舶是否为异常船舶；根据确认的异常船舶生成异常船舶报警记录和或对确认的异常船舶进行报警。本申请中的船舶的异常识别方法，能够提前确定出异常行为聚集区，然后对异常行为聚集区内的船舶行为进行分析，以此就可以智能识别出异常船舶，避免了现有的异常船舶的确定方式具有主观性强的问题，提高了异常船舶的识别准确性。

本发明授权船舶的异常识别方法、系统和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种船舶的异常识别方法，其特征在于，包括： 确定异常行为聚集区； 对所述异常行为聚集区内的至少一艘船舶的行为进行异常分析，生成每艘所述船舶的异常行为事件； 根据所述异常行为事件确认所述船舶是否为异常船舶； 根据确认的所述异常船舶生成异常船舶报警记录和或对确认的所述异常船舶进行报警； 所述确定异常行为聚集区的步骤包括： 确定预设时间段内满足预设特征的船舶的历史轨迹信息； 对满足预设特征的船舶的历史轨迹信息进行分析确定出异常行为聚集区； 对所述异常行为聚集区内的至少一艘船舶的行为进行异常分析，生成每艘所述船舶的异常行为事件的步骤包括： 根据每艘所述船舶的预抵行为、停留行为和离开行为进行异常分析，以生成每艘所述船舶的异常行为事件； 对所述异常行为聚集区内的所述船舶的行为进行异常分析的步骤包括： 判断所述船舶的预抵、停留和离开过程中的信号是否异常，其中，信号异常至少包括信号消失与复现； 判断所述船舶的预抵、停留和离开过程中的轨迹是否异常，其中，轨迹异常包括按照时间序列连接位置点形成的船舶轨迹出现离群点、轨迹稀疏和分段轨迹中的至少一种。

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