中国人民解放军海军工程大学傅冰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于航迹点集运动特征的船舶类型识别方法及装置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：CN121479529B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610018380.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于航迹点集运动特征的船舶类型识别方法及装置是由傅冰;石章松;文云峰;谢君;王旋;刘一飞设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于航迹点集运动特征的船舶类型识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于航迹点集运动特征的船舶类型识别方法及装置，该方法包括：通过船舶定位设备采集船舶的航迹点数据，并对所述航迹点数据进行预处理；根据预处理后的航迹点数据构建航迹点集，并从所述航迹点集中提取所述船舶的运动特征；根据所述船舶的运动特征，采用深度学习算法进行船舶类型进行识别，得到船舶类型。本发明具有较高的准确性和稳定性，同时具备良好的扩展性。
本发明授权基于航迹点集运动特征的船舶类型识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于航迹点集运动特征的船舶类型识别方法，其特征在于，包括： 通过船舶定位设备采集船舶的航迹点数据，并对所述航迹点数据进行预处理； 根据预处理后的航迹点数据构建航迹点集，并从所述航迹点集中提取所述船舶的运动特征； 根据所述船舶的运动特征，采用深度学习算法进行船舶类型进行识别，得到船舶类型； 根据预处理后的航迹点数据构建航迹点集，包括： 对所述航迹点数据中的速度进行正则化； 对所述航迹点数据按照船舶MMSI进行分组； 将每组航迹点数据转换为图像数据； 根据所述船舶的运动特征，采用深度学习算法进行船舶类型进行识别，得到船舶类型，包括： 将所述图像数据划分为多个网格单元； 从每个网格单元中提取所述船舶的特征图； 根据所述运动特征和每个网格单元对应的特征图，采用所述深度学习算法对每个网格单元预测多个不同尺度的边界框，并输出类别概率、坐标信息和目标性得分； 对所述深度学习算法进行训练的损失函数为： ； 其中，DIOU为损失函数，IOU为预测边界框b与真实边界框bgt的交并比，表示两个边界框中心点之间的距离，表示训练样本图像数据的对角线长度。
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