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[发明专利]一种AIS数据驱动的原油船舶目的港预测方法-CN202310505090.9在审
发明人：孙腾达;欧阳琪;刘喆惠 -专利权人：中国交通通信信息中心;北京国交信通科技发展有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种AIS数据驱动的原油船舶目的港预测方法，包括如下步骤，S1、基于预处理后的AIS历史数据，确定船舶航行轨迹，根据船舶航行轨迹构建船舶空间信息提取网络；船舶航行轨迹包括船舶进出泊位行为以及船舶泊位归属；S2、基于预处理后的AIS历史数据，融合船舶类型、船舶长度、船舶载重和船舶建造年份，构建船舶偏好信息提取网络；S3、将船舶空间信息提取网络、船舶偏好信息提取网络以及船舶动态信息提取网络进行融合，构建信息融合网络，并基于信息融合网络进行目的港预测。优点是：解决了原油船舶运输目的港预测过程中空间信息与船舶运输偏好信息缺失而导致预测结果准确度偏低的问题。
一种 ais 数据驱动原油船舶目的港预测方法

[发明专利]一种船舶移动ad hoc网络系统、组网方法及工作方法-CN201410684480.8在审
发明人：曲家庆 -专利权人：上海无线电设备研究所
申请日： 2014-11-25 - 公布日： 2015-04-01 - 主分类号： H04W40/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种船舶移动ad hoc网络系统，包含：船舶移动ad hoc网络及通过所述船舶移动ad hoc网络进行通信的若干个AIS终端，各所述AIS终端与所述船舶移动ad hoc网络连接实现AIS终端间的信息交互，其中所述AIS终端的VHF电台设为船舶移动ad hoc网络的物理层；所述AIS终端的SOTDMA协议设为船舶移动ad hoc网络的MAC层。本发明还公开了一种船舶移动ad hoc网络的组网方法及船舶移动ad hoc网络的工作方法。本发明根据船舶编队组网通信的特点，在现有AIS终端中添加最小数量的网络控制信息，利用启发式方法解析网络控制信息，进行船舶编队的网络建立和网络维护过程，使载有AIS终端的船舶具备自组网功能，能够与船队中任意
一种船舶移动 ad hoc 网络系统组网方法工作

[发明专利]基于社交熟悉度的船舶网络路由方法-CN201910859047.6有效
发明人：蒋若冰;洪锋;邴启航 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交熟悉度的船舶网络路由方法，具体涉及海洋船舶自组网络的数据传输技术领域。其解决了现有的研究没有基于真实的船舶轨迹数据，多数采用仿真器模拟船舶的运动，只能实现简单的路由仿真的不足。该基于社交熟悉度的船舶网络路由方法根据船舶历史航行信息计算出船舶间的社交关系并以此来构建船舶社交网络，根据船舶社交网络信息中反映出的船舶间相遇概率指导路由的下一跳选择。该方法主要包括以下步骤：首先船舶上传历史和实时的航行信息到船联网中，生成船舶间社交熟悉度构成的船舶社交网络；其次，根据船舶社交网络图计算出船舶间相遇的概率；最后船舶会选择附近船只中拥有与目标船只最高相遇概率的船舶作为下一跳
基于社交熟悉船舶网络路由方法

[发明专利]一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方法-CN202211139055.1在审
发明人：何正伟;容煜 -专利权人：武汉理工大学三亚科教创新园
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轨迹大数据的船舶航路网络提取方法，通过分析航路网络的基本特性，明确航路网络特征要素，构建船舶航路网络自动生成模型，实现船舶航路网络快速自动生成。本发明主要包括以下几个步骤：基于图论，将船舶航路网络视为可航水域内航路点及其之间的连接线组成的拓扑结构，实现大区域航路的快速提取和低维表示；基于深度学习网络，充分考虑船舶活动的时空约束，以船舶活动的规律和特点设计船舶航路网络特征要素匹配机制，构建船舶航路网络自动生成模型，实现从时空轨迹到船舶经验航路的转换。
一种基于轨迹数据船舶航路网络提取方法

[发明专利]一种基于船艏向识别的船舶图像轨迹跟踪与预测方法-CN202210789127.0在审
发明人：陈信强;吴昊;杨勇生;吴兵;孙洋;吴华锋;刘卫;鲜江峰 -专利权人：上海海事大学;武汉理工大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于船艏向识别的船舶图像轨迹跟踪与预测方法，包括获取船舶图像数据集，对数据集进行预处理，获得经过预处理后的数据集；将预处理后的数据集输入旋转船舶检测网络中进行训练，得到训练好的旋转船舶检测网络，采集船舶航行视频，将船舶航行视频输入到训练好的旋转船舶检测网络中，获取船舶检测结果；将船舶检测结果输入到旋转船舶跟踪网络，对目标船舶进行跟踪，获得目标船舶历史轨迹与船艏向信息；将目标船舶历史轨迹与船艏向信息输入船舶轨迹与船艏向预测网络，进行海上船舶航行轨迹与船艏向预测。
一种基于识别船舶图像轨迹跟踪预测方法

[发明专利]基于船舶电力与信息一体化网络的脆弱性评估方法-CN201610996736.8在审
发明人：叶志浩;肖晗;杨晗;纪峰;梅丹;付立军;王刚;熊又星;康军;王钰 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2017-10-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于船舶电力与信息一体化网络的脆弱性评估方法，其特征在于，包括下述子步骤1.1确定船舶电力网络结构，并简化为船舶电力网络结构示意图；1.2确定船舶信息网络结构，并简化船舶信息网络结构为示意图；1.3评估船舶电力网络节点的综合脆弱性Vie；1.4评估船舶信息网络节点的综合脆弱性Vii；1.5评估船舶电力信息一体化网络节点的综合脆弱性Vi。本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种船舶电力与信息一体化的网络脆弱性评估方法，更加合理全面地对船舶电力信息一体化网络的脆弱性进行评估。
基于船舶电力信息一体化网络脆弱评估方法

[发明专利]船舶通信方法、装置及存储介质-CN202310878788.5在审
发明人：于洋;张进;冷俊;周奕昕;祝喆;祝海亮;盛莉莉;张国光 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本申请公开了一种船舶通信方法、装置及存储介质，涉及通信领域，用于实现提高船舶通信的稳定性的目的。该方法包括：应用于船舶通信终端，船舶通信终端通过基站通信网络和卫星通信网络与船舶管理指挥平台连接；获取待传输数据；确定基站通信网络的网络质量；在基站通信网络的网络质量小于预设阈值的情况下，切换至卫星通信网络；通过卫星通信网络向船舶管理指挥平台发送待传输数据。本申请用船舶通信的过程中。
船舶通信方法装置存储介质

[发明专利]一种船舶直流供配电系统网络结构优化设计的方法-CN202011121479.6在审
发明人：丁峰;肖杨婷;胡昱宙;舒云;赵白鸽 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七0四研究所
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种船舶直流供配电系统网络结构优化设计的方法，属于船舶供配电技术领域；本发明提出一种新型船舶直流供配电系统网络结构优化设计的方法，借助复杂网络综合评估方法和复杂网络抗毁性研究方法，建立船舶直流供配电系统网络结构定量评估与优化设计方法，实现船舶直流供配电系统复杂网络结构的优化设计。本发明提出的供配电系统网络结构优化设计方法是对船舶直流供配电系统网络结构开展等效拓扑建模，然后利用综合评估方法和复杂网络抗毁性研究方法开展船舶直流供配电系统网络结构的局部分析与整体分析，从而得到船舶直流供配电系统网络结构的优化设计方案
一种船舶直流配电系统网络结构优化设计方法

[发明专利]基于社区的船舶网络路由方法-CN201910859766.8有效
发明人：蒋若冰;洪锋;邴启航 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社区的船舶网络路由方法，具体涉及海洋船舶自组网络的数据传输技术领域。该方法根据船舶历史航行信息计算出船舶间的社交关系并以此来构建船舶社交网络，根据船舶社交网络信息中反映出的船舶间相遇概率指导路由的下一跳选择。该路由方法主要包括以下步骤：首先船舶上传历史和实时的航行信息到船联网中，生成船舶间社交熟悉度构成的船舶社交网络。其次，将船舶社交网络划分为一个个社区，并计算每条船在不同社区间的通信中介能力。最后船舶会选择与目标船只同一社区或对目标社区通信能力更强的船舶作为下一跳，本路由协议在保证了传输成功率和传输时延的基础上大大降低了传输代价，十分适合船舶自组织网络。
基于社区船舶网络路由方法

[发明专利]一种基于AIS数据的船舶行为识别方法及系统-CN202111494779.3在审
发明人：刘俊;陈振;杨旺奇;谷雨;陈华杰;彭冬亮 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AIS数据的船舶行为识别方法及系统，其中涉及的一种基于AIS数据的船舶行为识别方法，包括：S1.获取船舶自动识别系统AIS的原始数据，并对获取到的原始数据进行预处理，得到船舶行为的数据集；S2.预构建时序和视觉网络双融合的船舶行为识别网络，并将得到的船舶行为数据集输入构建好的船舶行为识别网络进行训练，得到训练好的船舶行为识别网络模型；S3.将所要识别的船舶轨迹数据输入船舶行为识别网络模型中，输出船舶轨迹数据的行为识别结果。
一种基于 ais 数据船舶行为识别方法系统

[发明专利]一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法-CN202210553682.3在审
发明人：邓芳;张翰林;于敦敬;杨化林 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法，包括：通过船舶航行试验，获取船舶低频运动船位、航向及推进器运行信息；构建船舶运动递归神经网络模型体系结构，基于获取的船舶低频运动信息和推进系统运行信息，构建递归神经网络训练数据集及测试数据集；基于训练数据集，采用不同激活函数和优化算法构建递归神经网络船舶运动模型并进行迭代训练；基于测试数据集，对建立的船舶运动神经网络模型进行测试及优化，确定最终的船舶运动递归神经网络模型本发明基于数据驱动原理，仅基于船舶测量船位和航向，及当前的船舶推进系统信息，建立基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型，实现对未来船位和航向的直接预测，而无需对系统参数进行辨识，可实现智能船舶的数据驱动控制，从而构建船舶智能控制系统。
一种基于数据驱动递归神经网络船舶运动模型方法

[发明专利]兼容移动和AIS网络的船舶相互识别系统及其识别方法-CN201610823421.3在审
发明人：胡勤友;余王亚;杨春 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2016-09-14 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G08G3/00 文献下载
摘要：一种兼容移动和AIS网络的船舶相互识别系统及其识别方法，AIS基站接收AIS网络船舶终端和服务器发送的信息，并将接收到的信息转发给AIS网络船舶终端，移动网络基站接收移动网络船舶终端和服务器发送的信息，并将接收到的信息转发给移动网络船舶终端，服务器将AIS基站接收到的信息转发给移动网络基站，并将移动网络基站接收到的信息转发给AIS基站。本发明实现了AIS网络和移动网络内的船舶的相互识别，降低碰撞风险，保证船舶安全航行，使海上交通有条不紊。
兼容移动 ais 网络船舶相互识别系统及其方法

[发明专利]训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统-CN202211250232.3有效
发明人：吴显德;陈江海;徐登峰;邹凡;周瑶越;鲁杰;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统。其中，该方法包括：顺次获取目标船舶检测模型和图片缩放比例模型；将图片缩放比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中；将目标船舶检测模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中，得到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络，将训练集中每张图片输入到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络中进行训练并调整网络中的参数，得到目标自动缩放尺寸船舶检测模型；将待检测图片输入到目标自动缩放尺寸船舶检测模型中进行检测，得到船舶位置。本发明通过在传统的自动缩放尺寸船舶检测网络中增加图片缩放比例模块，能够实现依据图片的特征进行自动缩放。
训练图片缩放尺寸船舶检测方法系统

[发明专利]基于语义的船舶行为动态推理方法及装置-CN202210131719.3在审
发明人：黄亮;徐顺强;文元桥;黄亚敏;朱曼;周春辉 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义的船舶行为动态推理方法及装置，该方法包括：船舶航行数据整理和语义要素提取；利用抽象化提取的语义要素建立船舶行为语义网络，船舶行为语义网络是指建立各语义要素之间的语义关系和进行实例化以实现对船舶行为语义的结构化表达；将船舶行为语义网络转化为静态贝叶斯网络；将静态贝叶斯网络赋予时间序列信息转化为动态贝叶斯网络；输出动态贝叶斯网络推理的船舶隐藏行为。本发明能够从人类认知的角度推理潜在的船舶行为，有效地为水上交通管理提供决策支持。
基于语义船舶行为动态推理方法装置

[发明专利]基于改进VGG网络的单阶段船舶检测算法及装置-CN201910192265.9有效
发明人：孟春宁;赵蓬辉;冯明奎 -专利权人：中国人民武装警察部队海警学院
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明针对基于深度神经网络的船舶检测算法难以兼顾精度与速度的问题，为提高检测精度，提出一种基于改进VGG网络的单阶段船舶检测算法及装置，在原有VGG底层网络的基础上加入异步卷积和最大池化交替连接的结构，保证实时处理的同时提高船舶检测的平均精度。为保证实时的计算效率，摒弃复杂的残差神经网络和inception神经网络，在底层网络结构采用多种特征降维方式的单链卷积神经网络。为解决船舶目标数据缺乏问题，建立了针对水上目标检测的数据集。在网络训练过程中，通过参数迁移的方式，提高大类船舶和七类船舶检测的平均精度，对大类船舶检测的平均精度超过84%，对七类船舶检测的平均精度均值超过89%，领先现有同类船舶检测算法。
基于改进 vgg 网络阶段船舶检测算法装置

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