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发明

一种船舶轨迹多模态预测方法及系统2024

2024-02-15 07:12:54 发布于四川 14
  • 申请专利号：CN202311471845.4
  • 公开（公告）日：2024-02-06
  • 公开（公告）号：CN117520874A
  • 申请人：中国科学院国家空间科学中心
摘要：本发明提供了一种船舶轨迹多模态预测方法及系统，所述方法包括：将获取的自动识别系统数据输入训练好的神经网络模型，输出多条预测轨迹，再将输出结果进行目的地聚类，得到船舶预测目的地和最优预测轨迹；所述神经网络模型为改进的注意力感知GRU模型；对注意力感知GRU模型的改进包括：使用多船信息编码器代替标准模型的编码器；使用受变分自解码器启发的解码器代替标准模型的解码器。本发明的优势在于：提高了轨迹多样性和准确性，有助于自主船只在不同情境下做出更明智的导航决策；增强了模型的灵活性和适用性，对复杂海上环境下的船只导航具有重要意义。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117520874 A (43)申请公布日 2024.02.06 (21)申请号 202311471845.4 G06N 3/048 (2023.01) (22)申请日 2023.11.07 (71)申请人 中国科学院国家空间科学中心 地址 100190 北京市海淀区中关村南二条1 号 (72)发明人 强惠敏　谢世元　郭志远　彭晓东　 郑潇　 (74)专利代理机构 北京方安思达知识产权代理 有限公司 11472 专利代理师 杨小蓉　陈琳琳 (51)Int.Cl. G06F 18/23213 (2023.01) G06F 18/213 (2023.01) G06Q 50/40 (2024.01) G06F 18/214 (2023.01) 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 (54)发明名称 一种船舶轨迹多模态预测方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种船舶轨迹多模态预测方 法及系统，所述方法包括：将获取的自动识别系 统数据输入训练好的神经网络模型，输出多条预 测轨迹，再将输出结果进行目的地聚类，得到船 舶预测目的地和最优预测轨迹；所述神经网络模 型为改进的注意力感知GRU模型；对注意力感知 GRU模型的改进包括：使用多船信息编码器代替 标准模型的编码器；使用受变分自解码器启发的 解码器代替标准模型的解码器。本

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