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龙图腾网恭喜兰州大学;桂林航天工业学院申请的专利一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法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：CN114942951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210640301.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法是由张久文;吴尽昭;蔡川;苏伟;朱龙鹏设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法，包括：对原始数据进行异常处理得到轨迹数据序列；基于轨迹数据序列构建数据集；基于数据集识别渔船捕捞状态和渔船作业类型。本发明提供了一种渔船捕捞状态和渔船作业类型识别方法，从使用深度学习算法挖掘数据集中有用的信息出发，构建了一条包含数据处理、渔船捕捞状态识别和渔船作业类型识别的一整套实验过程和标准，为渔业的可持续发展提供了数据信息保障。

本发明授权一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始数据进行异常处理，得到轨迹数据序列；S2、基于所述轨迹数据序列构建数据集；S3、基于所述数据集识别渔船捕捞状态；S4、基于所述数据集识别渔船作业类型；所述S2中构建所述数据集，包括以下步骤：S2.1、设置序列长度的上限和下限；S2.2、若所述轨迹数据序列的所述序列长度低于所述下限则直接舍弃；S2.3、若所述轨迹数据序列的所述序列长度超过所述上限则进行迭代采样处理，得到所述序列长度为所述上限的采样数据序列；S2.4、对所述序列长度介于所述上限和所述下限之间的所述轨迹数据序列和所述采样数据序列，采用离差标准化进行归一化处理，得到所述数据集；所述S4中识别所述渔船作业类型，包括以下步骤：S4.1、根据所述数据集构建图像数据集；S4.2、根据所述图像数据集，选取常规图像分类处理网络进行图像分类实验，将所述图像分类实验结果进行对比，得到准确率最高的最佳网络模型；S4.3、将C-CNN结构嵌入所述最佳网络模型，其他网络参数不变，设置采样循环比，基于所述图像数据集做对比实验，得到最佳采样循环比；S4.4、通过嵌入所述最佳采样循环比时所述C-CNN结构的所述最佳网络模型对所述渔船作业类型进行识别；所述S4.1中构建所述图像数据集，包括以下步骤：S4.1.1、将所述数据集中的数据进行区分，得到区分数据，根据捕鱼系数将所述区分数据生成图像，得到原始轨迹图像；S4.1.2、对所述的原始轨迹图像进行旋转和镜像变换，得到扩充轨迹图像；S4.1.3、根据所述原始轨迹图像和所述扩充轨迹图像构建所述图像数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人兰州大学;桂林航天工业学院，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区天水南路222号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。