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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所;交通运输部东海航海保障中心申请的专利基于态势感知的船舶智能航行分析方法及系统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：CN119810771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510295129.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于态势感知的船舶智能航行分析方法及系统是由洛佳男;曹源;孙尧;王娟;万辉;耿雄飞;文捷;李春旭;周丹设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于态势感知的船舶智能航行分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能航行分析技术领域，其具体地公开了一种基于态势感知的船舶智能航行分析方法及系统，其采用基于深度学习的神经网络模型提取航行环境监测信息的多层级特征，并通过对航行环境监测信息的多层级特征进行上下文关联分析，以实现对不同层级特征的显著性分布建模，从而识别出航行环境监测信息中的关键特征，滤除冗余信息，以便于在此基础上进行对航行环境的态势感知和航道通行状态的智能评估。通过这种方式，可以有效提升对航行环境监测信息的处理效率和准确性，进而提高船舶智能航行分析的可靠性和安全性。

本发明授权基于态势感知的船舶智能航行分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于态势感知的船舶智能航行分析方法，其特征在于，包括： 获取航行环境监测信息； 提取所述航行环境监测信息的低级到高级的特征以得到航行环境图像监测特征的集合； 对所述航行环境图像监测特征的集合进行基于显著性分布建模的特征过滤处理以得到过滤后的航行环境图像监测特征的集合； 计算所述过滤后的航行环境图像监测特征的集合中各个特征的注意力分数以生成注意力特征图，并搭建特征金字塔网络将不同层级的特征图进行融合以得到航行环境图像多层级融合特征图； 对所述航行环境图像多层级融合特征图进行目标检测和水陆分割以得到环境感知信息； 基于所述环境感知信息对航道态势进行评估以得到航道态势评估信息； 对所述航行环境图像监测特征的集合进行基于显著性分布建模的特征过滤处理以得到过滤后的航行环境图像监测特征的集合，包括： 对所述航行环境图像监测特征的集合进行基于显著性粗暴描述的序列重排以得到重排航行环境图像监测特征的序列，具体包括：提取所述航行环境图像监测特征的集合中各个航行环境图像监测特征的最大特征值作为显著性粗暴描述因子以得到航行环境图像监测特征显著性粗暴描述因子的序列；基于所述航行环境图像监测特征显著性粗暴描述因子的序列的升序排列，对所述航行环境图像监测特征的集合进行重排以得到所述重排航行环境图像监测特征的序列； 从所述重排航行环境图像监测特征的序列提取第i个重排航行环境图像监测特征作为待分析航行环境图像监测特征；基于前i-1个重排航行环境图像监测特征中各个重排航行环境图像监测特征的统计特征值计算其特征分布显著性因子以得到航行环境图像监测特征分布显著性因子的序列，其中，所述统计特征值包括所述重排航行环境图像监测特征的特征方差、特征均值和最大特征值；对所述航行环境图像监测特征分布显著性因子的序列进行基于Sigmoid函数的归一化处理以得到航行环境图像监测特征分布显著性权重的序列；基于所述航行环境图像监测特征分布显著性权重的序列，对所述前i-1个重排航行环境图像监测特征进行加权聚合以得到所述航行环境图像监测特征前序分布关键线索指引特征；将所述航行环境图像监测特征前序分布关键线索指引特征和所述待分析航行环境图像监测特征输入线索编织门控网络以得到所述待分析航行环境图像监测特征对应的航行环境图像监测特征线索编织闭环强度因子，用公式表示为： ; 其中，表示逆矩阵，表示和之间的协方差矩阵，表示矩阵的转置，表示对应的航行环境图像监测特征线索编织闭环强度因子，表示所述航行环境图像监测特征前序分布关键线索指引特征，表示所述重排航行环境图像监测特征的序列中第个重排航行环境图像监测特征； 基于所述航行环境图像监测特征线索编织闭环强度因子的序列，对所述航行环境图像监测特征的集合进行特征过滤以得到所述过滤后的航行环境图像监测特征的集合。

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交通运输部水运科学研究所;交通运输部东海航海保障中心，其通讯地址为：100088 北京市海淀区西土城路8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”。