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龙图腾网获悉海卫通网络科技有限公司申请的专利基于神经网络的船舶管理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：CN118736489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410829390.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于神经网络的船舶管理方法是由韩峰;韩上苡;张天舒;陈涛设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的船舶管理方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于神经网络的船舶管理方法，属于人工智能技术领域，以提高神经网络对船舶相关的人员行为进行分析的准确度。方法包括：电子设备获取针对被监测区域采集的L帧图像，L为大于1的整数，电子设备对L帧图像进行裁切处理，得到裁切后的L帧图像；电子设备触发神经网络模型以特征融合的方式处理裁切后的L帧图像，确定裁切后的L帧图像中被监测对象的行为；其中，特征融合是指：电子设备通过神经网络模型对裁切后的L帧图像进行卷积，得到裁切后的L帧图像中每帧裁切后的图像的特征向量，共得到L个特征向量；电子设备通过神经网络模型将L个特征向量融合，得到向量模组；电子设备通过神经网络模型对向量模组进行分析，以确定裁切后的L帧图像中被监测对象的行为。

本发明授权基于神经网络的船舶管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的船舶管理方法，其特征在于，所述方法应用于部署在船舶的电子设备，所述方法包括：所述电子设备获取针对被监测区域采集的L帧图像，L为大于1的整数，所述电子设备对所述L帧图像进行裁切处理，得到裁切后的L帧图像；所述电子设备触发神经网络模型以特征融合的方式处理所述裁切后的L帧图像，确定所述裁切后的L帧图像中被监测对象的行为；其中，特征融合是指：所述电子设备通过所述神经网络模型对所述裁切后的L帧图像进行卷积，得到所述裁切后的L帧图像中每帧裁切后的图像的特征向量，共得到L个特征向量；所述电子设备通过所述神经网络模型将所述L个特征向量融合，得到向量模组；所述电子设备通过所述神经网络模型对所述向量模组进行分析，以确定所述裁切后的L帧图像中被监测对象的行为；L为3的整数倍，所述电子设备通过所述神经网络模型的融合层将所述L个特征向量融合，得到向量模组，包括：所述电子设备通过所述神经网络模型的融合层，将所述L个特征向量中的第j个特征向量、第2j个特征向量以及第3j个特征向量融合，得到第j个向量模组，j遍历1至L3，共得到L3个向量模组；或者，L为2的整数倍，所述电子设备通过所述神经网络模型的融合层将所述L个特征向量融合，得到向量模组，包括：所述电子设备通过所述神经网络模型的融合层，将所述L个特征向量中的第j个特征向量以及第2j个特征向量融合，得到第j个向量模组，j遍历1至L2，共得到L2个向量模组。

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