基于对国内外智能船舶技术领域相关企业的专利态势跟踪和专利分析评估，本月值得关注的相关专利如下：

名称：确定船舶的替代目的地

公开（公告）号：CN120917455A

专利权人：马士基集团

技术问题：由于恶劣天气、拥堵和延误等多种因素,确定船舶的最佳航线和目标非常耗时且成本高昂,需要频繁重新计算,特别是对于大型船队,需要更复杂的计算和更多的资源输入。

技术方案：该技术方案提供了一种用于确定船舶备用目标及其航行路线的方法、系统。主要实现路径为：从船舶航行信息中获取至少一条航线，同时从远程服务器获取至少一个备选目的地的特征,基于上述特征信息，利用训练后的机器学习模型，预测船舶到达该备选目的地的时间节点并给出从船舶当前位置到备选目的地的多条可选航线。

技术功效：该技术方案能够基于航行过程中可能出现的意外事件，高效计算给定航线的备选目标地，降低计算复杂度和资源占用,确保最小的干扰和延误,从而提高船舶导航的可靠性和效率。

名称：自主航行船舶系统及其操作方法

公开（公告）号：KR1020250151933A

专利权人：HD韩国造船海洋公司

技术问题：现有技术缺乏同时管理船舶导航和发动机操作的系统,导致操作人员管理多个系统十分困难以及智能船舶航行期间控制运行模式转换的效率低下，浪费资源。

技术方案：技术方案提供了一种智能船舶系统及其操作方法，通过在单个显示器上集成显示船上各种系统(例如导航、货舱和发动机)的信息,方便对船舶系统的管理；此外，该显示器还能够显示船舶运行状态并协助操作人员切换至适合船舶运行条件的航行模式,从而提高船舶系统的运行效率。

技术效果：该系统允许操作人员在一块集成控制屏幕上同时处理导航和发动机等各个系统的信息,并根据实时运行条件和环境数据切换行驶模式，从而实现高效的船舶运营管理,提高运营效率和安全性。

名称：船舶路径预测装置、方法及计算机程序

公开（公告）号：KR102869428B1

专利权人：韩国忠南大学

技术问题：现有的船舶路径预测模型,如 AR、MA、ARMA、ARIMA 和 HMM,由于无法同时学习大量路径,难以实现高性能预测;而智能船舶在不规则的 GPS 数据间隔中面临碰撞和通信故障的风险,因此需要预处理步骤来调整时间间隔,以实现准确的预测。

技术方案：技术方案提供了一种基于深度学习的船舶路径预测方法,利用船舶坐标信息训练的时间序列预测模型,通过插值和缩放将GPS数据调整为规则间隔,结合礁石和其他船舶信息,确定事故概率和最佳航线。

技术效果：所述系统通过准确预测船舶航向,防止碰撞和追尾碰撞,降低运营成本,确保智能船舶的稳定性,并通过插值和缩放技术提高预测性能。