一种基于自连通图神经网络的无人船碰撞风险评估方法

本发明涉及智能船舶碰撞风险评估技术领域，公开了一种基于自连通图神经网络的无人船碰撞风险评估方法，包括：构建海上多船舶风险关系图，构建船舶节点，将船舶的航行状态信息进行编码后作为船舶节点的属性；构建图神经网络，对各船舶节点进行邻域船舶节点采样、航行状态特征聚合与时空状态嵌入更新；基于支持向量回归方法和各个船舶节点的一维特征向量，计算船舶间风险性指数；使用激活函数对船舶间风险性指数进行转换，得到碰撞风险概率分布。本发明利用图神经网络对多船舶航行状态信息进行提取和量化，能够直接在图数据中获得相邻船间不同碰撞风险等级的可能性概率分布，更客观高效地为复杂多船场景下船舶自主安全航行提供有力的支持。