一种基于多特征融合的车辆轨迹异常检测方法

本发明公开了一种基于多特征融合的车辆轨迹异常检测方法，包括获取车辆轨迹数据，对车辆轨迹数据进行预处理；对预处理好的车辆轨迹数据集进行轨迹特征提取，采用改进后的分段式3σ原则确定数据集中各指标的正常区间，完成异常数据的初筛选；通过融合基于时空序列和基于统计的车辆轨迹特征，并引入多角度轨迹密度特征，将时空特征、统计特征以及多角度轨迹密度特征采用动态权重形成新的特征，新特征通过自适应权重进行融合，成为残差网络的输入，再利用考虑连续异常点的次数因素的奖惩机制优化残差网络模型实现异常检测。本发明综合考虑车辆轨迹的多种特征以及异常情况，充分发挥特征融合的作用，能更精准地识别出异常车辆轨迹。