一种基于自监督轨迹表征学习的轨迹异常路线检测方法及系统

本发明涉及时空轨迹数据异常检测技术领域，尤其是涉及一种基于自监督轨迹表征学习的轨迹异常路线检测方法及系统。方法包括对获取的轨迹数据进行预处理；构建基于双视角同步掩码策略进行轨迹双视图对比表示学习；基于时空融合机制对时间动态进行编码并与空间特征融合；从融合的时空特征中学习本质表征进行轨迹重构；基于重构轨迹进行误差检验，通过重构误差判断异常轨迹。本发明提出了一种全新的轨迹异常检测模型。该模型通过将GPS轨迹与基于网格的轨迹特征进行融合，丰富了轨迹表示；同时设计了“双视角同步掩码”机制，使模型在训练阶段同时感知空间与时间维度的局部扰动，从而提升对局部异常的敏感度。