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本发明涉及公路交通管理领域，且公开了一种公路交通的异常状况检测系统及方法，包括通过道路监控视频图像中的语义分割，提取出道路监测区域，获得连续的交通观测帧序列；对帧序列中的车辆目标进行跨帧多目标跟踪，构建对应的车辆运动状态时序向量；基于时序向量，采用轨迹聚合算法提取交通流演变特征，识别异常行为模式；针对检测到的异常行为区域，结合车辆之间的时空关系构建图神经网络模型，分析交通交互结构的局部突变节点；根据图神经网络的输出结果，判断是否存在宏观交通异常事件；若存在，根据识别出的交通异常事件的类型、时长和覆盖范围，在地图上生成交通异常分布热力图。本发明具备提高检测系统的智能化水平和可靠性的优点。

本发明提供了一种牵引变电所异常检测方法，包括首先建立异常检测数据集，并计算该数据集的背景条件聚类，通过构建一个距离特征提取模型对输入图像进行深度特征内距离信息提取，然后构建一个异常检测模型，并使用距离特征对该检测模型进行训练，模型的输出为输入图像对应的异常得分图，最后对该得分图进行二值化和统计分析获得异常检测结果，包括是否出现异常和异常出现的位置，同时通过对检测模型进行在线更新，使其能够适应变电所环境变化。基于本发明的技术方案，能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。