发明专利已授权

基于邻域重建和图对比学习的交通轨迹异常检测方法和装置

📄 申请号：CN202510013887.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-01-06

公开号

CN119939465B

公开日

2025-11-04

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F18_214 , G06F18_213 , G06F18_22 , G06F18_10 , G06N3_042 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络异常检测

应用场景

智能交通, 交通安全, 驾驶行为分析, 车辆监管, 交通管理

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

基于邻域重建和图对比学习的交通轨迹异常检测方法和装置，其方法包括：通过选择Porto数据集并进行数据预处理，构建了一个交通轨迹网络，将每辆车的轨迹数据抽象为图中的节点，并通过边表示车辆之间的关系；通过邻域重建模块，利用图神经网络对节点的接收域进行编码，在降维空间中重建节点的邻域结构，捕捉交通轨迹中车辆之间的复杂关系和属性信息；利用图对比学习最大化正样本相似度和最小化负样本相似度，以增强模型对交通轨迹异常行为的学习能力，进而提高对异常轨迹的检测准确性；通过定义的异常评分函数，计算每个轨迹的异常分数，并基于历史数据和误差分析等手段设定异常分数的阈值；最终，通过排名异常分数，高分的轨迹被标记为可能的异常，实现了对交通轨迹异常行为的有效检测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于教师模型分类层权重的输出正则化方法

当前第 / 件

一种可变径管道清洗机器人

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2433)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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