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龙图腾网获悉中国人民公安大学申请的专利一种用户轨迹预测与异常轨迹检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114239902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111247387.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种用户轨迹预测与异常轨迹检测方法及系统是由顾海硕;陈鹏;张宇;白志斌设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户轨迹预测与异常轨迹检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用户轨迹预测与异常轨迹检测方法及系统，方法包括：S100、获取路网数据、地理信息数据和高风险时空信息数据；S200、基于路网计算引擎和路网数据，对原始的轨迹数据进行预处理，包括异常值去除、缺失项填充、路网匹配和周期划分；S300、基于预处理后的轨迹数据，识别用户轨迹的所有落脚点驻点作为落脚点驻点候选集；S400、基于路网数据、地理信息数据和落脚点驻点候选集，提取轨迹数据中的路网结构特征向量、轨迹结构特征向量以及落脚点驻点语义特征向量。本发明能够兼顾用户短期轨迹动向及轨迹驻点的预测，准确度更高，预测效果更佳。

本发明授权一种用户轨迹预测与异常轨迹检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用户轨迹预测与异常轨迹检测方法，其特征在于，包括： S100、获取路网数据、地理信息数据和高风险时空信息数据； S200、基于路网计算引擎和所述路网数据，对原始的轨迹数据进行预处理，包括异常值去除、缺失项填充、路网匹配和周期划分； S300、基于预处理后的所述轨迹数据，识别用户轨迹的所有落脚点驻点作为落脚点驻点候选集； S400、基于所述路网数据、所述地理信息数据和所述落脚点驻点候选集，提取所述轨迹数据中的路网结构特征向量、轨迹结构特征向量以及落脚点驻点语义特征向量； S500、对所述轨迹数据中的路网结构特征向量、轨迹结构特征向量以及落脚点驻点语义特征向量进行特征融合，得到融合后的当前轨迹特征向量，将所述融合后的当前轨迹特征向量与同一周期内的历史轨迹特征向量进行历史特征融合，得到历史特征向量； S600、基于所述融合后的当前轨迹特征向量和所述历史特征向量，生成相应的轨迹序列，所述轨迹序列包括预测路段特征向量和预测落脚点驻点特征向量； S700、基于当前路段下一时间点的候选路段集和所述预测路段特征向量，进行正则化，得到预测路段，基于所述落脚点驻点候选集和所述预测落脚点驻点特征向量，进行正则化，得到预测落脚点驻点； S800、基于所述预测路段、所述预测落脚点驻点、所述高风险时空信息数据，以及当前路段和所述预测驻点落脚点间的候选路线集，获取路线偏移指标和潜在风险指标两项指标作为异常状态衡量指标，进行状态检测，得到检测结果； S600包括： 将所述融合后的当前轨迹特征向量和所述历史特征向量，以及当前轨迹的运动状态和当前轨迹是否处于历史落脚点驻点输入基于神经网络的seq2seq模型，输出所述预测路段特征向量和所述预测落脚点驻点特征向量； S800中，基于所述预测路段、所述预测落脚点驻点、所述高风险时空信息数据，以及当前路段和所述预测落脚点驻点间的候选路线集，获取路线偏移指标和潜在风险指标，包括： 通过所述路网计算引擎获取当前路段前往所述预测落脚点驻点的所有潜在最短路段作为所述候选路线集； 计算所述预测路段在所述候选路线集中出现的概率作为所述路线偏移指标； 计算所述候选路线集对所述高风险时空信息数据的覆盖率作为所述潜在风险指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民公安大学，其通讯地址为：100038 北京市西城区木樨地南里1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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