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龙图腾网获悉武汉中海庭数据技术有限公司申请的专利基于自注意力和无监督学习的地图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：CN115760918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211436907.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于自注意力和无监督学习的地图异常轨迹检测方法及系统是由石涤文;尹玉成;胡丹丹;姚琼杰;刘奋设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力和无监督学习的地图异常轨迹检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于地图生产技术领域，具体提供了基于自注意力和无监督学习的地图异常轨迹检测方法及系统，其中方法包括：通过网格化地图将连续矢量轨迹转换成原始数据，再通过全连接维度转换得到原始离散轨迹序列，然后通注意力编码得到轨迹在隐空间的映射，如此训练便可得到轨迹编码器，然后对待测的轨迹进行异常概率估计得到轨迹异常概率。用数据驱动的方式解决异常轨迹检测的问题，以避免规则方法难以覆盖现实情况的问题。并通过使用了更有效的轨迹编码方式，自注意力模型，从而学习到表达更好的轨迹特征；此外，用无监督替代二分类模型，省去人工标签成本，并且有更好的现实可用性。

本发明授权基于自注意力和无监督学习的地图异常轨迹检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自注意力和无监督学习的异常轨迹检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将地图轨迹点对应的经纬度坐标序列转换成网格横纵坐标形式的原始数据； S2，将原始数据通过全连接层转换成自注意力模型需要的维度，得到原始离散轨迹序列； S3，通过自注意力模型对离散轨迹序列进行编码； S4，基于编码结果进行隐空间重采样，得到重采样结果z； S5，采样自注意力解码的训练方法对重采样结果z进行解码； S6，通过全连接维度转换成网格横纵坐标的维度，得到解码离散轨迹序列； S7，将解码离散轨迹序列和原始离散轨迹序列进行均方差损失函数计算得到均方差误差，将散度损失函数与均方差误差加起来，即得到训练时的完整的损失函数结果，当损失函数结果小到预设范围内时，轨迹编码器训练完成； S8，将正常的地图轨迹数据输入轨迹编码器后得到连续的隐空间数据，对该隐空间数据进行概率密度估计，得到概率密度函数； S9，将待测地图轨迹输入轨迹编码器后得到隐空间的均值，将所述均值代入概率密度函数，得到轨迹异常概率。

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