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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利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：CN120724351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511164086.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权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是由于彦伟;刘晨曦;赵星宇;齐建鹏;董军宇设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督轨迹表征学习的轨迹异常路线检测方法，其特征在于，包括： 获取轨迹数据； 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； 所述基于双视角同步掩码策略进行轨迹双视图对比表示学习，包括首先计算一个共享的二进制掩码矩阵，用于指示轨迹中需要被遮蔽的片段，其中n表示轨迹长度，掩码轨迹的构造方式为： ； 利用原始GPS轨迹中包含的空间语义，通过编码输入序列来增强模型对局部异常的敏感性，将中的每个点通过线性变换层映射为嵌入表示，其中n为轨迹长度，为嵌入维度，随后，加入位置编码以强化时间信息，得到最终输入表示：,在编码过程中，输入嵌入再乘以有效掩码以抑制无效位置：，同时为捕捉变长轨迹中的时间依赖关系，使用GRU编码器处理掩码后的嵌入： ， 其中为GRU编码器的最终GPS嵌入输出，随后通过平均池化得到全局表示： ； 所述从融合的时空特征中学习本质表征进行轨迹重构，包括在每个时间步中，以时空嵌入为输入，递归地更新隐藏状态最终隐藏状态捕获序列依赖关系，并作为轨迹的紧凑潜在表征用于重构任务： ， 其中表示上一时间步的隐藏状态，并采用GMM对轨迹的潜在空间进行建模，然后引入路径类别变量C以捕获不同的时空轨迹模式，其中，将给定轨迹的潜在向量与类别的联合后验分解为： ， 其中为轨迹属于类别的概率、轨迹、潜在向量，即为，通过贝叶斯定理计算表示为： ， 其中，定义路径类型的类别先验，潜在表征由混合成分与类别先验共同决定，最后引入生成网络，其中为超参数，对于给定序列和潜在路径向量，隐藏状态递归更新为： ， 其中表示由可学习RNN实现的ST-Decoder，其初始隐藏状态设为潜在向量，即。

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