基于注意力机制融合RNN的车辆异常轨迹检测方法研究.pdf
目录
摘要I
ABSTRACTIII
第一章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1轨迹挖掘2
1.2.2异常轨迹检测3
1.3研究内容4
1.4论文结构和技术路线5
1.5本章小结6
第二章相关技术7
2.1轨迹数据7
2.2神经网络7
2.2.1卷积神经网络7
2.2.2循环神经网络8
2.2.3长短期记忆神经网络10
2.2.4门控循环神经网络11
2.2.5注意力机制12
2.3本章小结14
第三章基于时间注意力机制的车辆异常轨迹检测方法15
3.1车辆异常轨迹定义15
3.2基于时间注意力机制的车辆异常轨迹检测16
3.2.1轨迹数据预处理16
3.2.2融合时空特征的检测模型18
3.2.3基于时间注意力机制融合时空特征的检测模型22
3.2.4异常轨迹检测25
3.3实验分析26
3.3.1实验数据26
3.3.2评价指标27
3.3.3对比算法27
3.3.4实验结论28
3.4本章小结33
第四章基于时空注意力机制的车辆异常轨迹检测方法35
4.1基于时空注意力机制的车辆异常轨迹检测35
4.1.1基于改进双向门控循环神经网络的检测模型35
4.1.2基于时空注意力机制融合时空特征的检测模型37
4.2实验分析39
4.2.1实验数据39
4.2.2实验结果40
4.3本章小结43
第五章总结和展望45
5.1总结45
5.2展望46
参考文献47
在学期间取得的科研成果53
致谢55
摘要
随着现代社会城市交通量的持续增加，车辆轨迹异常检测在确保驾驶安全
方面扮演着越来越重要的角色。通过车辆轨迹异常检测，能够识别那些表现出不
寻常行为的车辆轨迹，如违规行驶、突然变道等。及时发现异常轨迹使相关部门
能够采取适当的措施来预防潜在的交通事故，提供更安全、更便捷的出行体验。
而现有检测方法在提取轨迹特征上存在不够全面、对于重点特征关注不到位的问
题，本课题针对车辆异常轨迹检测问题进一步研究与改进。主要研究如下：
1.针对传统的循环神经网络在处理轨迹数据时难以捕捉到局部特征和空间
关系的问题、缺乏对重要特征的关注，提出了基于时间注意力机制的卷积门控循
环神经网络（ATT-CNN-GRU）模型。将卷积神经网络和门控循环神经网络结合
用于轨迹特征提取中，增强了对轨迹数据特征的提取能力，更好地提取轨迹数据
中的时空关系；引入了时间模式注意力机制（TemporalAttentionMechanism），
在车辆异常轨迹检测中具有显著的优势，模型能够自动学习轨迹数据中的重要特
征，并将更多的关注度放在可能存在异常的轨迹部分，有利于强化特征学习，提
高异常轨迹检测的准确性和效率。
2.针对当前检测方法缺乏双向时间建模的能力以及无法同时关注时间和空
间维度上的关系，提出了改进的基于时空注意力机制的卷积双向门控循环神经网
络（AT-CNN-BiGRU）模型。BiGRU的双向循环结构可以从正向和反向同时进
行特征提取，相比起GRU在特征提取方面更加全面；在网络中引入时空注意力
机制（SpatiotemporalAttentionMechanism）动态调整每个通道的权重值，获取轨
迹数据时间和空间维度信息，进而提升检测效果。
综上所述，通过在门控循环神经网络基础上引入卷积神经网络和时间注意力
机制，提高了轨迹数据特征的提取能力和异常轨迹检测的准确性。同时，提出基
于时空注意力机制的卷积双向门控循环神经网络改进方法，以提高车辆异常轨迹
检测性能，为城市交通管理和安全领域提供了重要的决策支持和技术手段。
关键词异常轨迹检测；卷积神经网络；注意力机制；循环神经网络
ABSTRACT
Withthecontinuousincreaseof