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龍圖騰網恭喜北京交通發展研究院申請的專利一種基于雙分支時空對比學習的長期交通異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119007436B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411043780.8，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種基于雙分支時空對比學習的長期交通異常檢測方法是由劉雪杰;郭繼孚;馬佳曼;溫慧敏;馬騰騰;朱家正;邢存遠;陳靜設計研發完成，并于2024-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙分支時空對比學習的長期交通異常檢測方法在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于雙分支時空對比學習的長期交通異常檢測方法，基于待檢測的交通網絡獲得多個視圖，各個視圖包括多個節點。針對各個視圖，獲得視圖中各節點的交通信號及節點之間的鄰接矩陣。基于預先訓練得到的檢測模型的第一分支，并根據各節點的交通信號獲得全局動態時空依賴關系信息，基于檢測模型的第二分支，并根據各節點的交通信號和節點之間的鄰接矩陣獲得靜態區域時空依賴關系信息。最后基于全局動態時空依賴關系信息和靜態區域時空依賴關系信息，獲得各節點的表征其是否存在長期交通異常的異常分值。本方案可以結合動態數據時空異質性、節點的靜態服務進行長期交通異常檢測，準確進行異常的長期交通流的檢測。

本發明授權一種基于雙分支時空對比學習的長期交通異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙分支時空對比學習的長期交通異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括：基于待檢測的交通網絡獲得多個視圖，各所述視圖包括多個節點；針對各所述視圖，獲得所述視圖中各所述節點的交通信號，并獲得節點之間的鄰接矩陣；基于預先訓練得到的檢測模型的第一分支，并根據各所述節點的交通信號獲得全局動態時空依賴關系信息；基于所述檢測模型的第二分支，并根據各所述節點的交通信號和節點之間的鄰接矩陣獲得靜態區域時空依賴關系信息；基于所述全局動態時空依賴關系信息和靜態區域時空依賴關系信息，獲得各所述節點對應的異常分值，所述異常分值表征所述節點是否存在長期交通異常；所述第一分支包括依次連接的時間自注意力編碼器、聚類層和空間自注意力編碼器，所述基于預先訓練得到的檢測模型的第一分支，并根據各所述節點的交通信號獲得全局動態時空依賴關系信息的步驟，包括：利用預先訓練得到的檢測模型的第一分支中的時間自注意力編碼器，對各所述節點的交通信號進行處理，輸出時間自注意力輸出信息；利用所述第一分支中的聚類層對多個節點進行聚類處理，得到多個聚類簇；針對各所述聚類簇，分別將各所述聚類簇中的各個節點的時間自注意力輸出信息輸入所述第一分支中的空間自注意力編碼器進行處理，輸出各所述節點的時空自注意力輸出信息；基于各所述節點的時空自注意力輸出信息，得到各所述節點的全局動態時空依賴關系信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京交通發展研究院，其通訊地址為：100000 北京市豐臺區六里橋南里甲9號首發大廈；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。