【摘 要】
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随着城市交通量的增大，安全隐患越来越多，车辆轨迹异常检测对于安全驾驶领域来说也越来越重要。为了更好地提取轨迹的特征，在循环神经网络检测的基础上加入了卷积神经网络，利用卷积加循环的神经网络检测学习轨迹序列信息，并且结合了注意力机制，通过这种技术结合的方法，进一步提高轨迹嵌入的质量。结果表明，该轨迹异常检测方法的性能在各项指标上显著优于其他检测算法，验证了该异常检测方法的有效性和实用性。
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随着城市交通量的增大，安全隐患越来越多，车辆轨迹异常检测对于安全驾驶领域来说也越来越重要。为了更好地提取轨迹的特征，在循环神经网络检测的基础上加入了卷积神经网络，利用卷积加循环的神经网络检测学习轨迹序列信息，并且结合了注意力机制，通过这种技术结合的方法，进一步提高轨迹嵌入的质量。结果表明，该轨迹异常检测方法的性能在各项指标上显著优于其他检测算法，验证了该异常检测方法的有效性和实用性。
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