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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于动态图的异常交通流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：CN120412286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510897386.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于动态图的异常交通流检测方法及系统是由聂艳彬;马勇;蓝子轩;牛新征;金昌昊;何美斌;叶礼斌设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图的异常交通流检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态图的异常交通流检测方法及系统，应用于异常交通流检测领域。方法包括：通过城市路网数据将城市划分为若干子区域，获取车辆轨迹数据构建交通流张量；基于交通流张量构建近似图并进行数据增强，生成交通流张量的局部视图和全局视图；设计具有时间图编码器的对比学习模型对多视图数据进行联合训练，捕获时空依赖特征；采用滑动窗口获取实时交通流嵌入向量，通过局部异常因子算法识别异常交通模式，最终实现城市异常交通区域的定位。该方法通过时间图编码器与对比学习的融合，有效提升了复杂路网环境下交通异常检测的准确性，为城市交通智能化管理提供了可靠的技术支撑。

本发明授权一种基于动态图的异常交通流检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图的异常交通流检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取城市路网数据，根据所述城市路网数据将城市划分为若干子区域； 获取车辆轨迹数据，以时间间隔为划分时间段，统计子区域在每个时间段的交通流量，构建交通流张量； 根据所述交通流张量计算子区域之间的相似度，构建相似图； 获取子区域的空间信息，根据所述空间信息构建邻近图； 将所述相似图和所述邻近图进行融合，得到近似图； 对所述交通流张量进行时间数据增强，同时对所述近似图进行空间数据增强，构建子区域在每个时间段的局部视图与全局视图； 利用时间图编码器构建对比学习模型，将历史时间段的所述局部视图和所述全局视图输入所述对比学习模型进行训练； 从训练完成的对比学习模型中提取时间图编码器，获取当前时间段子区域的交通流量和近似图，将所述交通流量作为所述近似图中与子区域对应的节点属性，输入所述时间图编码器，得到当前时间段子区域的嵌入向量； 构建滑动窗口，收集所述滑动窗口内的嵌入向量，利用局部异常因子算法检测所述滑动窗口内的异常嵌入向量，根据所述异常嵌入向量找出当前时间段存在异常交通流的子区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330022 江西省南昌市高新区紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。