基于多源数据融合的货车出行特征与违禁行为挖掘方法

本发明公开了基于多源数据融合的货车出行特征与违禁行为挖掘方法，包括：获取货车的多源时空数据构建清洁轨迹数据，通过对清洁轨迹数据进行深度特征提取，得到表征轨迹隐含出行模式的低维嵌入特征向量；在隐空间距离与原始时空域间隔的联合约束下进行无需预设聚类数目的自适应聚类，以识别货车的出行端点，并根据聚类所得驻留簇的时空属性与出行链上下文信息，判别各驻留簇对应的货运活动意图；将识别出的出行端点及货运活动意图作为节点属性注入时空知识图谱，并将违禁行为的判定逻辑表达为支持时序约束与空间约束的图模式查询；执行图模式查询以检索违禁行为实例，遍历关联的交通事件实体，从而形成结构化证据链。