本研究在无标注数据的情况下，通过将大规模GPS数据建模为停留点事件，并结合变压器等现代序列模型进行自监督训练，探讨如何检测移动行为异常。结合Aleatoric和Epistemic不确定性可提高模型的异常检测能力。

基于不确定性的人员移动建模与异常检测
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