1.一种基于模糊理论的异常轨迹检测方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：S1、将具有固定起点和终点的轨迹放入轨迹集 中，基于滑动窗将轨迹集 中的轨迹STi分为若干轨迹段STin；

S2、检测当前滑动窗内所有轨迹段STin的类别，包括：绝对正常轨迹段、局部异常轨迹段及正常轨迹段；

S3、统计轨迹STi上的局部异常轨迹段数量、正常轨迹段与绝对正常轨迹段数量之和，进而计算轨迹STi的异常得分，若异常得分大于设定阈值，则认定对应轨迹STi为全局异常轨迹，否则为正常轨迹；

轨迹段STin的分类方法具体如下：

S21、计算轨迹段STin与滑动窗内其他轨迹段的MT距离之和，即轨迹段STin的局部异常分数LAS(STin)；

S22、将局部异常分数LAS(STin)输入正常模糊集及异常模糊集，获取轨迹段STi的正常概率和异常概率，若正常概率大于异常概率，则将轨迹段STin放入绝对正常轨迹集 中，否则，将轨迹段STin放入非绝对正常轨迹集 中；

S23、在绝对正常轨迹集 中选择轨迹段STin的k个近邻轨迹段，计算轨迹段STin与k个近邻轨迹段的MT距离之和，即为轨迹段STin的局部异常分数LASk(STin)；

S24、将局部异常分数LASk(STin)输入正常模糊集及异常模糊集中，获取轨迹段STin的正常概率和异常概率，若正常概率小于异常概率，则认定轨迹段STin为局部异常轨迹LA，否则轨迹段STin为正常轨迹段。

2.如权利要求1所述基于模糊理论的异常轨迹检测方法，其特征在于，轨迹段STin和轨迹段STjn间的MT距离采用如下公式进行计算：其中， 分别表示轨迹段Tin、轨迹段Tjn上的第q个轨迹点， 表示轨迹点 所在网格之间的距离，轨迹点 所在网格位于网格地图中的第a行第b列，轨迹点所在网格位于网格地图中的第c行第d列，则 len(STin)、len(STjn)表示轨迹段STin、轨迹段STjn的长度，|STin∩STjn|表示轨迹段STin和轨迹段STjn的交集中的网格数。

3.如权利要求1所述基于模糊理论的异常轨迹检测方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：S4、计算轨迹集 中各轨迹STi的全局异常分数GAS(STi)；

S5、全局异常分数GAS(STi)输入正常模糊集及异常模糊集，获取轨迹STi的异常概率和正常概率，则轨迹STi为全局异常轨迹，否则，轨迹STi为正常轨迹。

4.如权利要求3所述基于模糊理论的异常轨迹检测方法，其特征在于，轨迹STi的全局异常分数GAS(STi)采用如下公式进行计算：其中，w1，w2，w3为权重值，DistMT(STi,STj)表示轨迹STi与轨迹STj间的MT距离，speed(STi)、speed(STj)表示轨迹STi、轨迹STj的速度，Time(STi)、Time(STj)分别表示轨迹STi、轨迹STj所花费的时间。