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　　专利摘要显示，本发明涉及交通管理与深度学习技术领域，公开了基于深度学习的重点车辆违法行为识别及处置管理方法及系统。获取重点车辆的历史轨迹数据、车载传感器数据和驾驶员行为视频序列，利用三维卷积神经网络和图卷积神经网络提取时空特征并生成行为节点嵌入向量集；利用格兰杰因果检验算法分析时序依赖关系生成因果邻接矩阵；构建时序因果图谱显式建模驾驶行为演化的因果链条；将实时行为特征映射到图谱节点后，利用图注意力传播算法进行多跳推理，计算未来时间窗口内各违法行为节点的激活概率分布，提取高概率违法行为节点生成预判结果集并输出至处置管理系统。本发明实现了在违法行为发生前的主动预判，提升了处置管理的主动性和预防效果。