本发明公开了一种基于耦合隐马尔可夫模型的城市道路异常交通流检测方法，是从大规模车辆GPS轨迹数据中检测出异常交通流的方法，该方法分为异常交通流建模和在线实时检测两部分内容。通过异常交通流建模获得与道路交通流状态和交通流量之间概率关系、以及与道路状态之间相互影响的概率关系。在在线实时检测过程中结合异常交通流建模参数计算实时车辆GPS轨迹数据的流量似然度，当似然度低于给定阈值时，认为发生了异常。本发明使用基于CHMM模型来检测车辆GPS轨迹数据中的异常交通流，能够充分利用道路的拓扑信息；本发明针对道路交通特点，在CHMM模型中引入了线性耦合系数，能够在时间、空间上都十分高效的检测出道路上的异常交通流。