本发明涉及一种模型构建方法、装置以及异常轨迹点实时检测方法。本发明通过获取历史轨迹数据并对所述历史轨迹数据进行预处理，提取历史轨迹数据中异常轨迹，构建模型训练数据；然后提取异常轨迹中每个轨迹点的特征向量，并对每个轨迹点进行相对位置编码；最后将每个轨迹点的特征向量以及相对位置编码作为输入，对transformer网络模型进行训练，得到异常轨迹点实时检测模型。本发明采用基于transformer模块的神经网络模型，对时序轨迹序列进行建模，对每个轨迹点给出异常和非异常的标签。提高异常轨迹点检测的准确率和效率。