随着定位设备的广泛应用,大规模的轨迹数据(trajectory data)在许多商业应用中正以前所未有的速度产生和收集,因此对轨迹数据的分析有着深厚的研究价值与广阔的应用空间。轨迹运动模式检测是轨迹数据分析的一项重要任务,目前,现有工作已经提出了很多有现实意义的轨迹运动模式。由于数据的实时性要求越来越高,以往的离线数据分析已经不能满足需求。近年出现了一些关于轨迹数据实时分析的研究成果,但是这些工作都是针对轨迹数据进行简单处理,例如范围查询或者近邻查询。针对轨迹数据的实时运动模式检测更为复杂,目前还没有工作提出正式的定义以及完善的解决方案。针对这一现状,我们提出了轨迹数据上的实时运动模式,并基于Apache Flink的计算框架,设计了对大规模轨迹数据进行实时运动模式检测的算法 ICPE(Indexed Clustering and Pattern Enumeration),并通过详尽的实验验证了算法ICPE的正确性和效率。