本发明涉及一种基于北斗数据的营运车辆异常驾驶行为识别方法及系统，属于智能交通技术领域，解决了现有技术中难以对营运车辆的异常驾驶行为进行准确且可靠识别的问题。方法包括：采集营运车辆的原始北斗数据，将原始北斗数据进行清洗并统一时间间隔，得到速度时间序列数据；为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练；将待识别的速度时间序列数据输入训练后的符号化多通道卷积神经网络模型，得到异常驾驶行为的识别结果。