Abnormal human trajectories in working places are often associated with problems such as terrorism, violent attacks, and fire. Therefore, detecting anomalous human trajectories can improve safety and security in working areas. In this work, a novel framework of abnormal trajectory detection is proposed based on combining deep learning and density method. In particular, a Long Short-Term Memory-Autoencoder is first applied to learn informative representations of normal trajectories. Then, the density of trajectory representation in the latent space and reconstruction error of trajectory are used to detect anomalies. A novel metric is also proposed to determine the anomaly scores of trajectories. The proposed framework is evaluated using two real trajectory datasets: the MIT Badge and the sCREEN datasets. The experimental results show that our work effectively detects anomalies, achieving a f1-score of 81.08% on the MIT Badge dataset and 89.57% on the sCREEN dataset.Quỹ đạo bất thường của con người ở những nơi làm việc thường liên quan đến các vấn đề như: hỏa hoạn, tấn công bạo lực hay khủng bố. Vì vậy, việc phát hiện các quỹ đạo bất thường của con người có thể cải thiện độ an toàn và an ninh ở những nơi làm việc. Trong công việc này, một khung làm việc mới cho việc phát hiện quỹ đạo bất thường được đề xuất dựa trên sự kết hợp của học sâu và phương pháp mật độ. Đầu tiên, một bộ tự động mã hóa sử dụng mạng nơ-ron LSTM (Bộ nhớ ngắn-dài hạn) được áp dụng để học các thể hiện mang thông tin hữu ích của các quỹ đạo bình thường. Sau đó, mật độ của các thể hiện quỹ đạo trong không gian tiềm ẩn và lỗi khôi phục quỹ đạo được sử dụng để phát hiện bất thường. Một phép đo mới được đề xuất để xác định mức độ bất thường của quỹ đạo. Khung làm việc đã đề xuất được đánh giá sử dụng hai bộ dữ liệu quỹ đạo thực tế: MIT Badge và sCREEN.Các kết quả thí nghiệm chỉ ra rằng công việc của chúng tôi phát hiện các bất thường hiệu quả và f1-score đạt 81,08 % trên bộ dữ liệu MIT Badge và 89,57% trên bộ dữ liệu sCREEN.