车辆结群向前行驶是高速公路上连续交通流中的常见现象。群内车辆发生异常行驶行为会影响周边相邻多辆车辆，易引发交通事故。而目前采用的快速识别高速公路上车群的方法存在局限。文中基于车辆微观运动状态，提出高速公路上车间互扰程度大的车群自动识别方法，基于路段全样本车辆轨迹数据和责任敏感安全模型计算相邻车辆间的互扰强度，借鉴复杂网络理论将多车间的扰动关系转换为网络图，并基于社区发现算法实现车群自动识别。基于Highway Drone(High D)数据集进行实例验证，结果表明，随着速度的增大，车间互扰强度增大；采用文中车群识别算法能自动实现车群识别，且车群内的车辆互扰强度明显大于车群间的车辆互扰强度；车群内速度波动越大，存在风险的车辆对个数越多。