基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备

本申请适用于扶梯监控技术领域，提供了一种基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备。该方法包括：通过传感器采集扶梯运行数据，该扶梯运行数据包含扶梯振动信号、扶梯温度、扶梯运行噪音和扶梯运行电流；通过卷积神经网络从扶梯运行数据中提取用于表征扶梯健康状态的局部特征，通过注意力机制融合各种扶梯运行数据的局部特征，得到扶梯的全局健康状态表征；构建扶梯领域知识图谱，在全局健康状态表征表示扶梯状态存在异常时，基于扶梯领域知识图谱中实体间的关系推理扶梯状态异常的原因，根据该扶梯状态异常的原因对扶梯健康状况进行评估。本申请能够全面分析扶梯运行数据，有效评估扶梯健康状态，提高扶梯的安全性、可靠性和运行效率。