一种基于深度学习的无人集卡故障诊断方法、系统及介质

本发明涉及一种基于深度学习的无人集卡故障诊断方法、系统及介质，所述方法包括：U1.车辆行驶在道路上，基于车载多组传感器实时获取车辆的运动状态数据信息；U2.基于所述车辆的运动状态数据信息，采用基于正弦因子和动态学习的随机森林回归预测算法对车辆的运行参数进行预测，得到预测后的车辆的运行参数数据信息；U3.基于所述预测后的车辆的运行参数数据信息，构建基于多源数据融合的深度学习的故障诊断模型，对车辆的故障点进行诊断，得到车辆的故障点的诊断数据信息。本发明不仅能够精确的且快速的对无人集卡的车辆故障问题进行诊断，而且运营人员可以快速解决一些常见问题，用来提升无人集卡的维护运营效率。