一种基于大数据的智能图像分类方法

本发明公开了一种基于大数据的智能图像分类方法，本发明涉及图像分类技术领域，包括图像特征提取，利用深度学习算法对提取的特征进行整合和分类，本发明的优点在于：通过构建振动和温度数据融合时频图可以将两种不同物理量的信息整合到一个可视化的表示中，振动数据通常反映了机械系统的动态特性，如轴承的运转平衡、部件之间的碰撞或摩擦等，温度数据则与能量损耗、热传导以及潜在的故障发热等有关，通过融合时频图，能够同时捕捉到机械振动和热变化在时间和频率上的关联信息，为设备状态监测和故障诊断提供更全面的视角，在故障发生时，振动和温度信号往往会同时发生变化，轴承出现局部磨损故障时，振动幅度可能会增加。