一种基于多模态数据分析的束线带检测方法及系统

本申请涉及一种基于多模态数据分析的束线带检测方法及系统，包括通过传感器组采集汽车束线带连接点的多模态信号，得到汽车束线带的多模态信号；对多模态信号进行预处理，得到预处理后的多模态数据；使用多模态数据融合算法预处理后的多模态数据进行融合，形成综合特征向量；使用机器学习算法对综合特征向量进行分析，识别汽车束线带连接点的健康状态，并根据健康状态确定故障类型；基于故障类型，对连接点的故障发生时间进行预测，并生成故障发生概率和故障预警信息；根据故障发生概率和故障预警信息，生成实时健康状态报告，并将多模态信号和实时健康状态报告上传至云端平台。本申请具有提升束线带连接可靠性的检测精度的效果。