基于多模态数据融合的车辆故障检测方法、装置及设备

本申请公开了一种基于多模态数据融合的车辆故障检测方法、装置及设备，获取目标车辆对应的车辆传感器数据、用户驾驶习惯数据以及环境信息数据；通过卷积神经网络对车辆传感器数据进行特征提取，得到第一特征数据；通过模糊逻辑算法对用户驾驶习惯数据进行处理，得到第二特征数据，以及对环境信息数据进行处理，得到第三特征数据；对第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据进行卡尔曼滤波融合，得到综合特征数据；将综合特征数据输入到预先训练好的车辆故障检测模型中，通过车辆故障检测模型预测得到目标车辆对应的故障检测结果。本申请能够提高车辆故障检测的准确度和效率。本申请可广泛应用于车辆技术领域内。