基于深度学习的GIS设备伸缩节隐患智能检测系统、设备及存储介质

本发明公开了一种基于深度学习的GIS设备伸缩节隐患智能检测系统，涉及智能监测领域，该系统包括采集预处理模块、多模态数据融合模块、缺陷检测与分类模块、智能隐患评估模块和优化反馈模块。本发明结合多个传感器数据，通过数据融合技术对设备的健康状况进行综合评估。这种多源数据融合能够有效提升故障检测模型的准确性，避免因单一数据源的局限性导致的误判，提供更加全面和准确的设备健康状态评估。通过实时监测和预警，本发明能够对设备进行长期健康评估，避免设备在使用过程中出现严重故障。