一种基于人工智能和AR应用的特种设备巡检系统及方法

本发明提出一种基于人工智能和AR应用的特种设备巡检系统及方法，包括：收集设备历史数据构建数字孪生模型，并应用量子机器学习算法评估设备健康度；通过智能传感器网络实时监测设备运行状态，同时利用AR眼镜向巡检人员展示设备数字孪生与实际设备的三维叠加视图；系统结合图像识别和深度学习技术，实时分析设备表面缺陷并生成评估报告；采用多模态融合算法整合传感器数据、图像分析结果、历史运行数据及巡检人员输入，形成综合评估结果并推送个性化检修建议；支持远程专家协作，并通过自适应学习机制持续优化评估模型与巡检路径。通过本发明方案，可以提高巡检效率和设备故障预测准确率、降低特种设备安全事故发生率、延长设备使用寿命。