基于人工智能的无线充电设备故障检测方法及系统

本发明公开了基于人工智能的无线充电设备故障检测方法及系统，通过基于DP‑CNN双路径卷积神经网络，第一路径利用3D卷积层分析热成像数据的空间模式，第二路径通过LSTM长短时记忆网络分析电磁场数据的时间序列模式，并通过注意力机制加权特征的贡献度，构建双路径特征融合网络模型；利用贝叶斯优化算法优化所述双路径特征融合网络模型的超参数，得到目标双路径特征融合网络模型；将所述设备特征数据输入至所述目标双路径特征融合网络模型中，输出故障概率指数，根据故障概率指数和预设的置信度阈值生成诊断报告。能精准捕捉到各类故障的细微特征，大幅提高了故障检测的准确率，有效减少了漏检和误检情况的发生。