摘要
本发明公开了一种基于图像识别的设备监测方法及系统,涉及图像识别技术领域,包括,获取实时图像数据并进行预处理,通过特征融合将多层次的特征向量整合成综合特征向量;将综合特征向量输入基于深度特征与环境动态调适构建的,环境适应性与泛化能力增强的分类模型,应用分类模型对设备状态进行实时监测,计算设备的异常概率,基于设备处于异常状态的概率,评估当前设备的状态,生成设备状态监测报告。本发明通过采集和处理实时图像,提升了监测效率,深度学习技术提取特征,增强了识别能力,特征融合后,模型敏感性提高,异常检测更精确,自适应分类器确保了监测准确性,实时分析设备状态,评估健康度,并为维护提供数据支持,减少故障。