摘要
本发明公开了一种基于机器狗的电缆隧道自主监督系统及方法，涉及智能巡检技术领域，包括，采集隧道环境数据、电缆数据和图像数据，通过图像增强方法优化图像数据，传输至边缘计算单元；对环境数据、电缆数据和图像数据进行实时处理，利用深度生成模型进行故障模式识别，预测故障类型、位置与严重程度；将调整后的修复参数和图像数据比对，确认故障是否完全修复，利用智能学习机制生成巡检报告，上传至中央管理平台，通过分析与决策，对巡检任务进行路径优化。本发明通过将变分自编码器与循环神经网络结合的深度生成模型应用于多维输入数据处理，解决了现有技术中无法综合考虑多个数据维度的难题。
