本申请涉及智能充电的领域，其具体地公开了一种智能充电系统及其工作方法，其通过特征编码器来提取出经过实时地采集电池单体的电压、电流、温度、压力等充电数据之间的关联特征，同时，还采用基于深度学习技术的卷积神经网络模型来挖掘出电解液表面图像的高维隐含特征，并且应用了高斯密度图来融合所述充电特征向量和所述表面特征向量，以使得分类的结果更为准确。这样，可以得到较为准确的充电电流的控制类型，以用来判断充电电流应增大、减小，还是维持，从而就可以使得充电的效果更好。