本申请涉及智能检测领域，其具体地公开了一种硫化氢气体检测系统及方法，其通过获取由压力传感器采集的硫化氢气体压力的时间序列，并采用基于深度学习的数据处理和分析技术对所述硫化氢气体压力进行时序特征分析和融合，以此根据所述硫化氢气体压力在不同时间尺度上的时序聚合特征来自动地得到是否存在泄露的检测结果。通过这样的方式，能够更深入地理解硫化氢气体压力数据的动态变化，以此区分硫化氢气体压力的自然波动和泄露引起的波动，从而减少误报和漏报来更准确地识别硫化氢气体的泄露。