一种基于BEV的多传感器融合废钢料堆特征提取方法

本发明涉及一种基于BEV的多传感器融合废钢料堆特征提取方法，属于计算机视觉和机器人技术领域。该方法首先对激光雷达和摄像头获取的数据进行预处理，去除噪声并保留关键信息。然后，将预处理后的数据转换到统一的BEV视角，以便于后续的特征提取和融合。接着，使用PointNet网络和改进的ResNet网络分别提取点云数据和图像数据的特征。最后，通过Deformable Attention机制和多头注意力机制将两种特征进行对齐和融合，生成融合后的BEV特征。该方法解决了废钢料堆场景中数据不对齐、特征提取不充分等问题，提高了废钢料堆的识别、分类和定位的精度和鲁棒性，从而为废钢料处理的自动化提供了技术支持。