一种基于多尺度小波变换的BEVFusion工业巡检机器人定位方法

本发明公开了一种基于多尺度小波变换的BEVFusion工业巡检机器人定位方法，通过离散小波变换对多模态传感器输入特征进行多频域分解，分离出低低频、高低频、低高频与高高频信息，并结合卷积神经网络以及全卷积神经网络，实现提取后特征的增强。具体而言，改进后的CNN对相机特征进行分解和增强，再通过逆小波变换重构相机特征，同时结合提取到的激光雷达点云特征，实现对相机和点云特征的融合，并通过改进后的RCNN深度融合相机和激光雷达特征。该方法的应用显著提升动态环境中的目标检测范围和语义分割能力，对工业机器人自主导航、高危环境设备监测及智能制造系统的多传感器协同感知等领域的应用发展提供了重要技术支撑。