本文提出的方法確實可以應用於其他需要利用結構特徵的計算機視覺任務，如SLAM和3D重建等，具體原因如下：
結構特徵的通用性：線段和消失點等結構特徵在許多場景中都是普遍存在的，這使得本文的方法可以在不同的計算機視覺任務中發揮作用。這些特徵能夠提供額外的幾何約束，從而提高系統的穩健性和準確性。
增強的地圖構建能力：在SLAM任務中，利用混合特徵進行地圖構建可以提高對環境的理解，特別是在低紋理或結構化的環境中。這樣的能力使得系統能夠在更具挑戰性的場景中保持穩定的性能。
不確定性建模的應用：本文中提出的不確定性建模方法可以幫助其他計算機視覺任務更好地處理不確定性問題，這在SLAM和3D重建中都是至關重要的。通過對特徵的不確定性進行建模，可以提高整體系統的可靠性。
擴展性和靈活性：本文的方法具有良好的擴展性，可以根據具體任務的需求進行調整和優化。這使得其在不同的應用場景中都能夠靈活運用，從而滿足多樣化的需求。