一种基于多源异构概率融合的特定场景高程精构方法

本发明涉及一种基于多源异构概率融合的特定场景高程精构方法。所述方法包括通过RGB传感器、双目红外深度传感器及惯性测量单元同步采集多源数据；对RGB彩色图像进行实例分割和聚合深度，获取场景实例分割结果以及第一深度数据；基于双目红外深度图像重建初始点云；通过视觉‑惯性里程计进行位姿解算，并耦合回环检测优化相机轨迹，输出全局一致位姿；融合所述第一深度数据与初始点云，生成带有实例信息的分割点云；最后，基于所述分割点云生成跨模态增强融合点云，并结合全局一致位姿进行多源异构概率融合与卡尔曼滤波，输出能够区分低矮物体场景解耦高程精构图。本发明有效增强了场景环境的理解，显著提升了地形高程数据生成的智能化水平。