基于改进图像增强的低照度场景视觉惯性定位方法

为提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度，提出一种结合图像增强技术的视觉惯性定位方法。根据不同曝光图像的直方图确定相机响应模型，通过曲线拟合确定模型参数。利用非线性优化得到低照度图像的照明图以及曝光率矩阵，根据相机响应模型对低照度图像进行预处理。使用光流法进行特征追踪，将视觉误差、IMU误差以及先验误差作为约束，构建紧耦合优化模型，从而实现更精确的位姿估计。最后使用车载设备采集的真实数据对所提方法进行了评估，实验结果表明：所提方法能有效提升视觉惯性导航系统在低照度场景下的定位精度，相比于无图像增强的方法，定位精度提高了25.59%；相比于改进前的图像增强方法，定位精度提高了6.38%。     

“两层三步”战略提升公费师范生教学能力的培养实践——以四川师范大学化学专业为例

公费师范生政策对促进师资有效配置、推动义务教育均衡发展具有重要意义。相较于部属师范院校公费师范生，省属师范院校公费师范生的培养无论是在办学的客观条件还是学生的主观能力水平都具有一定差距。四川师范大学化学专业采用“两层三步”战略对公费师范生进行分层培养，因材施教。通过测试学生学情后对学生分层定级，优秀层级学生主要进行研究性学习与创新性实验学习，普通层级学生进行薄弱知识与基础实验技能的强化训练；建立质量评价体系，一段时间后实行学生层级的动态调整，以激发学生内在潜能。这一战略有效提升了公费师范生的学习动力和教学能力。