抓历史机遇 造秀美山川——岷县退耕还林（草）工作纪实

沉痛的教训历史上的岷县，曾是植被良好的林草丰茂之地，有着大片的森林和优良的草场。然而近年来，由于人口的急剧增长，人地矛盾日渐突出，加上长期受“靠天吃饭”、“以粮为纲”等历史局限和认识误区的影响，人们走上了“靠山吃山”、竭泽而渔的不归之路。无节制的砍伐森林和过度的恳荒放牧使生态环境急剧恶化，陷入“越穷越垦，越垦越穷；越牧越荒，越荒越牧”的恶性循环之中，无雨则旱，有雨成灾，干旱、雹洪和泥石流等自然灾害频繁降临，已经成为制约岷县农村经济社会进一步发展的重要因素，有的地方甚至到了危及人们生存的地步。在曾…     

基于自适应阈值ORB特征提取的果园双目稠密地图构建

针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过计算不同光照下图像平均像素求解阈值,对左右目图像提取ORB特征,增加了不同光照条件下的特征点匹配数量;然后根据特征点估计相机位姿完成局部地图跟踪,对跟踪线程产生的关键帧地图点进行BA优化完成局部地图构建。在原有算法基础上添加了基于ZED-stereo型相机双目深度融合的稠密建图模块,对左右目关键帧进行特征匹配获得图像对,利用图像对求解深度信息获取地图点,经过深度优化获取相机位姿,根据相机位姿进行局部点云的构建与拼接,最终对获得的点云地图进行全局BA优化,构建果园三维稠密地图。在KITTI数据集序列上进行测试,本文所改进的ORB-SLAM2算法的绝对轨迹误差更加收敛,轨迹误差标准差在00和07序列分别下降60.5%和62.6%,在其他序列上也有不同程度下降,表明本文算法定位精度较原始算法有所提高。不同光照环境下进行算法性能测试,结果表明本文算法较原始算法能更好地适应不同光照条件,在较强光照、正常光照、偏弱光照和阴雨天气下特征点平均匹配数量增加5.32%、4.53%、8.93%、12.91%。进行果园直线和稠密建图试验,结果表明直线行驶偏航角更加收敛,定位精确度高,关键帧提取数量较原始算法下降2.86%、平均跟踪时间减少39.3%;稠密建图效果好,能够很好地反映机器人位姿和果园真实环境信息,满足果园三维稠密点云地图构建需求,可为果园机器人导航路径规划提供支持。     

形成性评估在高职院校《应用写作》行业岗位化教学中的运用

高职院校《应用写作》行业岗位化教学模式的本质注定了它不可能只运用终结性评估一种方式,而应注重运用形成性评估。高职院校《应用写作》行业岗位化教学形成性评估有其特定的主体、内容和标准。它的实施可以概括为:(一)调查研究,建立基础教学档案库;(二)建立教学评估委员会,探求可行性评估策略;(三)建立高职学生《应用写作》学习成长档案库;(四)建立高职教师《应用写作》教学成长档案库;(五)对形成性评估实践的跟踪调查、研究改善。这种评估能客观公正地评价与改善当前的高职院校《应用写作》教学现状。     

高职院校《应用写作》课程岗位化教学教材编写之构想

鉴于当前高职院校《应用写作》课程岗位化教学理论及教材编写所出现的问题,在区别核心概念"岗位"与"专业"、"职业"的基础上,首次划分了高职院校《应用写作》课程适用的岗位群,并提出了围绕岗位、开放发展、紧跟时代、易于操作的教材编写原则和纸质版、网络版"双版"教材的构想,在高职院校《应用写作》课程岗位化教学改革上具有一定的开拓意义。