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期刊信息/Journal information
液晶与显示
中科院长春光学精密机械与物理研究所 中国光学光电子行业协会液晶分会 中国物理学会液晶分会
液晶与显示

中科院长春光学精密机械与物理研究所 中国光学光电子行业协会液晶分会 中国物理学会液晶分会

郭海成

双月刊

1007-2780

yjxs@ciomp.ac.cn

0431-86176059；84613406

130033

长春市东南湖大路3888号

液晶与显示/Journal Chinese Journal of Liquid Crystals and DisplaysCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《液晶与显示》是中国最早创办的液晶学科专业期刊，是中国惟一的液晶学科和显示技术领域中综合性专业学术期刊；它是中文核心期刊，是英国《科学文摘》（SA）、美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》（PЖ）、美国《剑桥科学文摘》（CSA）、“中国科技论文统计源期刊”等20余种国内外著名检索刊物和文献数据库来源期刊；它是中国物理学会液晶分会会刊，是中国光学光电子行业协会液晶分会会刊，是中国专业学术期刊发行量最大的期刊之一。本刊以研究报告、研究快报、综合评述和产品信息等栏目集中报道国内外液晶学科和显示技术领域中最新理论研究、科研成果和创新技术，及时反映国内外本学科领域及产业信息动态，是宣传、展示我国该学科领域和产业科技创新实力与硕果，进行国际交流的窗口。本刊征集有关液晶和各类显示用材料及制备方法、各类显示器件物理和制作技术、各类显示新型模式和驱动技术、显示技术应用、显示材料和器件的测试方法与技术、各类显示器件的应用等研究论文。本刊刊发国家重大科技项目和国家自然科学基金、"973"、"863"、等项目及省、部委基金项目的文章达90%以上，并有许多成果已通过国家和省部级鉴定，获得较大的社会效益和经济效益，为我国显示技术的飞速发展做出了重大贡献。
正式出版
收录年代

    基于统计局部特征描述与匹配的点云配准算法

    王鑫淼李新春陶志勇
    89-99页
    查看更多>>摘要：针对ICP算法在初始位姿差、部分数据丢失和噪声干扰情况下鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于统计局部特征描述与匹配的点云配准算法.首先,用点云局部密度、点云拟合平面距离方差、高斯曲率和平均曲率构建一个四维的统计局部特征描述符,准确地描述查询点的局部特征;然后,通过点对间的特征差异进行对应点匹配,剔除错误点对,解决点云部分数据缺失和噪声干扰的问题;最后,使用平均匹配距离作为度量改进ICP算法,对点云进行配准,解决初始位姿较差时配准精度低的问题.实验结果表明,该算法在初始位姿差、部分数据丢失和噪声干扰情况下的配准精度提高至少1个量级,配准速率也有较大提升,在鲁棒性和配准精度方面均表现出明显优势.

    点云配准特征描述特征匹配平均匹配距离迭代最近点

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    双重响应异常约束的无人机目标跟踪

    郭伟林畅王春艳杨涵西...
    100-110页
    查看更多>>摘要：针对无人机跟踪目标易受视角变化、部分遮挡、背景杂波等因素影响而难以完成对目标的鲁棒跟踪问题,提出一种双重响应异常约束的无人机目标跟踪算法.首先,通过计算局部响应变化向量和全局响应峰值旁瓣比,在线动态更新空间正则化参数,降低边界效应的影响;其次,针对STRCF算法中的时间正则项的参数固定的问题,提出响应异常峰值判断机制,计算次峰响应系数,并将其融合到时间正则化参数上进行实时更新,避免目标模板变异造成跟踪漂移问题;目标函数通过交替方向乘子法迭代求解最优解.在UAV123、UAV20L和DTB70 三个无人机数据集上与代表性的目标跟踪算法进行大量实验,结果表明,在UAV123数据集上的精确度达到 71.7%,在DTB70数据集上的跟踪平均速度达到48.3帧/s.本文结果与现有相关滤波类无人机目标跟踪算法相比表现较好,具有较高的实时性和鲁棒性.

    目标跟踪相关滤波峰值旁瓣比交替方向乘子

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    基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法

    贾一凡曹天一白越
    111-119页
    查看更多>>摘要：为解决无人机在室外实际飞行时的自主避障问题,提出一种基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法.首先,引入Ghost模块改进YOLOv5中的CBL和CSP_X单元,使用CIOUloss作为回归损失函数,并将非极大值抑制CIOUnms修改为DIOUnms以优化损失函数;其次,对双目相机进行标定和校正;使用ORB特征点提取和滑动窗口匹配算法得到检测目标的视差值,再根据视差值和相机内参求解出障碍物的距离信息;最后,根据障碍物的位置和距离实现无人机的自主避障.该避障算法在嵌入式系统中运行的平均FPS达到14.3,并用无人机避障飞行试验证实了该算法的可行性;改进后的网络检测平均准确率为76.88%,与YOLOv5相比,平均检测精度均值下降0.37%,但检测时间下降22%,参数量下降25%.该算法对无人机的自主避障具有重要的应用价值.

    目标检测轻量化特征匹配无人机避障

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