Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Light Acquisition02:16

Light Acquisition

8.0K
In order to produce glucose, plants need to capture sufficient light energy. Many modern plants have evolved leaves specialized for light acquisition. Leaves can be only millimeters in width or tens of meters wide, depending on the environment. Due to competition for sunlight, evolution has driven the evolution of increasingly larger leaves and taller plants, to avoid shading by their neighbors with contaminant elaboration of root architecture and mechanisms to transport water and nutrients.
8.0K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Ultrafast roll-angle measurement via a polarization-modulated optical frequency comb.

Optics letters·2026
Same author

Dual-comb absolute ranging reaches orbit.

Light, science & applications·2026
Same author

Analysis of the impact of timing jitter on dual-comb ranging.

Optics express·2026
Same author

Deciphering the molecular landscape of Sjögren's disease, mucosa-associated lymphoid tissue lymphoma, and thyroid cancer: unraveling the complexities of disease mechanisms and diagnostic biomarkers.

Clinical rheumatology·2026
Same author

A multi-criterion feature integration framework for accurate diagnosis of Sjögren's disease using routine laboratory tests.

NPJ digital medicine·2025
Same author

Analysis of intensity noise in a dual-comb linear optical sampling ranging system.

Optics express·2025
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: May 5, 2026

Lensfree On-chip Tomographic Microscopy Employing Multi-angle Illumination and Pixel Super-resolution
08:41

Lensfree On-chip Tomographic Microscopy Employing Multi-angle Illumination and Pixel Super-resolution

Published on: August 16, 2012

12.0K

El LiDAR basado en hardware y el sistema de detección de fusión de imágenes basado en hardware.

Yuanzu Wang, Ruitong Zheng, Guanhao Wu

    Optics express
    |February 20, 2026
    PubMed
    Resumen
    Este resumen es generado por máquina.

    Un nuevo sistema de hardware fusiona a la perfección LiDAR y datos de imágenes multiespectrales para sistemas inteligentes no tripulados. Este enfoque supera los desafíos de alineación espacial y temporal, mejorando el rendimiento de la fusión de sensores.

    Más Videos Relacionados

    Femtosecond Laser Filaments for Use in Sub-Diffraction-Limited Imaging and Remote Sensing
    06:16

    Femtosecond Laser Filaments for Use in Sub-Diffraction-Limited Imaging and Remote Sensing

    Published on: April 25, 2019

    8.1K
    A Multimodal Wide-Field Fourier-Transform Raman Microscope
    06:48

    A Multimodal Wide-Field Fourier-Transform Raman Microscope

    Published on: December 30, 2025

    535

    Videos de Experimentos Relacionados

    Last Updated: May 5, 2026

    Lensfree On-chip Tomographic Microscopy Employing Multi-angle Illumination and Pixel Super-resolution
    08:41

    Lensfree On-chip Tomographic Microscopy Employing Multi-angle Illumination and Pixel Super-resolution

    Published on: August 16, 2012

    12.0K
    Femtosecond Laser Filaments for Use in Sub-Diffraction-Limited Imaging and Remote Sensing
    06:16

    Femtosecond Laser Filaments for Use in Sub-Diffraction-Limited Imaging and Remote Sensing

    Published on: April 25, 2019

    8.1K
    A Multimodal Wide-Field Fourier-Transform Raman Microscope
    06:48

    A Multimodal Wide-Field Fourier-Transform Raman Microscope

    Published on: December 30, 2025

    535

    Área de la Ciencia:

    • Robótica y sistemas autónomos.
    • Sensor de fusión de la fusión.
    • Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador

    Sus antecedentes:

    • Los sistemas inteligentes no tripulados se basan en datos de sensores fusionados para mejorar el rendimiento.
    • Los métodos actuales de fusión a nivel de datos (temprano, profundo, tardío) se enfrentan a desafíos de alineación espacial y temporal debido a la operación independiente del sensor.
    • La fusión efectiva de LiDAR y las imágenes multiespectrales es crucial para la percepción avanzada.

    Objetivo del estudio:

    • Proponer y validar un nuevo sistema de detección de fusión basado en hardware que integre LiDAR y imágenes multispectrales.
    • Para superar las limitaciones de las técnicas de fusión existentes a nivel de datos.
    • Para permitir una fusión de alta calidad, sincronizada espacial y temporalmente, de nubes de puntos LiDAR e imágenes multispectrales.

    Principales métodos:

    • Desarrollo de un sistema de detección de fusión basado en hardware que integre LiDAR y sensores de imagen multispectrales.
    • Implementación de una configuración óptica de trayectoria común para la alineación espacial inherente.
    • Integración de circuitos dedicados de hardware para una sincronización temporal precisa.
    • Realización de experimentos de campo al aire libre para evaluar el rendimiento de la fusión.

    Principales resultados:

    • El sistema propuesto logró con éxito la fusión de alta calidad de las nubes de puntos LiDAR y las imágenes multiespectrales.
    • Se ha demostrado una alineación espacial efectiva a través del diseño óptico de camino común.
    • Sincronización temporal precisa verificada a través de circuitos de hardware dedicados.
    • Confirmó la efectividad del enfoque de fusión basado en hardware en condiciones reales.

    Conclusiones:

    • El sistema de detección de fusión basado en hardware integra efectivamente LiDAR y datos de imágenes multiespectrales.
    • Este enfoque supera los problemas críticos de alineación espacial y temporal inherentes a la fusión a nivel de datos.
    • El sistema muestra un potencial significativo para el avance de sistemas inteligentes no tripulados a través de la fusión de sensores mejorada.