Jove
Visualize
お問い合わせ

関連する概念動画

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

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
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
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する実験動画

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

ハードウェアベースのLiDARと画像融合センサーシステム

Yuanzu Wang, Ruitong Zheng, Guanhao Wu

    Optics express
    |February 20, 2026
    PubMed
    まとめ
    この要約は機械生成です。

    新しいハードウェアシステムは,インテリジェントな無人システムのためのLiDARとマルチスペクトル画像データをシームレスに融合させます. このアプローチは,空間と時間の整合の課題を克服し,センサー融合性能を改善します.

    さらに関連する動画

    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

    関連する実験動画

    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

    科学分野:

    • ロボット工学と自律システム
    • センサ・フュージョンセンサー
    • コンピュータビジョン コンピュータビジョン

    背景:

    • インテリジェントな無人システムは,性能を向上させるために,融合したセンサーデータに依存しています.
    • 現在のデータレベルの融合方法 (早期,深層,遅刻) は,独立したセンサー操作により,空間的および時間的アライメントの課題に直面しています.
    • LiDARとマルチスペクトル画像の効果的な融合は,高度な知覚に不可欠です.

    研究 の 目的:

    • LiDARと多スペクトル画像を統合した新しいハードウェアベースの融合センサーシステムを提案し,検証する.
    • 既存のデータレベルの融合技術の限界を克服するために.
    • LiDARの点雲と多スペクトル画像の高品質,空間および時間的に同期された融合を可能にします.

    主な方法:

    • LiDARと多スペクトル画像センサーを統合したハードウェアベースの融合センサーシステムの開発.
    • 固有の空間調整のための共通経路光学構成の実装.
    • 精密な時間同期のための専用ハードウェア回路の統合.
    • 核融合性能を評価するために,屋外でのフィールド実験を実施する.

    主要な成果:

    • 提案されたシステムは,LiDARの点雲と多スペクトル画像の高品質の融合を成功裏に達成しました.
    • 共通経路の光学設計を通じて,効果的な空間的アラインメントが実証されています.
    • 専用ハードウェア回路を介して正確な時間同期が確認されました.
    • ハードウェアベースの核融合アプローチの有効性を現実世界の条件で確認しました.

    結論:

    • ハードウェアベースの融合センシングシステムは,LiDARと多スペクトル画像データを効果的に統合しています.
    • このアプローチは,データレベルの融合に固有の重要な空間的および時間的なアライメント問題を克服します.
    • このシステムは,センサーの融合を改良することで,インテリジェントな無人システムを進歩させる大きな可能性を秘めている.