1. Nagy felbontású képek: A 2 megapixeles kameramodul 1600x1200 pixeles felbontású képeket képes rögzíteni, így kiváló minőségű képeket készíthet a projekthez. Ez ideálissá teszi az olyan alkalmazásokhoz, amelyek tiszta és éles képeket igényelnek, mint például a felügyeleti rendszerek és a robotika.
2. Továbbfejlesztett zoom képességek: A nagy felbontású érzékelővel a 2 megapixeles kameramodul jobb zoomolási képességet biztosít, lehetővé téve, hogy a képminőség elvesztése nélkül ráközelítsen bizonyos érdeklődésre számot tartó területekre. Ez ideálissá teszi olyan alkalmazásokhoz, amelyek egy adott területről részletes képeket igényelnek, például ipari ellenőrző rendszerekhez.
3. Teljesítmény gyenge fényviszonyok között: Sok 2 megapixeles kameramodul olyan fejlett funkciókkal rendelkezik, amelyek segítenek javítani a teljesítményt gyenge fényviszonyok között. Ez azt jelenti, hogy a fényképezőgép még akkor is képes tiszta és éles képeket készíteni, ha a fényviszonyok nem ideálisak. Ez a funkció olyan alkalmazásoknál fontos, mint a biztonsági rendszerek és az éjjellátó eszközök.
4. Méret és költség: A 2 megapixeles kameramodulok kis méretűek és megfizethetőek, így ideálisak szórakoztató elektronikai cikkekhez, például okostelefonokhoz és táblagépekhez. A nagy felbontású kameramodullal a felhasználók kiváló minőségű fényképeket és videókat készíthetnek anélkül, hogy sok pénzt kellene költeniük.
Ha kiváló minőségű kameramodult keres projektjéhez, a 2 megapixeles kameramodul megfizethető és megbízható választás. Nagy felbontású érzékelőjével, továbbfejlesztett zoom-képességeivel, gyenge fényviszonyok melletti teljesítményével és kis méretével számos alkalmazáshoz ideális.
A Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.-nél kiváló minőségű kameramodulok, köztük 2 megapixeles kameramodulok gyártására specializálódtunk. Termékeink megbízhatóságukról, megfizethetőségükről és teljesítményükről ismertek. Ha kérdése van termékeinkkel vagy szolgáltatásainkkal kapcsolatban, kérjük, keresse fel weboldalunkat a címenhttps://www.vvision-tech.comvagy lépjen kapcsolatba velünk a címenvision@visiontcl.com.
1. L. Lu és mtsai. (2019). Adaptív multi-Frame szuperfelbontású módszer HEVC-kódolt videóhoz. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park és mtsai. (2018). Mély tanuláson alapuló objektumészlelés YOLOv2 használatával valós idejű alkalmazásokhoz. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim és mtsai. (2017). Valós idejű videóobjektum-szegmentációs algoritmus, amely optikai áramláson és térbeli adaptív bináris fúzión alapul. Érzékelők, 17(7), 1531.
4. M. Li és mtsai. (2016). Robusztus vizuális követés véletlenszerű páfrányalapú dinamikus osztályozó kiválasztásával. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang és mtsai. (2015). Valós idejű pózbecslés a vizuális kiszolgáláshoz többmagos beágyazott platform használatával. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang és mtsai. (2014). A nemnegatív mátrixfaktorizálás hatékony számítása az arcfelismeréshez. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang és mtsai. (2013). Felmérés az arcfelismerés legújabb eredményeiről. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu és mtsai. (2012). Részecskeszűrőkön és Kálmán szűrőkön alapuló többkamerás nyomkövető rendszer. Sensors, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim és mtsai. (2011). Valós idejű arcfelismerő és -felismerő rendszer beágyazott platformokhoz. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu et al. (2010). Robusztus gyalogosészlelés és követés a videó megfigyelésben. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
