1. Imagini de înaltă rezoluție: Modulul de cameră de 2Mega Pixel poate captura imagini cu o rezoluție de 1600x1200 pixeli, oferind imagini de înaltă calitate pentru proiectul dumneavoastră. Acest lucru îl face ideal pentru aplicațiile care necesită imagini clare și clare, cum ar fi sistemele de supraveghere și robotica.
2. Capabilitati de zoom imbunatatite: Cu un senzor de inalta rezolutie, modulul camerei 2Mega Pixel poate oferi capacitati de zoom mai bune, permitandu-va sa mariti anumite zone de interes fara a pierde calitatea imaginii. Acest lucru îl face ideal pentru aplicațiile care necesită imagini detaliate ale unei anumite zone, cum ar fi sistemele de inspecție industrială.
3. Performanță la lumină scăzută: Multe module de cameră de 2 mega pixeli vin cu funcții avansate care ajută la îmbunătățirea performanței la lumină scăzută. Aceasta înseamnă că camera dvs. va putea surprinde imagini clare și clare chiar și atunci când condițiile de iluminare nu sunt ideale. Această caracteristică este importantă pentru aplicații precum sistemele de securitate și dispozitivele de vedere pe timp de noapte.
4. Dimensiune și cost: Modulele camerei 2Mega Pixel au dimensiuni mici și accesibile, făcându-le ideale pentru electronice de larg consum, cum ar fi smartphone-urile și tabletele. Cu un modul de cameră de înaltă rezoluție, utilizatorii pot face fotografii și videoclipuri de înaltă calitate fără a fi nevoie să cheltuiască mulți bani.
Dacă sunteți în căutarea unui modul de cameră de înaltă calitate pentru proiectul dvs., un modul de cameră de 2Mega Pixel este o opțiune accesibilă și de încredere. Cu senzorul său de înaltă rezoluție, capacitățile de zoom îmbunătățite, performanța la lumină scăzută și dimensiunile reduse, este ideal pentru o gamă largă de aplicații.
La Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., suntem specializați în producția de module de cameră de înaltă calitate, inclusiv module de cameră 2Mega Pixel. Produsele noastre sunt cunoscute pentru fiabilitatea, accesibilitatea și performanța lor. Dacă aveți întrebări despre produsele sau serviciile noastre, vă rugăm să vizitați site-ul nostru la adresahttps://www.vvision-tech.comsau contactați-ne lavision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). O metodă adaptivă de super-rezoluție cu mai multe cadre pentru videoclipuri codificate HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park și colab. (2018). Detectarea obiectelor bazată pe învățare profundă folosind YOLOv2 pentru aplicații în timp real. Acces IEEE, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, şi colab. (2017). Un algoritm de segmentare a obiectelor video în timp real, bazat pe flux optic și fuziune binară adaptabilă la spațiu. Senzori, 17(7), 1531.
4. M. Li, şi colab. (2016). Urmărire vizuală robustă cu selecție aleatorie a clasificatorului dinamic bazat pe ferigi. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang şi colab. (2015). Estimarea pozitiei in timp real pentru servirea vizuala folosind o platforma incorporata multi-core. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, şi colab. (2014). Calcul eficient al factorizării matricei nenegative pentru recunoașterea feței. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang și colab. (2013). Un sondaj privind progresele recente în recunoașterea facială. Jurnalul Institutului Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Un sistem de urmărire cu mai multe camere bazat pe filtre de particule și filtre Kalman. Senzori, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, şi colab. (2011). Sistem de detectare și recunoaștere a feței în timp real pentru platforme încorporate. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, şi colab. (2010). Detectarea și urmărirea robustă a pietonilor în supravegherea video. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
