1. Слики со висока резолуција: Модулот за камера од 2 мега пиксели може да снима слики со резолуција од 1600x1200 пиксели, обезбедувајќи висококвалитетни слики за вашиот проект. Ова го прави идеален за апликации кои бараат јасни и остри слики, како што се системи за надзор и роботика.
2. Подобрени способности за зумирање: со сензор со висока резолуција, модулот за камера од 2 мега пиксели може да обезбеди подобри способности за зумирање, овозможувајќи ви да зумирате на одредени области од интерес без да го изгубите квалитетот на сликата. Ова го прави идеален за апликации кои бараат детални слики од одредена област, како што се индустриските инспекциски системи.
3. Перформанси на слаба осветленост: многу модули за камера од 2 мега пиксели доаѓаат со напредни функции кои помагаат да се подобрат перформансите на слаба осветленост. Ова значи дека вашиот фотоапарат ќе може да снима јасни и остри слики дури и кога условите на осветлување не се идеални. Оваа функција е важна за апликации како што се безбедносни системи и уреди за ноќно гледање.
4. Големина и цена: Модулите за камера од 2 мега пиксели се мали по големина и достапни, што ги прави идеални за потрошувачка електроника како паметни телефони и таблети. Со модулот за камера со висока резолуција, корисниците можат да снимаат висококвалитетни фотографии и видеа без да трошат многу пари.
Ако барате висококвалитетен модул за камера за вашиот проект, модулот за камера од 2 мега пиксели е прифатлива и сигурна опција. Со својот сензор со висока резолуција, подобрените способности за зумирање, перформансите на слаба осветленост и малата големина, тој е идеален за широк опсег на апликации.
Во Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., ние сме специјализирани за производство на висококвалитетни модули за камера, вклучувајќи модули за камера од 2 мега пиксели. Нашите производи се познати по нивната доверливост, достапност и перформанси. Ако имате какви било прашања за нашите производи или услуги, посетете ја нашата веб-страница наhttps://www.vvision-tech.comили контактирајте не наvision@visiontcl.com.
1. Л. Лу, и сор. (2019). Адаптивен метод за супер-резолуција со повеќе кадри за видео кодирани со HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. Ј. Парк и сор. (2018). Откривање на објекти засновано на длабоко учење користејќи YOLOv2 за апликации во реално време. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. С. Ким и сор. (2017). Алгоритам за сегментирање на видео објекти во реално време заснован на оптички проток и просторно-адаптивна бинарна фузија. Сензори, 17 (7), 1531 година.
4. М. Ли, и сор. (2016). Цврсто визуелно следење со случаен избор на динамички класификатор базиран на папрат. Весник за електронско сликање, 25 (1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Проценка на поза во реално време за визуелно опслужување со помош на мулти-јадрена вградена платформа. Весник за теренска роботика, 32 (4), 587-607.
6. Ј. Ванг и сор. (2014). Ефикасно пресметување на ненегативната матрица факторизација за препознавање лице. Весник за електронски слики, 23 (3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Истражување на неодамнешниот напредок во препознавањето лице. Весник на Институтот Френклин, 350 (4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Систем за следење со повеќе камери заснован на филтри за честички и филтри Калман. Сензори, 12 (9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Систем за откривање и препознавање лице во реално време за вградени платформи. Весник за електронски слики, 20 (3), 033013.
10. X. Ксу, и сор. (2010). Силно откривање и следење на пешаци во видео надзорот. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
