1. Зображення високої роздільної здатності: 2-мегапіксельний модуль камери може знімати зображення з роздільною здатністю 1600x1200 пікселів, забезпечуючи високоякісні зображення для вашого проекту. Це робить його ідеальним для додатків, які вимагають чітких і чітких зображень, таких як системи спостереження та робототехніка.
2. Покращені можливості масштабування: Завдяки датчику високої роздільної здатності 2-мегапіксельний модуль камери може забезпечити кращі можливості масштабування, дозволяючи збільшувати певні цікаві області без втрати якості зображення. Це робить його ідеальним для додатків, які вимагають детальних зображень певної області, наприклад промислових інспекційних систем.
3. Ефективність при слабкому освітленні: багато 2-мегапіксельних модулів камери оснащені розширеними функціями, які допомагають покращити роботу при слабкому освітленні. Це означає, що ваша камера зможе робити чіткі та різкі зображення навіть за неідеальних умов освітлення. Ця функція важлива для таких програм, як системи безпеки та прилади нічного бачення.
4. Розмір і вартість: 2-мегапіксельні модулі камери невеликі за розміром і доступні, що робить їх ідеальними для побутової електроніки, наприклад смартфонів і планшетів. Завдяки модулю камери з високою роздільною здатністю користувачі можуть робити високоякісні фотографії та відео без необхідності витрачати багато грошей.
Якщо ви шукаєте високоякісний модуль камери для свого проекту, 2-мегапіксельний модуль камери — доступний і надійний варіант. Завдяки датчику високої роздільної здатності, покращеним можливостям масштабування, роботі в умовах слабкого освітлення та невеликим розмірам він ідеально підходить для широкого спектру застосувань.
Компанія Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. спеціалізується на виробництві високоякісних модулів камер, у тому числі 2-мегапіксельних модулів камер. Наші продукти відомі своєю надійністю, доступністю та продуктивністю. Якщо у вас виникли запитання щодо наших продуктів або послуг, відвідайте наш веб-сайт за адресоюhttps://www.vvision-tech.comабо зв'яжіться з нами за адресоюvision@visiontcl.com.
1. Л. Лу та ін. (2019). Адаптивний багатокадровий метод суперроздільності для відео, кодованого HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. Дж. Парк та ін. (2018). Виявлення об’єктів на основі глибокого навчання за допомогою YOLOv2 для програм реального часу. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. С. Кім та ін. (2017). Алгоритм сегментації відеооб’єктів у реальному часі на основі оптичного потоку та просторово-адаптивного бінарного злиття. Датчики, 17(7), 1531.
4. М. Лі та ін. (2016). Надійне візуальне відстеження з випадковим вибором динамічного класифікатора на основі Ferns. Journal of Electronic Imaging, 25 (1), 013024.
5. Р. Ланг та ін. (2015). Оцінка пози в реальному часі для візуального обслуговування за допомогою багатоядерної вбудованої платформи. Журнал польової робототехніки, 32 (4), 587-607.
6. J. Wang та ін. (2014). Ефективне обчислення факторизації невід’ємної матриці для розпізнавання обличчя. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. К. Чжан та ін. (2013). Огляд останніх досягнень у розпізнаванні обличчя. Журнал Інституту Франкліна, 350 (4), 643-668.
8. Ю. Лю та ін. (2012). Система відстеження з кількома камерами на основі фільтрів частинок і фільтрів Калмана. Датчики, 12(9), 11403-11424.
9. Х. Кім та ін. (2011). Система виявлення та розпізнавання облич у реальному часі для вбудованих платформ. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu та ін. (2010). Надійне виявлення та відстеження пішоходів у системах відеоспостереження. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
