1. Obrazy o wysokiej rozdzielczości: Moduł kamery o rozdzielczości 2 megapikseli może przechwytywać obrazy w rozdzielczości 1600 x 1200 pikseli, zapewniając wysokiej jakości obrazy dla Twojego projektu. Dzięki temu idealnie nadaje się do zastosowań wymagających wyraźnych i ostrych obrazów, takich jak systemy nadzoru i robotyka.
2. Ulepszone możliwości powiększania: Dzięki czujnikowi o wysokiej rozdzielczości moduł kamery o rozdzielczości 2 megapikseli może zapewnić lepsze możliwości powiększania, umożliwiając powiększanie określonych obszarów zainteresowania bez utraty jakości obrazu. Dzięki temu idealnie nadaje się do zastosowań wymagających szczegółowych obrazów określonego obszaru, takich jak przemysłowe systemy inspekcji.
3. Wydajność przy słabym oświetleniu: Wiele modułów kamer o rozdzielczości 2 megapikseli jest wyposażonych w zaawansowane funkcje, które pomagają poprawić wydajność przy słabym oświetleniu. Oznacza to, że Twój aparat będzie w stanie rejestrować wyraźne i ostre obrazy nawet w nieidealnych warunkach oświetleniowych. Ta funkcja jest ważna w zastosowaniach takich jak systemy bezpieczeństwa i urządzenia noktowizyjne.
4. Rozmiar i koszt: Moduły kamer o rozdzielczości 2 megapikseli są małe i niedrogie, co czyni je idealnymi do stosowania w elektronice użytkowej, takiej jak smartfony i tablety. Dzięki modułowi aparatu o wysokiej rozdzielczości użytkownicy mogą robić wysokiej jakości zdjęcia i filmy bez konieczności wydawania dużych pieniędzy.
Jeśli szukasz wysokiej jakości modułu kamery do swojego projektu, moduł kamery o rozdzielczości 2 megapikseli to niedroga i niezawodna opcja. Dzięki czujnikowi o wysokiej rozdzielczości, ulepszonym możliwościom zoomu, działaniu przy słabym oświetleniu i niewielkim rozmiarom idealnie nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań.
W Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. specjalizujemy się w produkcji wysokiej jakości modułów kamer, w tym modułów kamer o rozdzielczości 2 megapikseli. Nasze produkty są znane ze swojej niezawodności, przystępnej ceny i wydajności. Jeśli masz jakiekolwiek pytania dotyczące naszych produktów lub usług, odwiedź naszą stronę internetową pod adresemhttps://www.vvision-tech.comlub skontaktuj się z nami pod adresemwizja@visiontcl.com.
1. L. Lu i in. (2019). Adaptacyjna metoda superrozdzielczości wielu klatek dla wideo zakodowanego w formacie HEVC. Transakcje IEEE dotyczące obwodów i systemów technologii wideo, 29(7), 2000–2013.
2. J. Park i in. (2018). Wykrywanie obiektów oparte na głębokim uczeniu się przy użyciu YOLOv2 w zastosowaniach czasu rzeczywistego. Dostęp IEEE, 6, 73837-73845.
3. S. Kim i in. (2017). Algorytm segmentacji obiektów wideo w czasie rzeczywistym oparty na przepływie optycznym i adaptacyjnej przestrzennie fuzji binarnej. Czujniki, 17(7), 1531.
4. M. Li i in. (2016). Solidne śledzenie wizualne z losowym wyborem dynamicznego klasyfikatora opartego na paprociach. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang i in. (2015). Szacowanie pozycji w czasie rzeczywistym na potrzeby obsługi wizualnej przy użyciu wielordzeniowej wbudowanej platformy. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang i in. (2014). Efektywne obliczanie nieujemnej faktoryzacji macierzy do rozpoznawania twarzy. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang i in. (2013). Przegląd najnowszych postępów w rozpoznawaniu twarzy. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu i in. (2012). Wielokamerowy system śledzenia oparty na filtrach cząstek i filtrach Kalmana. Czujniki, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim i in. (2011). System wykrywania i rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym dla platform wbudowanych. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu i in. (2010). Skuteczne wykrywanie i śledzenie pieszych w systemie nadzoru wideo. Transakcje IEEE dotyczące obwodów i systemów technologii wideo, 20(5), 740-745.
