1. Obrázky vo vysokom rozlíšení: 2Mega Pixel Camera Module dokáže zachytiť obrázky s rozlíšením 1600x1200 pixelov, čím poskytuje vysokokvalitné obrázky pre váš projekt. Vďaka tomu je ideálny pre aplikácie, ktoré vyžadujú jasný a ostrý obraz, ako sú sledovacie systémy a robotika.
2. Vylepšené možnosti zoomu: So snímačom s vysokým rozlíšením môže 2Mega Pixel Camera Module poskytnúť lepšie možnosti priblíženia, čo vám umožní priblížiť konkrétne oblasti záujmu bez straty kvality obrazu. Vďaka tomu je ideálny pre aplikácie, ktoré vyžadujú detailné snímky konkrétnej oblasti, ako sú priemyselné kontrolné systémy.
3. Výkon pri slabom osvetlení: Mnohé moduly 2Mega pixelov sú vybavené pokročilými funkciami, ktoré pomáhajú zlepšiť výkon pri slabom osvetlení. To znamená, že váš fotoaparát bude schopný zachytiť jasné a ostré snímky aj vtedy, keď svetelné podmienky nie sú ideálne. Táto funkcia je dôležitá pre aplikácie, ako sú bezpečnostné systémy a zariadenia na nočné videnie.
4. Veľkosť a cena: 2Mega pixelové kamerové moduly sú malé a cenovo dostupné, vďaka čomu sú ideálne pre spotrebnú elektroniku, ako sú smartfóny a tablety. S modulom fotoaparátu s vysokým rozlíšením môžu používatelia vytvárať vysokokvalitné fotografie a videá bez toho, aby museli míňať veľa peňazí.
Ak hľadáte vysokokvalitný kamerový modul pre svoj projekt, 2Mega Pixel Camera Module je cenovo dostupná a spoľahlivá možnosť. Vďaka snímaču s vysokým rozlíšením, vylepšeným funkciám zoomu, výkonu pri slabom osvetlení a malej veľkosti je ideálny pre širokú škálu aplikácií.
V Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. sa špecializujeme na výrobu vysokokvalitných kamerových modulov, vrátane 2Mega Pixel Camera Modules. Naše produkty sú známe svojou spoľahlivosťou, cenovou dostupnosťou a výkonom. Ak máte akékoľvek otázky týkajúce sa našich produktov alebo služieb, navštívte našu webovú stránku na adresehttps://www.vvision-tech.comalebo nás kontaktujte navision@visiontcl.com.
1. L. Lu a kol. (2019). Adaptívna viacsnímková metóda super-rozlíšenia pre video kódované HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park a kol. (2018). Detekcia objektov založená na hĺbkovom učení pomocou YOLOv2 pre aplikácie v reálnom čase. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim a kol. (2017). Algoritmus segmentácie video objektov v reálnom čase založený na optickom toku a priestorovo adaptívnej binárnej fúzii. Senzory, 17(7), 1531.
4. M. Li a kol. (2016). Robustné vizuálne sledovanie s náhodným dynamickým výberom klasifikátorov na základe paprade. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang a kol. (2015). Odhad pozície v reálnom čase pre vizuálne servírovanie pomocou viacjadrovej vstavanej platformy. Journal of Field Robotics, 32 (4), 587-607.
6. J. Wang a kol. (2014). Efektívny výpočet faktorizácie nezápornej matice na rozpoznávanie tváre. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang a kol. (2013). Prieskum nedávnych pokrokov v rozpoznávaní tváre. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu a kol. (2012). Systém sledovania viacerých kamier založený na filtroch častíc a Kalmanových filtroch. Senzory, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim a kol. (2011). Systém detekcie a rozpoznávania tváre v reálnom čase pre vstavané platformy. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu a kol. (2010). Robustná detekcia a sledovanie chodcov vo video dohľade. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
