1. Obrázky ve vysokém rozlišení: 2Mega Pixel Camera Module dokáže pořizovat snímky s rozlišením 1600x1200 pixelů, čímž poskytuje vysoce kvalitní snímky pro váš projekt. Díky tomu je ideální pro aplikace, které vyžadují jasný a ostrý obraz, jako jsou sledovací systémy a robotika.
2. Vylepšené možnosti zoomu: Se snímačem s vysokým rozlišením může 2Mega Pixel Camera Module poskytnout lepší možnosti zoomu, což vám umožní přiblížit konkrétní oblasti zájmu bez ztráty kvality obrazu. Díky tomu je ideální pro aplikace, které vyžadují detailní snímky konkrétní oblasti, jako jsou průmyslové kontrolní systémy.
3. Výkon při slabém osvětlení: Mnoho 2Mega pixelových kamerových modulů přichází s pokročilými funkcemi, které pomáhají zlepšit výkon při slabém osvětlení. To znamená, že váš fotoaparát bude schopen zachytit jasné a ostré snímky i v případě, že světelné podmínky nejsou ideální. Tato funkce je důležitá pro aplikace, jako jsou bezpečnostní systémy a zařízení pro noční vidění.
4. Velikost a cena: 2Mega pixelové kamerové moduly jsou malé a cenově dostupné, takže jsou ideální pro spotřební elektroniku, jako jsou chytré telefony a tablety. S modulem fotoaparátu s vysokým rozlišením mohou uživatelé pořizovat vysoce kvalitní fotografie a videa, aniž by museli utrácet spoustu peněz.
Pokud hledáte vysoce kvalitní kamerový modul pro svůj projekt, 2Mega Pixel Camera Module je cenově dostupná a spolehlivá volba. Díky snímači s vysokým rozlišením, vylepšeným funkcím zoomu, výkonu při slabém osvětlení a malé velikosti je ideální pro širokou škálu aplikací.
Ve společnosti Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. se specializujeme na výrobu vysoce kvalitních kamerových modulů, včetně kamerových modulů 2Mega Pixel Camera Modules. Naše produkty jsou známé svou spolehlivostí, cenovou dostupností a výkonem. Máte-li jakékoli dotazy týkající se našich produktů nebo služeb, navštivte naše webové stránky na adresehttps://www.vvision-tech.comnebo nás kontaktujte navision@visiontcl.com.
1. L. Lu a kol. (2019). Adaptivní vícesnímková metoda se super rozlišením pro video kódované HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park a kol. (2018). Detekce objektů založená na hlubokém učení pomocí YOLOv2 pro aplikace v reálném čase. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim a kol. (2017). Algoritmus segmentace video objektů v reálném čase založený na optickém toku a prostorově adaptivní binární fúzi. Senzory, 17(7), 1531.
4. M. Li a kol. (2016). Robustní vizuální sledování s náhodným dynamickým výběrem klasifikátorů na základě kapradin. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang a kol. (2015). Odhad pozice v reálném čase pro vizuální obsluhu pomocí vícejádrové vestavěné platformy. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang a kol. (2014). Efektivní výpočet faktorizace nezáporné matice pro rozpoznání tváře. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang a kol. (2013). Průzkum nedávných pokroků v rozpoznávání tváří. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu a kol. (2012). Vícekamerový systém sledování založený na částicových filtrech a Kalmanových filtrech. Senzory, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim a kol. (2011). Systém detekce a rozpoznávání obličeje v reálném čase pro vestavěné platformy. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu a kol. (2010). Robustní detekce a sledování chodců ve video dohledu. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
