1. Слике високе резолуције: Модул камере од 2Мега пиксела може да снима слике резолуције 1600к1200 пиксела, пружајући слике високог квалитета за ваш пројекат. То га чини идеалним за апликације које захтевају јасне и оштре слике, као што су системи за надзор и роботика.
2. Побољшане могућности зумирања: Са сензором високе резолуције, модул камере од 2Мега пиксела може да пружи боље могућности зумирања, омогућавајући вам да зумирате одређене области од интереса без губитка квалитета слике. То га чини идеалним за апликације које захтевају детаљне слике одређене области, као што су индустријски системи инспекције.
3. Перформансе при слабом осветљењу: Многи модули камере од 2Мега пиксела долазе са напредним функцијама које помажу да се побољшају перформансе при слабом осветљењу. То значи да ће ваша камера моћи да сними јасне и оштре слике чак и када услови осветљења нису идеални. Ова карактеристика је важна за апликације као што су сигурносни системи и уређаји за ноћно осматрање.
4. Величина и цена: Модули камере од 2Мега пиксела су мале величине и приступачни, што их чини идеалним за потрошачку електронику као што су паметни телефони и таблети. Са модулом камере високе резолуције, корисници могу да снимају висококвалитетне фотографије и видео записе без потребе да троше много новца.
Ако тражите висококвалитетни модул камере за свој пројекат, модул камере од 2Мега пиксела је приступачна и поуздана опција. Са сензором високе резолуције, побољшаним могућностима зумирања, перформансама при слабом осветљењу и малом величином, идеалан је за широк спектар примена.
У Схензхен В-Висион Тецхнологи Цо., Лтд., специјализовани смо за производњу висококвалитетних модула камере, укључујући 2Мега Пикел модуле камере. Наши производи су познати по својој поузданости, приступачности и перформансама. Ако имате било каквих питања о нашим производима или услугама, посетите нашу веб страницу на адресихттпс://ввв.ввисион-тецх.цомили нас контактирајте нависион@висионтцл.цом.
1. Л. Лу, ет ал. (2019). Прилагодљива метода супер-резолуције више кадрова за видео кодиран ХЕВЦ. ИЕЕЕ Трансацтионс он Цирцуитс анд Системс фор Видео Тецхнологи, 29(7), 2000-2013.
2. Ј. Парк, ет ал. (2018). Детекција објеката заснована на дубоком учењу коришћењем ИОЛОв2 за апликације у реалном времену. ИЕЕЕ Аццесс, 6, 73837-73845.
3. С. Ким, ет ал. (2017). Алгоритам сегментације видео објеката у реалном времену заснован на оптичком току и просторно прилагодљивој бинарној фузији. Сензори, 17(7), 1531.
4. М. Ли, ет ал. (2016). Робусно визуелно праћење са насумичним избором динамичког класификатора заснованог на папрати. Јоурнал оф Елецтрониц Имагинг, 25(1), 013024.
5. Р. Ланг, ет ал. (2015). Процена положаја у реалном времену за визуелно послуживање помоћу уграђене платформе са више језгара. Јоурнал оф Фиелд Роботицс, 32(4), 587-607.
6. Ј. Ванг, ет ал. (2014). Ефикасно израчунавање факторизације ненегативне матрице за препознавање лица. Јоурнал оф Елецтрониц Имагинг, 23(3), 033016.
7. К. Зханг, ет ал. (2013). Истраживање недавних напретка у препознавању лица. Јоурнал оф тхе Франклин Институте, 350(4), 643-668.
8. И. Лиу, ет ал. (2012). Систем за праћење са више камера заснован на филтерима честица и Калмановим филтерима. Сенсорс, 12(9), 11403-11424.
9. Х. Ким, ет ал. (2011). Систем за детекцију и препознавање лица у реалном времену за уграђене платформе. Јоурнал оф Елецтрониц Имагинг, 20(3), 033013.
10. Кс. Ксу, ет ал. (2010). Робусна детекција пешака и праћење у видео надзору. ИЕЕЕ Трансацтионс он Цирцуитс анд Системс фор Видео Тецхнологи, 20(5), 740-745.
