1. Slike visoke ločljivosti: Modul kamere z 2 milijoni slikovnih pik lahko zajema slike z ločljivostjo 1600 x 1200 slikovnih pik, kar zagotavlja visokokakovostne slike za vaš projekt. Zaradi tega je idealen za aplikacije, ki zahtevajo jasne in ostre slike, kot so sistemi za nadzor in robotika.
2. Izboljšane zmožnosti povečave: S senzorjem visoke ločljivosti lahko modul kamere z 2 mega slikovnimi pikami zagotovi boljše zmogljivosti povečave, kar vam omogoča, da povečate določena področja, ki vas zanimajo, brez izgube kakovosti slike. Zaradi tega je idealen za aplikacije, ki zahtevajo podrobne slike določenega območja, kot so industrijski inšpekcijski sistemi.
3. Učinkovitost pri šibki svetlobi: Številni moduli kamere z 2 milijoni slikovnih pik so opremljeni z naprednimi funkcijami, ki pomagajo izboljšati učinkovitost pri šibki svetlobi. To pomeni, da bo vaš fotoaparat lahko posnel jasne in ostre slike tudi, ko svetlobni pogoji niso idealni. Ta funkcija je pomembna za aplikacije, kot so varnostni sistemi in naprave za nočno opazovanje.
4. Velikost in cena: Moduli kamere z 2 milijoni slikovnih pik so majhni in cenovno dostopni, zaradi česar so idealni za potrošniško elektroniko, kot so pametni telefoni in tablični računalniki. Z modulom kamere visoke ločljivosti lahko uporabniki posnamejo visokokakovostne fotografije in videoposnetke, ne da bi morali porabiti veliko denarja.
Če iščete visokokakovosten modul kamere za svoj projekt, je modul kamere z 2 milijoni slikovnih pik cenovno dostopna in zanesljiva možnost. S senzorjem visoke ločljivosti, izboljšanimi zmogljivostmi povečave, delovanjem pri šibki svetlobi in majhnostjo je idealen za široko paleto aplikacij.
V podjetju Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. smo specializirani za proizvodnjo visokokakovostnih modulov kamer, vključno z moduli kamer z 2 milijoni slikovnih pik. Naši izdelki so znani po svoji zanesljivosti, cenovni dostopnosti in zmogljivosti. Če imate kakršna koli vprašanja o naših izdelkih ali storitvah, obiščite našo spletno stran nahttps://www.vvision-tech.comali nas kontaktirajte navision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). Prilagodljiva metoda super ločljivosti z več sličicami za video, kodiran s HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Zaznavanje predmetov na podlagi globokega učenja z uporabo YOLOv2 za aplikacije v realnem času. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). Algoritem za segmentacijo video objektov v realnem času, ki temelji na optičnem toku in prostorsko prilagodljivi binarni fuziji. Senzorji, 17 (7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Robustno vizualno sledenje z naključno izbiro dinamičnega klasifikatorja na osnovi praproti. Journal of Electronic Imaging, 25 (1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Ocena položaja v realnem času za vizualno serviranje z uporabo večjedrne vgrajene platforme. Journal of Field Robotics, 32 (4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Učinkovito izračunavanje faktorizacije nenegativne matrike za prepoznavanje obraza. Journal of Electronic Imaging, 23 (3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Anketa o nedavnem napredku pri prepoznavanju obrazov. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Sledilni sistem z več kamerami, ki temelji na filtrih delcev in Kalmanovih filtrih. Senzorji, 12 (9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Sistem za zaznavanje in prepoznavanje obrazov v realnem času za vgrajene platforme. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Robustno zaznavanje in sledenje pešcev v videonadzoru. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
