1. Imej Resolusi Tinggi: Modul Kamera 2Mega Pixel boleh menangkap imej dengan resolusi 1600x1200 piksel, memberikan imej berkualiti tinggi untuk projek anda. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan imej yang jelas dan tajam, seperti sistem pengawasan dan robotik.
2. Keupayaan Zum yang Dipertingkat: Dengan penderia resolusi tinggi, Modul Kamera Piksel 2Mega boleh memberikan keupayaan zum yang lebih baik, membolehkan anda mengezum masuk pada kawasan minat tertentu tanpa kehilangan kualiti imej. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan imej terperinci bagi kawasan tertentu, seperti sistem pemeriksaan industri.
3. Prestasi Cahaya Rendah: Banyak Modul Kamera 2Mega Pixel datang dengan ciri termaju yang membantu meningkatkan prestasi cahaya rendah. Ini bermakna kamera anda akan dapat menangkap imej yang jelas dan tajam walaupun keadaan pencahayaan tidak sesuai. Ciri ini penting untuk aplikasi seperti sistem keselamatan dan peranti penglihatan malam.
4. Saiz dan Kos: Modul Kamera 2Mega Pixel bersaiz kecil dan berpatutan, menjadikannya sesuai untuk elektronik pengguna seperti telefon pintar dan tablet. Dengan modul kamera resolusi tinggi, pengguna boleh mengambil gambar dan video berkualiti tinggi tanpa perlu membelanjakan banyak wang.
Jika anda sedang mencari modul kamera berkualiti tinggi untuk projek anda, Modul Kamera Piksel 2Mega ialah pilihan yang berpatutan dan boleh dipercayai. Dengan penderia resolusi tinggi, keupayaan zum yang dipertingkatkan, prestasi cahaya rendah dan saiz kecil, ia sesuai untuk pelbagai aplikasi.
Di Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., kami pakar dalam pengeluaran modul kamera berkualiti tinggi, termasuk Modul Kamera Piksel 2Mega. Produk kami terkenal dengan kebolehpercayaan, keterjangkauan dan prestasinya. Jika anda mempunyai sebarang pertanyaan tentang produk atau perkhidmatan kami, sila layari laman web kami dihttps://www.vvision-tech.comatau hubungi kami division@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). Kaedah Penyesuaian Berbilang Bingkai Super Resolusi untuk Video Dikodkan HEVC. Transaksi IEEE pada Litar dan Sistem untuk Teknologi Video, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Pengesanan Objek Berdasarkan Pembelajaran Mendalam Menggunakan YOLOv2 untuk Aplikasi Masa Nyata. Akses IEEE, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). Algoritma Segmentasi Objek Video Masa Nyata Berdasarkan Aliran Optik dan Gabungan Binari Penyesuaian Spatial. Penderia, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Penjejakan Visual Teguh dengan Pemilihan Pengelas Dinamik Berasaskan Pakis Rawak. Jurnal Pengimejan Elektronik, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Anggaran Pose Masa Nyata untuk Penyajian Visual Menggunakan Platform Terbenam Berbilang Teras. Jurnal Robotik Lapangan, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Pengiraan Cekap Pemfaktoran Matriks Bukan Negatif untuk Pengecaman Muka. Jurnal Pengimejan Elektronik, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Tinjauan Kemajuan Terkini dalam Pengecaman Wajah. Jurnal Institut Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Sistem Penjejakan Berbilang Kamera Berdasarkan Penapis Zarah dan Penapis Kalman. Penderia, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Sistem Pengesanan dan Pengecaman Wajah Masa Nyata untuk Platform Terbenam. Jurnal Pengimejan Elektronik, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Pengesanan dan Penjejakan Pejalan Kaki yang Teguh dalam Pengawasan Video. Transaksi IEEE pada Litar dan Sistem untuk Teknologi Video, 20(5), 740-745.
