1. Изображения с висока разделителна способност: Модулът за камера с 2 мегапиксела може да заснема изображения с разделителна способност 1600x1200 пиксела, осигурявайки висококачествени изображения за вашия проект. Това го прави идеален за приложения, които изискват ясни и резки изображения, като системи за наблюдение и роботика.
2. Подобрени възможности за мащабиране: Със сензор с висока разделителна способност 2-мегапикселовият модул на камерата може да осигури по-добри възможности за мащабиране, което ви позволява да увеличавате конкретни зони на интерес, без да губите качеството на изображението. Това го прави идеален за приложения, които изискват подробни изображения на определена област, като системи за промишлени инспекции.
3. Работа при ниска осветеност: Много 2-мегапикселови модули за камера идват с разширени функции, които помагат за подобряване на производителността при слаба осветеност. Това означава, че вашият фотоапарат ще може да заснема ясни и резки изображения дори когато условията на осветеност не са идеални. Тази функция е важна за приложения като системи за сигурност и устройства за нощно виждане.
4. Размер и цена: 2-мегапикселови модули за камера са малки по размер и достъпни, което ги прави идеални за потребителска електроника като смартфони и таблети. С модула на камерата с висока разделителна способност потребителите могат да правят висококачествени снимки и видеоклипове, без да се налага да харчат много пари.
Ако търсите висококачествен модул за камера за вашия проект, модулът за камера с 2 мегапиксела е достъпна и надеждна опция. Със своя сензор с висока разделителна способност, подобрени възможности за мащабиране, производителност при слаба светлина и малък размер, той е идеален за широк спектър от приложения.
В Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. сме специализирани в производството на висококачествени модули за камери, включително модули за камери с 2 мегапиксела. Нашите продукти са известни със своята надеждност, достъпност и производителност. Ако имате въпроси относно нашите продукти или услуги, моля, посетете нашия уебсайт на адресhttps://www.vvision-tech.comили се свържете с нас наvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019 г.). Адаптивен метод за многокадрова супер разделителна способност за HEVC-кодирано видео. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Откриване на обекти, базирано на дълбоко обучение, използвайки YOLOv2 за приложения в реално време. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). Алгоритъм за сегментиране на видео обект в реално време, базиран на оптичен поток и пространствено-адаптивно двоично сливане. Сензори, 17 (7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Стабилно визуално проследяване с произволен избор на динамичен класификатор, базиран на Ferns. Journal of Electronic Imaging, 25 (1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Оценка на позата в реално време за визуално сервиране с помощта на многоядрена вградена платформа. Journal of Field Robotics, 32 (4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014 г.). Ефективно изчисляване на факторизацията на неотрицателната матрица за разпознаване на лица. Journal of Electronic Imaging, 23 (3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Проучване на последните постижения в разпознаването на лица. Вестник на Института Франклин, 350 (4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Система за проследяване с множество камери, базирана на филтри за частици и филтри на Калман. Сензори, 12 (9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Система за откриване и разпознаване на лица в реално време за вградени платформи. Journal of Electronic Imaging, 20 (3), 033013.
10. X. Xu и др. (2010). Надеждно откриване и проследяване на пешеходци във видеонаблюдението. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
