1. Billeder i høj opløsning: 2Mega Pixel Camera Module kan tage billeder med en opløsning på 1600x1200 pixels, hvilket giver billeder i høj kvalitet til dit projekt. Dette gør den ideel til applikationer, der kræver klare og skarpe billeder, såsom overvågningssystemer og robotteknologi.
2. Forbedrede zoomfunktioner: Med en højopløsningssensor kan 2Mega Pixel Camera Module give bedre zoomfunktioner, så du kan zoome ind på specifikke områder af interesse uden at miste billedkvaliteten. Dette gør den ideel til applikationer, der kræver detaljerede billeder af et bestemt område, såsom industrielle inspektionssystemer.
3. Ydeevne i svagt lys: Mange 2Mega Pixel-kameramoduler kommer med avancerede funktioner, der hjælper med at forbedre ydeevnen i svagt lys. Det betyder, at dit kamera vil være i stand til at tage klare og skarpe billeder, selv når lysforholdene ikke er ideelle. Denne funktion er vigtig for applikationer såsom sikkerhedssystemer og nattesynsenheder.
4. Størrelse og pris: 2Mega Pixel-kameramoduler er små i størrelse og overkommelige, hvilket gør dem ideelle til forbrugerelektronik såsom smartphones og tablets. Med et kameramodul i høj opløsning kan brugerne tage billeder og videoer i høj kvalitet uden at skulle bruge mange penge.
Hvis du leder efter et kameramodul af høj kvalitet til dit projekt, er et 2Mega Pixel Camera Module en overkommelig og pålidelig mulighed. Med sin højopløsningssensor, forbedrede zoomfunktioner, ydeevne i svagt lys og lille størrelse er den ideel til en lang række applikationer.
Hos Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. er vi specialiseret i produktion af højkvalitets kameramoduler, herunder 2Mega Pixel Camera Modules. Vores produkter er kendt for deres pålidelighed, overkommelighed og ydeevne. Hvis du har spørgsmål om vores produkter eller tjenester, kan du besøge vores hjemmeside påhttps://www.vvision-tech.comeller kontakt os påvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). En adaptiv multi-frame super-opløsningsmetode til HEVC-kodet video. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Deep Learning-baseret objektdetektion ved hjælp af YOLOv2 til realtidsapplikationer. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). En realtidsvideoobjektsegmenteringsalgoritme baseret på optisk flow og rumligt tilpasset binær fusion. Sensorer, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Robust visuel sporing med tilfældig bregner-baseret dynamisk klassificeringsvalg. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Poseestimation i realtid til visuel betjening ved hjælp af en integreret multikerneplatform. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Effektiv beregning af den ikke-negative matrixfaktorisering til ansigtsgenkendelse. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). En undersøgelse af de seneste fremskridt inden for ansigtsgenkendelse. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Et multikamera-sporingssystem baseret på partikelfiltre og Kalman-filtre. Sensorer, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Ansigtsgenkendelse og -genkendelsessystem i realtid til indlejrede platforme. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Robust fodgængerdetektion og sporing i videoovervågning. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
