1. Didelės raiškos vaizdai: 2 megapikselių kameros modulis gali užfiksuoti 1600 x 1200 pikselių raiškos vaizdus, todėl jūsų projektui suteikiama aukštos kokybės nuotrauka. Dėl to jis idealiai tinka programoms, kurioms reikalingi aiškūs ir ryškūs vaizdai, pvz., stebėjimo sistemos ir robotika.
2. Patobulintos mastelio keitimo galimybės: su didelės raiškos jutikliu, 2 megapikselių kameros modulis gali suteikti geresnes priartinimo galimybes, leidžiančias priartinti konkrečias dominančias sritis neprarandant vaizdo kokybės. Dėl to jis idealiai tinka programoms, kurioms reikia detalių tam tikros srities vaizdų, pavyzdžiui, pramoninėms tikrinimo sistemoms.
3. Našumas esant prastam apšvietimui: daugelyje 2 megapikselių kameros modulių yra pažangių funkcijų, kurios padeda pagerinti našumą esant prastam apšvietimui. Tai reiškia, kad jūsų fotoaparatas galės užfiksuoti aiškius ir ryškius vaizdus net tada, kai apšvietimo sąlygos nėra idealios. Ši funkcija svarbi tokioms programoms kaip apsaugos sistemos ir naktinio matymo įrenginiai.
4. Dydis ir kaina: 2 megapikselių kameros moduliai yra mažo dydžio ir įperkami, todėl puikiai tinka plataus vartojimo elektronikai, pavyzdžiui, išmaniesiems telefonams ir planšetiniams kompiuteriams. Naudodami didelės raiškos kameros modulį, vartotojai gali daryti aukštos kokybės nuotraukas ir vaizdo įrašus neišleisdami daug pinigų.
Jei savo projektui ieškote aukštos kokybės fotoaparato modulio, 2 megapikselių kameros modulis yra prieinamas ir patikimas pasirinkimas. Dėl didelės raiškos jutiklio, patobulintų priartinimo galimybių, prasto apšvietimo ir mažo dydžio jis idealiai tinka įvairioms reikmėms.
„Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.“ specializuojasi aukštos kokybės kamerų modulių, įskaitant 2 megapikselių kameros modulius, gamyboje. Mūsų produktai yra žinomi dėl savo patikimumo, įperkamumo ir našumo. Jei turite klausimų apie mūsų produktus ar paslaugas, apsilankykite mūsų svetainėje adresuhttps://www.vvision-tech.comarba susisiekite su mumis elvision@visiontcl.com.
1. L. Lu ir kt. (2019). Prisitaikantis kelių kadrų itin didelės raiškos metodas HEVC koduotiems vaizdo įrašams. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000–2013.
2. J. Park ir kt. (2018). Giluminiu mokymusi pagrįstas objektų aptikimas naudojant YOLOv2 realaus laiko programoms. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim ir kt. (2017). Realaus laiko vaizdo objektų segmentavimo algoritmas, pagrįstas optiniu srautu ir erdviniu būdu prisitaikančiu dvejetainiu ryšiu. Jutikliai, 17(7), 1531.
4. M. Li ir kt. (2016). Tvirtas vizualinis stebėjimas su atsitiktiniu paparčiais pagrįstu dinaminiu klasifikatoriaus pasirinkimu. Elektroninio vaizdo žurnalas, 25(1), 013024.
5. R. Lang ir kt. (2015). Realaus laiko pozos įvertinimas vizualiniam aptarnavimui naudojant kelių branduolių įterptąją platformą. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang ir kt. (2014). Efektyvus neneigiamos matricos faktorizavimo apskaičiavimas veidui atpažinti. Elektroninio vaizdo žurnalas, 23(3), 033016.
7. K. Zhang ir kt. (2013). Naujausių pažangų veido atpažinimo srityje tyrimas. Franklino instituto žurnalas, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu ir kt. (2012). Kelių kamerų sekimo sistema, pagrįsta dalelių filtrais ir Kalmano filtrais. Jutikliai, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim ir kt. (2011). Veido aptikimo ir atpažinimo sistema realiuoju laiku, skirta įterptoms platformoms. Elektroninio vaizdo žurnalas, 20(3), 033013.
10. X. Xu ir kt. (2010). Tvirtas pėsčiųjų aptikimas ir sekimas vaizdo stebėjimo sistemoje. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
