1. Изображения высокого разрешения. Модуль камеры с разрешением 2 мегапикселя может захватывать изображения с разрешением 1600x1200 пикселей, обеспечивая высококачественные изображения для вашего проекта. Это делает его идеальным для приложений, требующих четких и резких изображений, таких как системы наблюдения и робототехника.
2. Улучшенные возможности масштабирования. Благодаря датчику высокого разрешения модуль камеры с разрешением 2 Мегапикселя может обеспечить лучшие возможности масштабирования, позволяя увеличивать определенные интересующие области без потери качества изображения. Это делает его идеальным для приложений, требующих детальных изображений определенной области, например, для систем промышленного контроля.
3. Работа при слабом освещении. Многие модули камер с разрешением 2 мегапикселя оснащены расширенными функциями, которые помогают улучшить работу при слабом освещении. Это означает, что ваша камера сможет снимать четкие и резкие изображения даже в неидеальных условиях освещения. Эта функция важна для таких приложений, как системы безопасности и приборы ночного видения.
4. Размер и стоимость. Модули камер с разрешением 2 мегапикселя имеют небольшой размер и доступны по цене, что делает их идеальными для бытовой электроники, такой как смартфоны и планшеты. Благодаря модулю камеры высокого разрешения пользователи могут снимать высококачественные фотографии и видео, не тратя при этом много денег.
Если вы ищете высококачественный модуль камеры для своего проекта, модуль камеры с разрешением 2 мегапикселя — это доступный и надежный вариант. Благодаря сенсору высокого разрешения, улучшенным возможностям масштабирования, работе в условиях низкой освещенности и небольшому размеру он идеально подходит для широкого спектра применений.
Компания Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. специализируется на производстве высококачественных модулей камер, в том числе модулей 2-мегапиксельных камер. Наша продукция известна своей надежностью, доступностью и производительностью. Если у вас есть какие-либо вопросы о наших продуктах или услугах, посетите наш сайт по адресу:https://www.vvision-tech.comили свяжитесь с нами по адресувидение@visiontcl.com.
1. Л. Лу и др. (2019). Адаптивный многокадровый метод суперразрешения для видео, закодированного в формате HEVC. Транзакции IEEE по схемам и системам видеотехнологий, 29 (7), 2000–2013.
2. Дж. Парк и др. (2018). Обнаружение объектов на основе глубокого обучения с использованием YOLOv2 для приложений реального времени. Доступ IEEE, 6, 73837-73845.
3. С. Ким и др. (2017). Алгоритм сегментации видеообъектов в реальном времени, основанный на оптическом потоке и пространственно-адаптивном двоичном слиянии. Датчики, 17(7), 1531.
4. М. Ли и др. (2016). Надежное визуальное отслеживание со случайным выбором динамического классификатора на основе папоротников. Журнал электронных изображений, 25 (1), 013024.
5. Р. Ланг и др. (2015). Оценка позы в реальном времени для визуального обслуживания с использованием многоядерной встроенной платформы. Журнал полевой робототехники, 32 (4), 587-607.
6. Дж. Ван и др. (2014). Эффективное вычисление факторизации неотрицательной матрицы для распознавания лиц. Журнал электронных изображений, 23 (3), 033016.
7. Чжан К. и др. (2013). Обзор последних достижений в области распознавания лиц. Журнал Института Франклина, 350 (4), 643–668.
8. Ю. Лю и др. (2012). Многокамерная система слежения на основе фильтров частиц и фильтров Калмана. Датчики, 12(9), 11403-11424.
9. Х. Ким и др. (2011). Система обнаружения и распознавания лиц в реальном времени для встраиваемых платформ. Журнал электронных изображений, 20 (3), 033013.
10. Сюй Сюй и др. (2010). Надежное обнаружение и отслеживание пешеходов в системах видеонаблюдения. Транзакции IEEE по схемам и системам видеотехнологий, 20 (5), 740–745.
