1. Högupplösta bilder: 2Mega Pixel Camera Module kan ta bilder med en upplösning på 1600x1200 pixlar, vilket ger högkvalitativa bilder för ditt projekt. Detta gör den idealisk för applikationer som kräver tydliga och skarpa bilder, såsom övervakningssystem och robotteknik.
2. Förbättrade zoomfunktioner: Med en högupplöst sensor kan 2Mega Pixel Camera Module ge bättre zoomfunktioner, så att du kan zooma in på specifika områden av intresse utan att förlora bildkvalitet. Detta gör den idealisk för applikationer som kräver detaljerade bilder av ett visst område, såsom industriella inspektionssystem.
3. Prestanda i svagt ljus: Många 2Mega Pixel-kameramoduler kommer med avancerade funktioner som hjälper till att förbättra prestanda i svagt ljus. Det betyder att din kamera kommer att kunna ta tydliga och skarpa bilder även när ljusförhållandena inte är idealiska. Denna funktion är viktig för applikationer som säkerhetssystem och mörkerseende.
4. Storlek och kostnad: 2Mega Pixel-kameramoduler är små i storleken och prisvärda, vilket gör dem idealiska för hemelektronik som smartphones och surfplattor. Med en högupplöst kameramodul kan användare ta högkvalitativa foton och videor utan att behöva spendera mycket pengar.
Om du letar efter en högkvalitativ kameramodul för ditt projekt är en 2Mega Pixel Camera Module ett prisvärt och pålitligt alternativ. Med sin högupplösta sensor, förbättrade zoommöjligheter, prestanda i svagt ljus och liten storlek är den idealisk för ett brett spektrum av applikationer.
På Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. är vi specialiserade på produktion av högkvalitativa kameramoduler, inklusive 2Mega Pixel Camera Modules. Våra produkter är kända för sin tillförlitlighet, prisvärdhet och prestanda. Om du har några frågor om våra produkter eller tjänster, besök vår hemsida påhttps://www.vvision-tech.comeller kontakta oss påvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). En adaptiv multi-frame superupplösningsmetod för HEVC-kodad video. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Deep Learning-baserad objektdetektering med hjälp av YOLOv2 för realtidsapplikationer. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). En segmenteringsalgoritm för videoobjekt i realtid baserad på optiskt flöde och rumsligt adaptiv binär fusion. Sensors, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Robust visuell spårning med slumpmässigt ormbunksbaserad dynamisk klassificeringsval. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Poseuppskattning i realtid för visuell servering med hjälp av en inbyggd plattform med flera kärnor. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Effektiv beräkning av den icke-negativa matrisfaktoriseringen för ansiktsigenkänning. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). En undersökning av de senaste framstegen inom ansiktsigenkänning. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Ett spårningssystem för flera kameror baserat på partikelfilter och Kalman-filter. Sensorer, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Ansiktsavkänning och -igenkänning i realtid för inbyggda plattformar. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Robust detektering och spårning av fotgängare i videoövervakning. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
