1. Yüksək Çözünürlüklü Şəkillər: 2Meqa Piksel Kamera Modulu 1600x1200 piksel təsvir ölçülü şəkillər çəkə bilər və layihəniz üçün yüksək keyfiyyətli şəkillər təqdim edir. Bu, onu müşahidə sistemləri və robot texnikası kimi aydın və kəskin təsvirlər tələb edən tətbiqlər üçün ideal hala gətirir.
2. Təkmilləşdirilmiş Böyütmə İmkanları: Yüksək ayırdetmə qabiliyyətinə malik sensor ilə 2Meqa Piksel Kamera Modulu daha yaxşı böyütmə imkanları təmin edə bilər ki, bu da görüntü keyfiyyətini itirmədən xüsusi maraq sahələrini böyütməyə imkan verir. Bu, onu sənaye yoxlama sistemləri kimi müəyyən bir sahənin ətraflı təsvirlərini tələb edən tətbiqlər üçün ideal hala gətirir.
3. Aşağı İşıq Performansı: Bir çox 2Meqa Piksel Kamera Modulları aşağı işıq performansını yaxşılaşdırmağa kömək edən qabaqcıl xüsusiyyətlərə malikdir. Bu o deməkdir ki, işıqlandırma şəraiti ideal olmayanda belə kameranız aydın və kəskin şəkillər çəkə biləcək. Bu xüsusiyyət təhlükəsizlik sistemləri və gecə görmə cihazları kimi tətbiqlər üçün vacibdir.
4. Ölçü və Qiymət: 2Meqa Piksel Kamera Modulları kiçik ölçülü və sərfəli qiymətə malikdir və bu onları smartfonlar və planşetlər kimi istehlakçı elektronikası üçün ideal edir. Yüksək keyfiyyətli kamera modulu ilə istifadəçilər çox pul xərcləmədən yüksək keyfiyyətli foto və video çəkə bilirlər.
Layihəniz üçün yüksək keyfiyyətli kamera modulu axtarırsınızsa, 2Mega Pixel Kamera Modulu sərfəli və etibarlı seçimdir. Yüksək rezolyusiyaya malik sensoru, təkmilləşdirilmiş böyütmə imkanları, aşağı işıq performansı və kiçik ölçüsü ilə geniş tətbiqlər üçün idealdır.
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.-də biz 2Mega Pixel Kamera Modulları da daxil olmaqla yüksək keyfiyyətli kamera modullarının istehsalında ixtisaslaşmışıq. Məhsullarımız etibarlılığı, əlverişliliyi və performansı ilə tanınır. Məhsullarımız və ya xidmətlərimizlə bağlı hər hansı bir sualınız varsa, lütfən, vebsaytımıza daxil olunhttps://www.vvision-tech.comvə ya bizimlə əlaqə saxlayınvision@visiontcl.com.
1. L. Lu və başqaları. (2019). HEVC-kodlanmış Video üçün Uyğunlaşan Çox Çərçivəli Super Rezolyutsiya Metodu. Video Texnologiyası üçün Sxemlər və Sistemlər üzrə IEEE Əməliyyatları, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park və b. (2018). Real-Time Tətbiqlər üçün YOLOv2 istifadə edərək Dərin Öyrənmə Əsaslı Obyektin Aşkarlanması. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim və b. (2017). Optik axın və məkana uyğunlaşan ikili birləşmə əsasında real vaxt rejimində video obyektlərin seqmentasiyası alqoritmi. Sensorlar, 17(7), 1531.
4. M. Li və başqaları. (2016). Təsadüfi Ferns Əsaslı Dinamik Təsnifat Seçimi ilə Güclü Vizual İzləmə. Elektron görüntüləmə jurnalı, 25(1), 013024.
5. R. Lang və başqaları. (2015). Çox nüvəli quraşdırılmış platformadan istifadə edərək vizual xidmət üçün real vaxt pozasının qiymətləndirilməsi. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Üzün tanınması üçün qeyri-mənfi matrisin faktorlaşdırılmasının səmərəli hesablanması. Elektron görüntüləmə jurnalı, 23(3), 033016.
7. K. Zhang və başqaları. (2013). Üzün tanınması sahəsində son nailiyyətlərin sorğusu. Franklin İnstitutunun jurnalı, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu və başqaları. (2012). Hissəcik Filtrləri və Kalman Filtrləri əsasında Çox Kameralı İzləmə Sistemi. Sensorlar, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim və b. (2011). Daxili Platformalar üçün Real-Time Üz Tanınması və Tanınması Sistemi. Elektron görüntüləmə jurnalı, 20(3), 033013.
10. X. Xu və b. (2010). Video Nəzarətdə Möhkəm Piyadaların Aşkarlanması və İzlənməsi. Video Texnologiyası üçün Sxemlər və Sistemlər üzrə IEEE Əməliyyatları, 20(5), 740-745.
