1. Afbeeldingen met hoge resolutie: de 2Mega Pixel-cameramodule kan afbeeldingen vastleggen met een resolutie van 1600x1200 pixels, waardoor afbeeldingen van hoge kwaliteit voor uw project worden geleverd. Dit maakt hem ideaal voor toepassingen die heldere en scherpe beelden vereisen, zoals bewakingssystemen en robotica.
2. Verbeterde zoommogelijkheden: Met een sensor met hoge resolutie kan de 2Mega Pixel Camera Module betere zoommogelijkheden bieden, waardoor u kunt inzoomen op specifieke interessegebieden zonder verlies van beeldkwaliteit. Dit maakt het ideaal voor toepassingen die gedetailleerde beelden van een bepaald gebied vereisen, zoals industriële inspectiesystemen.
3. Prestaties bij weinig licht: Veel 2Mega Pixel-cameramodules worden geleverd met geavanceerde functies die de prestaties bij weinig licht helpen verbeteren. Dit betekent dat uw camera heldere en scherpe beelden kan vastleggen, zelfs als de lichtomstandigheden niet ideaal zijn. Deze functie is belangrijk voor toepassingen zoals beveiligingssystemen en nachtkijkers.
4. Grootte en kosten: 2Mega Pixel-cameramodules zijn klein van formaat en betaalbaar, waardoor ze ideaal zijn voor consumentenelektronica zoals smartphones en tablets. Met een cameramodule met hoge resolutie kunnen gebruikers foto's en video's van hoge kwaliteit maken zonder veel geld uit te geven.
Als u op zoek bent naar een hoogwaardige cameramodule voor uw project, dan is een 2Mega Pixel Camera Module een betaalbare en betrouwbare optie. Met zijn sensor met hoge resolutie, verbeterde zoommogelijkheden, prestaties bij weinig licht en kleine afmetingen is hij ideaal voor een breed scala aan toepassingen.
Bij Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. zijn we gespecialiseerd in de productie van hoogwaardige cameramodules, waaronder 2Mega Pixel cameramodules. Onze producten staan bekend om hun betrouwbaarheid, betaalbaarheid en prestaties. Als u vragen heeft over onze producten of diensten, bezoek dan onze website:https://www.vvision-tech.comof neem contact met ons op viavision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). Een adaptieve multi-frame superresolutiemethode voor HEVC-gecodeerde video. IEEE-transacties op circuits en systemen voor videotechnologie, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Op diepgaand leren gebaseerde objectdetectie met behulp van YOLOv2 voor realtime toepassingen. IEEE-toegang, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). Een real-time video-objectsegmentatie-algoritme gebaseerd op optische stroom en ruimtelijk adaptieve binaire fusie. Sensoren, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Robuuste visuele tracking met willekeurige selectie van dynamische classificaties op basis van varens. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Real-time pose-schatting voor visuele bediening met behulp van een ingebed multi-core platform. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Efficiënte berekening van de niet-negatieve matrixfactorisatie voor gezichtsherkenning. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Een overzicht van recente ontwikkelingen op het gebied van gezichtsherkenning. Tijdschrift van het Franklin Instituut, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Een volgsysteem met meerdere camera's op basis van deeltjesfilters en Kalman-filters. Sensoren, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Realtime gezichtsdetectie- en herkenningssysteem voor ingebedde platforms. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Robuuste detectie en tracking van voetgangers bij videobewaking. IEEE-transacties op circuits en systemen voor videotechnologie, 20(5), 740-745.
