1. Ажыратымдылығы жоғары кескіндер: 2Mega Pixel камера модулі жобаңыз үшін жоғары сапалы кескіндерді қамтамасыз ете отырып, 1600x1200 пиксел рұқсатымен кескіндерді түсіре алады. Бұл оны бақылау жүйелері мен робототехника сияқты анық және анық кескіндерді қажет ететін қолданбалар үшін өте қолайлы етеді.
2. Жақсартылған масштабтау мүмкіндіктері: жоғары ажыратымдылықтағы сенсор арқылы 2Mega Pixel камера модулі кескін сапасын жоғалтпай, белгілі бір қызығушылық аймақтарын үлкейтуге мүмкіндік беретін жақсырақ масштабтау мүмкіндіктерін қамтамасыз ете алады. Бұл оны белгілі бір аумақтың егжей-тегжейлі кескіндерін қажет ететін қолданбалар үшін өте қолайлы етеді, мысалы, өнеркәсіптік тексеру жүйелері.
3. Төмен жарық өнімділігі: Көптеген 2Mega Pixel камера модульдері төмен жарық өнімділігін жақсартуға көмектесетін кеңейтілген мүмкіндіктермен бірге келеді. Бұл сіздің камераңыз жарықтандыру жағдайлары мінсіз болса да анық және анық кескіндерді түсіре алатынын білдіреді. Бұл мүмкіндік қауіпсіздік жүйелері және түнде көру құрылғылары сияқты қолданбалар үшін маңызды.
4. Өлшемі мен құны: 2Mega Pixel камера модульдері шағын өлшемді және қол жетімді, бұл оларды смартфондар мен планшеттер сияқты тұтынушылық электроника үшін өте қолайлы етеді. Ажыратымдылығы жоғары камера модулімен пайдаланушылар көп ақша жұмсамай-ақ жоғары сапалы фотосуреттер мен бейнелерді түсіре алады.
Егер сіз жобаңызға жоғары сапалы камера модулін іздесеңіз, 2Mega Pixel камера модулі қолжетімді және сенімді нұсқа болып табылады. Ажыратымдылығы жоғары сенсормен, жақсартылған масштабтау мүмкіндіктерімен, төмен жарық өнімділігімен және шағын өлшемімен ол қолданбалардың кең ауқымы үшін өте қолайлы.
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. компаниясында біз жоғары сапалы камера модульдерін, соның ішінде 2Mega Pixel камера модульдерін өндіруге маманданамыз. Біздің өнімдер сенімділігімен, қолжетімділігімен және өнімділігімен танымал. Біздің өнімдеріміз немесе қызметтеріміз туралы сұрақтарыңыз болса, біздің веб-сайтқа мына мекенжай бойынша кіріңізhttps://www.vvision-tech.comнемесе бізге хабарласыңызvision@visiontcl.com.
1. Л.Лу және т.б. (2019). HEVC-кодталған бейнеге арналған адаптивті көп кадрлы аса ажыратымдылық әдісі. Бейнетехнологияларға арналған схемалар мен жүйелердегі IEEE транзакциялары, 29(7), 2000-2013.
2. Дж.Парк және т.б. (2018). Нақты уақыттағы қолданбалар үшін YOLOv2 көмегімен терең оқытуға негізделген нысанды анықтау. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. С.Ким және т.б. (2017). Оптикалық ағынға және кеңістікке бейімделген екілік синтезге негізделген нақты уақыттағы бейне нысанын сегменттеу алгоритмі. Датчиктер, 17(7), 1531.
4. M. Li және т.б. (2016). Кездейсоқ папоротниктерге негізделген динамикалық классификаторды таңдау арқылы сенімді визуалды бақылау. Электрондық бейнелеу журналы, 25(1), 013024.
5. Р.Ланг және т.б. (2015). Көп ядролы ендірілген платформаны пайдалану арқылы визуалды қызмет көрсетуге арналған нақты уақыттағы позаны бағалау. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. Дж. Ванг, т.б. (2014). Бетті тану үшін теріс емес матрицалық факторизацияны тиімді есептеу. Электрондық бейнелеу журналы, 23(3), 033016.
7. К.Чжан, т.б. (2013). Бетті танудағы соңғы жетістіктерге сауалнама. Франклин институтының журналы, 350(4), 643-668.
8. Ю.Лиу, т.б. (2012). Бөлшек сүзгілері мен Кальман сүзгілеріне негізделген көп камералы бақылау жүйесі. Датчиктер, 12(9), 11403-11424.
9. Х.Ким және т.б. (2011). Енгізілген платформаларға арналған нақты уақыттағы бетті анықтау және тану жүйесі. Электрондық бейнелеу журналы, 20(3), 033013.
10. X. Xu, т.б. (2010). Бейнебақылау жүйесінде сенімді жаяу жүргіншілерді анықтау және қадағалау. Бейнетехнологияларға арналған схемалар мен жүйелердегі IEEE транзакциялары, 20(5), 740-745.
