1. تصاویر با وضوح بالا: ماژول دوربین 2 مگاپیکسلی می تواند تصاویری با وضوح 1600x1200 پیکسل بگیرد و تصاویری با کیفیت بالا برای پروژه شما ارائه دهد. این آن را برای برنامه هایی که نیاز به تصاویر واضح و واضح دارند، مانند سیستم های نظارتی و روباتیک، ایده آل می کند.
2. قابلیت‌های زوم بهبودیافته: با یک سنسور با وضوح بالا، ماژول دوربین 2 مگا پیکسلی می‌تواند قابلیت‌های زوم بهتری را ارائه دهد و به شما امکان می‌دهد بدون از دست دادن کیفیت تصویر، در مناطق خاصی زوم کنید. این آن را برای برنامه هایی که نیاز به تصاویر دقیق از یک منطقه خاص دارند، مانند سیستم های بازرسی صنعتی، ایده آل می کند.
3. عملکرد در نور کم: بسیاری از ماژول‌های دوربین 2 مگاپیکسلی دارای ویژگی‌های پیشرفته‌ای هستند که به بهبود عملکرد در نور کم کمک می‌کنند. این به این معنی است که دوربین شما قادر خواهد بود حتی زمانی که شرایط نوری ایده آل نیست، تصاویر واضح و واضح بگیرد. این ویژگی برای برنامه هایی مانند سیستم های امنیتی و دستگاه های دید در شب مهم است.
4. اندازه و هزینه: ماژول‌های دوربین 2 مگاپیکسلی از نظر اندازه کوچک و مقرون به صرفه هستند و برای لوازم الکترونیکی مصرفی مانند تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها ایده‌آل هستند. با استفاده از یک ماژول دوربین با وضوح بالا، کاربران می توانند عکس ها و فیلم های باکیفیت و بدون نیاز به صرف هزینه زیادی بگیرند.
اگر به دنبال یک ماژول دوربین با کیفیت بالا برای پروژه خود هستید، ماژول دوربین 2 مگا پیکسلی گزینه ای مقرون به صرفه و قابل اعتماد است. با حسگر با وضوح بالا، قابلیت های زوم بهبود یافته، عملکرد در نور کم و اندازه کوچک، برای طیف وسیعی از کاربردها ایده آل است.
ما در Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.، در تولید ماژول های دوربین با کیفیت بالا، از جمله ماژول های دوربین 2 مگا پیکسلی تخصص داریم. محصولات ما به دلیل قابلیت اطمینان، مقرون به صرفه بودن و عملکرد شناخته شده هستند. اگر در مورد محصولات یا خدمات ما سؤالی دارید، لطفاً از وب سایت ما به آدرس بازدید کنیدhttps://www.vvision-tech.comیا با ما تماس بگیریدvision@visiontcl.com.
1. L. Lu، و همکاران. (2019). یک روش تطبیقی چند فریمی با وضوح فوق العاده برای ویدیوهای رمزگذاری شده با HEVC. معاملات IEEE در مدارها و سیستم‌ها برای فناوری ویدئو، 29 (7)، 2000-2013.
2. جی پارک و همکاران. (2018). تشخیص اشیاء مبتنی بر یادگیری عمیق با استفاده از YOLOv2 برای برنامه‌های بلادرنگ. دسترسی IEEE، 6، 73837-73845.
3. اس کیم و همکاران. (2017). الگوریتم تقسیم بندی اشیاء ویدیویی بلادرنگ بر اساس جریان نوری و فیوژن باینری تطبیقی فضایی. سنسورها، 17 (7)، 1531.
4. ام. لی و همکاران. (2016). ردیابی بصری قوی با انتخاب طبقه‌بندی‌کننده دینامیکی تصادفی مبتنی بر سرخس. مجله تصویربرداری الکترونیک، 25(1)، 013024.
5. R. Lang و همکاران. (2015). تخمین موقعیت بیدرنگ برای سرویس دهی بصری با استفاده از پلتفرم تعبیه شده چند هسته ای. مجله رباتیک میدانی، 32 (4)، 587-607.
6. جی وانگ و همکاران. (2014). محاسبه کارآمد فاکتورسازی ماتریس غیرمنفی برای تشخیص چهره. مجله تصویربرداری الکترونیک، 23(3)، 033016.
7. K. Zhang، و همکاران. (2013). بررسی پیشرفت های اخیر در تشخیص چهره. مجله موسسه فرانکلین، 350 (4)، 643-668.
8. Y. Liu، و همکاران. (2012). یک سیستم ردیابی چند دوربینی بر اساس فیلترهای ذرات و فیلترهای کالمن. سنسورها، 12 (9)، 11403-11424.
9. اچ کیم و همکاران. (2011). سیستم تشخیص و تشخیص چهره در زمان واقعی برای پلتفرم های جاسازی شده. مجله تصویربرداری الکترونیک، 20(3)، 033013.
10. X. Xu، و همکاران. (2010). تشخیص و ردیابی قوی عابر پیاده در نظارت تصویری. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology، 20(5)، 740-745.
