1. Yüksek Çözünürlüklü Görüntüler: 2Mega Piksel Kamera Modülü, 1600x1200 piksel çözünürlükte görüntü yakalayarak projenize yüksek kalitede görüntü sağlar. Bu, onu gözetim sistemleri ve robot teknolojisi gibi net ve keskin görüntüler gerektiren uygulamalar için ideal kılar.
2. Geliştirilmiş Yakınlaştırma Yetenekleri: Yüksek çözünürlüklü bir sensöre sahip 2Mega Piksel Kamera Modülü, daha iyi yakınlaştırma yetenekleri sunarak, görüntü kalitesini kaybetmeden belirli ilgi alanlarına yakınlaştırmanıza olanak tanır. Bu, onu endüstriyel denetim sistemleri gibi belirli bir alanın ayrıntılı görüntülerini gerektiren uygulamalar için ideal kılar.
3. Düşük Işık Performansı: Birçok 2Mega Piksel Kamera Modülü, düşük ışık performansını artırmaya yardımcı olan gelişmiş özelliklerle birlikte gelir. Bu, kameranızın aydınlatma koşulları ideal olmadığında bile net ve keskin görüntüler yakalayabileceği anlamına gelir. Bu özellik güvenlik sistemleri ve gece görüş cihazları gibi uygulamalar için önemlidir.
4. Boyut ve Maliyet: 2Mega Piksel Kamera Modülleri küçük boyutlu ve uygun fiyatlı olduğundan akıllı telefonlar ve tabletler gibi tüketici elektroniği için idealdir. Yüksek çözünürlüklü kamera modülü sayesinde kullanıcılar çok fazla para harcamaya gerek kalmadan yüksek kalitede fotoğraf ve video çekebiliyor.
Projeniz için yüksek kaliteli bir kamera modülü arıyorsanız 2Mega Piksel Kamera Modülü uygun fiyatlı ve güvenilir bir seçenektir. Yüksek çözünürlüklü sensörü, geliştirilmiş yakınlaştırma yetenekleri, düşük ışık performansı ve küçük boyutuyla çok çeşitli uygulamalar için idealdir.
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. olarak 2Mega Piksel Kamera Modülleri de dahil olmak üzere yüksek kaliteli kamera modüllerinin üretiminde uzmanız. Ürünlerimiz güvenilirliği, uygun fiyatı ve performansıyla tanınır. Ürünlerimiz veya hizmetlerimiz hakkında herhangi bir sorunuz varsa lütfen web sitemizi ziyaret edin:https://www.vvision-tech.comveya bizimle iletişime geçinvizyon@visiontcl.com.
1. L. Lu ve diğerleri. (2019). HEVC Kodlu Video için Uyarlanabilir Çok Çerçeveli Süper Çözünürlük Yöntemi. Video Teknolojisi için Devreler ve Sistemler Üzerinde IEEE İşlemleri, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park ve diğerleri. (2018). Gerçek Zamanlı Uygulamalar için YOLOv2 Kullanarak Derin Öğrenme Tabanlı Nesne Algılama. IEEE Erişimi, 6, 73837-73845.
3. S. Kim ve diğerleri. (2017). Optik Akış ve Uzamsal Olarak Uyarlanabilir İkili Füzyona Dayalı Gerçek Zamanlı Video Nesnesi Segmentasyon Algoritması. Sensörler, 17(7), 1531.
4. M. Li, ve diğerleri. (2016). Rastgele Eğrelti Otlarına Dayalı Dinamik Sınıflandırıcı Seçimi ile Güçlü Görsel İzleme. Elektronik Görüntüleme Dergisi, 25(1), 013024.
5. R. Lang ve diğerleri. (2015). Çok Çekirdekli Gömülü Platform Kullanılarak Görsel Servoing için Gerçek Zamanlı Poz Tahmini. Field Robotics Dergisi, 32(4), 587-607.
6. J. Wang ve diğerleri. (2014). Yüz Tanıma için Negatif Olmayan Matris Faktorizasyonunun Etkin Hesaplanması. Elektronik Görüntüleme Dergisi, 23(3), 033016.
7. K. Zhang ve diğerleri. (2013). Yüz Tanımadaki Son Gelişmelere İlişkin Bir Araştırma. Franklin Enstitüsü Dergisi, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu ve diğerleri. (2012). Partikül Filtreleri ve Kalman Filtrelerine Dayalı Çoklu Kamera Takip Sistemi. Sensörler, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim ve diğerleri. (2011). Gömülü Platformlar için Gerçek Zamanlı Yüz Tespit ve Tanıma Sistemi. Elektronik Görüntüleme Dergisi, 20(3), 033013.
10. X. Xu ve diğerleri. (2010). Video Gözetlemede Güçlü Yaya Algılama ve Takibi. Video Teknolojisi için Devreler ve Sistemler Üzerinde IEEE İşlemleri, 20(5), 740-745.
