1. Hình ảnh độ phân giải cao: Mô-đun máy ảnh 2Mega Pixel có thể chụp ảnh với độ phân giải 1600x1200 pixel, cung cấp hình ảnh chất lượng cao cho dự án của bạn. Điều này khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu hình ảnh rõ ràng và sắc nét, chẳng hạn như hệ thống giám sát và robot.
2. Khả năng thu phóng được cải thiện: Với cảm biến có độ phân giải cao, Mô-đun máy ảnh 2Mega Pixel có thể cung cấp khả năng thu phóng tốt hơn, cho phép bạn phóng to các khu vực quan tâm cụ thể mà không làm giảm chất lượng hình ảnh. Điều này khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu hình ảnh chi tiết của một khu vực cụ thể, chẳng hạn như hệ thống kiểm tra công nghiệp.
3. Hiệu suất trong điều kiện ánh sáng yếu: Nhiều Mô-đun máy ảnh 2Mega Pixel có các tính năng nâng cao giúp cải thiện hiệu suất trong điều kiện ánh sáng yếu. Điều này có nghĩa là máy ảnh của bạn sẽ có thể chụp được những bức ảnh rõ ràng và sắc nét ngay cả khi điều kiện ánh sáng không lý tưởng. Tính năng này rất quan trọng đối với các ứng dụng như hệ thống an ninh và thiết bị nhìn đêm.
4. Kích thước và giá thành: Mô-đun máy ảnh 2Mega Pixel có kích thước nhỏ và giá cả phải chăng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các thiết bị điện tử tiêu dùng như điện thoại thông minh và máy tính bảng. Với mô-đun máy ảnh có độ phân giải cao, người dùng có thể chụp ảnh và quay video chất lượng cao mà không cần phải tốn nhiều tiền.
Nếu bạn đang tìm kiếm mô-đun máy ảnh chất lượng cao cho dự án của mình, Mô-đun máy ảnh 2Mega Pixel là một lựa chọn hợp lý và đáng tin cậy. Với cảm biến có độ phân giải cao, khả năng thu phóng được cải thiện, hiệu suất trong điều kiện ánh sáng yếu và kích thước nhỏ, đây là thiết bị lý tưởng cho nhiều ứng dụng.
Tại Công ty TNHH Công nghệ V-Vision Thâm Quyến, chúng tôi chuyên sản xuất các mô-đun máy ảnh chất lượng cao, bao gồm cả Mô-đun máy ảnh 2Mega Pixel. Sản phẩm của chúng tôi được biết đến với độ tin cậy, giá cả phải chăng và hiệu suất. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về sản phẩm hoặc dịch vụ của chúng tôi, vui lòng truy cập trang web của chúng tôi tạihttps://www.vvision-tech.comhoặc liên hệ với chúng tôi tạitầm nhìn@visiontcl.com.
1. L. Lu và cộng sự. (2019). Phương pháp siêu phân giải đa khung thích ứng cho video được mã hóa HEVC. Giao dịch của IEEE về Mạch và Hệ thống cho Công nghệ Video, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park và cộng sự. (2018). Phát hiện đối tượng dựa trên Deep Learning bằng YOLOv2 cho các ứng dụng thời gian thực. Truy cập IEEE, 6, 73837-73845.
3. S. Kim và cộng sự. (2017). Thuật toán phân đoạn đối tượng video theo thời gian thực dựa trên luồng quang học và sự kết hợp nhị phân thích ứng theo không gian. Cảm biến, 17(7), 1531.
4. M. Li và cộng sự. (2016). Theo dõi trực quan mạnh mẽ với lựa chọn phân loại động dựa trên dương xỉ ngẫu nhiên. Tạp chí Hình ảnh Điện tử, 25(1), 013024.
5. R. Lang và cộng sự. (2015). Ước tính tư thế theo thời gian thực để điều khiển trợ động trực quan bằng nền tảng nhúng đa lõi. Tạp chí Robot hiện trường, 32(4), 587-607.
6. J. Wang và cộng sự. (2014). Tính toán hiệu quả hệ số ma trận không âm để nhận dạng khuôn mặt. Tạp chí Hình ảnh Điện tử, 23(3), 033016.
7. K. Zhang và cộng sự. (2013). Khảo sát về những tiến bộ gần đây trong nhận dạng khuôn mặt. Tạp chí của Viện Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu và cộng sự. (2012). Hệ thống theo dõi nhiều camera dựa trên bộ lọc hạt và bộ lọc Kalman. Cảm biến, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim và cộng sự. (2011). Hệ thống nhận dạng và nhận dạng khuôn mặt theo thời gian thực dành cho nền tảng nhúng. Tạp chí Hình ảnh Điện tử, 20(3), 033013.
10. X. Xu và cộng sự. (2010). Phát hiện và theo dõi người đi bộ mạnh mẽ trong giám sát video. Giao dịch của IEEE về Mạch và Hệ thống cho Công nghệ Video, 20(5), 740-745.
