1. Εικόνες υψηλής ανάλυσης: Η μονάδα κάμερας 2 Mega Pixel μπορεί να καταγράψει εικόνες με ανάλυση 1600x1200 pixel, παρέχοντας εικόνες υψηλής ποιότητας για το έργο σας. Αυτό το καθιστά ιδανικό για εφαρμογές που απαιτούν καθαρές και ευκρινείς εικόνες, όπως συστήματα επιτήρησης και ρομποτική.
2. Βελτιωμένες δυνατότητες ζουμ: Με έναν αισθητήρα υψηλής ανάλυσης, η μονάδα κάμερας 2 Mega Pixel μπορεί να παρέχει καλύτερες δυνατότητες ζουμ, επιτρέποντάς σας να κάνετε μεγέθυνση σε συγκεκριμένες περιοχές ενδιαφέροντος χωρίς απώλεια ποιότητας εικόνας. Αυτό το καθιστά ιδανικό για εφαρμογές που απαιτούν λεπτομερείς εικόνες μιας συγκεκριμένης περιοχής, όπως τα βιομηχανικά συστήματα επιθεώρησης.
3. Απόδοση σε χαμηλό φωτισμό: Πολλές μονάδες κάμερας 2 Mega Pixel διαθέτουν προηγμένες λειτουργίες που συμβάλλουν στη βελτίωση της απόδοσης σε χαμηλό φωτισμό. Αυτό σημαίνει ότι η φωτογραφική μηχανή σας θα μπορεί να τραβήξει καθαρές και ευκρινείς εικόνες ακόμα και όταν οι συνθήκες φωτισμού δεν είναι ιδανικές. Αυτή η δυνατότητα είναι σημαντική για εφαρμογές όπως συστήματα ασφαλείας και συσκευές νυχτερινής όρασης.
4. Μέγεθος και κόστος: Οι μονάδες κάμερας 2 Mega Pixel είναι μικρές σε μέγεθος και προσιτές, καθιστώντας τις ιδανικές για ηλεκτρονικά είδη ευρείας κατανάλωσης, όπως smartphone και tablet. Με μια μονάδα κάμερας υψηλής ανάλυσης, οι χρήστες μπορούν να τραβούν φωτογραφίες και βίντεο υψηλής ποιότητας χωρίς να χρειάζεται να ξοδέψουν πολλά χρήματα.
Αν ψάχνετε για μια μονάδα κάμερας υψηλής ποιότητας για το έργο σας, μια μονάδα κάμερας 2 Mega Pixel είναι μια προσιτή και αξιόπιστη επιλογή. Με τον αισθητήρα υψηλής ανάλυσης, τις βελτιωμένες δυνατότητες ζουμ, την απόδοση χαμηλού φωτισμού και το μικρό μέγεθος, είναι ιδανικό για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών.
Στην Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., ειδικευόμαστε στην παραγωγή μονάδων κάμερας υψηλής ποιότητας, συμπεριλαμβανομένων των μονάδων κάμερας 2 Mega Pixel. Τα προϊόντα μας είναι γνωστά για την αξιοπιστία, την προσιτή τιμή και την απόδοσή τους. Εάν έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες μας, επισκεφτείτε τον ιστότοπό μας στη διεύθυνσηhttps://www.vvision-tech.comή επικοινωνήστε μαζί μας στοvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). Μια προσαρμοστική μέθοδος υπερ-ανάλυσης πολλαπλών καρέ για βίντεο με κωδικοποίηση HEVC. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Ανίχνευση αντικειμένων με βάση τη βαθιά μάθηση με χρήση του YOLOv2 για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). Ένας αλγόριθμος τμηματοποίησης αντικειμένων βίντεο σε πραγματικό χρόνο με βάση την οπτική ροή και τη χωρικά-προσαρμοστική δυαδική σύντηξη. Sensors, 17(7), 1531.
4. Μ. Li, et αϊ. (2016). Ισχυρή οπτική παρακολούθηση με τυχαία επιλογή δυναμικού ταξινομητή που βασίζεται σε φτέρες. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et αϊ. (2015). Εκτίμηση θέσης σε πραγματικό χρόνο για οπτική εξυπηρέτηση με χρήση ενσωματωμένης πλατφόρμας πολλαπλών πυρήνων. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Αποτελεσματικός Υπολογισμός της Παραγοντοποίησης Μη Αρνητικού Πίνακα για Αναγνώριση Προσώπου. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Μια έρευνα για τις πρόσφατες προόδους στην αναγνώριση προσώπου. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et αϊ. (2012). Ένα σύστημα παρακολούθησης πολλαπλών καμερών που βασίζεται σε φίλτρα σωματιδίων και φίλτρα Kalman. Sensors, 12(9), 11403-11424.
9. Η. Kim, et αϊ. (2011). Σύστημα ανίχνευσης και αναγνώρισης προσώπου σε πραγματικό χρόνο για ενσωματωμένες πλατφόρμες. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Ισχυρή ανίχνευση και παρακολούθηση πεζών στην παρακολούθηση βίντεο. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
