1. Bereizmen handiko irudiak: 2Mega Pixel Kamera Moduluak 1600x1200 pixeleko bereizmeneko irudiak har ditzake, zure proiekturako kalitate handiko irudiak eskainiz. Horrek irudi argiak eta zorrotzak behar dituzten aplikazioetarako aproposa da, hala nola zaintza sistemak eta robotika.
2. Zoom gaitasun hobetuak: bereizmen handiko sentsore batekin, 2Mega Pixel Kamera Moduluak zoom gaitasun hobeak eskain ditzake, eta, horretarako, interes-eremu zehatzak handitu ditzakezu irudiaren kalitatea galdu gabe. Horri esker, eremu jakin baten irudi zehatzak behar dituzten aplikazioetarako aproposa da, esate baterako, industria ikuskatzeko sistemak.
3. Argi gutxiko errendimendua: 2Mega pixeleko kameraren modulu askok argi gutxiko errendimendua hobetzen laguntzen duten funtzio aurreratuekin datoz. Horrek esan nahi du zure kamerak irudi argiak eta zorrotzak ateratzeko gai izango dela argiztapen-baldintzak egokiak ez diren arren. Ezaugarri hau garrantzitsua da segurtasun sistemetarako eta gaueko ikusmenerako gailuetarako aplikazioetarako.
4. Tamaina eta kostua: 2Mega Pixel Kamera Moduluak tamaina txikikoak eta merkeak dira, eta aproposak dira kontsumo-elektronikarako, hala nola smartphone-ak eta tabletak. Bereizmen handiko kamera moduluarekin, erabiltzaileek kalitate handiko argazkiak eta bideoak atera ditzakete diru asko gastatu beharrik gabe.
Zure proiekturako kalitate handiko kamera modulu baten bila bazabiltza, 2Mega Pixel Kamera Modulua aukera merkea eta fidagarria da. Bere bereizmen handiko sentsorearekin, zoom gaitasun hobearekin, argi gutxiko errendimenduarekin eta tamaina txikiarekin, aplikazio sorta zabalerako aproposa da.
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.n, kalitate handiko kamera moduluen ekoizpenean espezializatuta gaude, 2Mega Pixel Kamera Moduluak barne. Gure produktuak fidagarritasunagatik, eskuragarritasunagatik eta errendimenduagatik ezagunak dira. Gure produktu edo zerbitzuei buruzko galderarik baduzu, bisitatu gure webgunea hemenhttps://www.vvision-tech.comedo jarri gurekin harremanetan helbide honetanvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). HEVC kodetutako bideorako fotograma anitzeko super-bereizmen metodo moldagarria. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Ikaskuntza sakonean oinarritutako objektuen detekzioa YOLOv2 erabiliz denbora errealeko aplikazioetarako. IEEE Sarbidea, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). Denbora errealeko bideo-objektuen segmentazio-algoritmoa, Fluxu Optikoan eta Espaziorako Egokipen Bitar Fusioan oinarrituta. Sentsoreak, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Jarraipen bisual sendoa Ausazko Iratzeetan oinarritutako Sailkatzaile Dinamikoaren Hautaketarekin. Irudi elektronikoen aldizkaria, 25 (1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Denbora errealeko posizioaren estimazioa Ikusmen zerbitzaturako nukleo anitzeko plataforma txertatua erabiliz. Field Robotics aldizkaria, 32 (4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Aurpegiak ezagutzeko matrize ez negatiboaren faktorizazioaren konputazio eraginkorra. Irudi elektronikoen aldizkaria, 23 (3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Aurpegi-hautematearen azken aurrerapenei buruzko inkesta. Franklin Institutuko aldizkaria, 350 (4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Partikula-iragazkietan eta Kalman-iragazkietan oinarritutako kamera anitzeko jarraipen-sistema. Sentsoreak, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). Denbora errealean aurpegiak hautemateko eta ezagutzeko sistema txertatutako plataformetarako. Irudi elektronikoen aldizkaria, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Bideo-zaintzan oinezkoen detekzioa eta jarraipena sendoa. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
