1. उच्च-रिजोल्युसन छविहरू: 2 मेगा पिक्सेल क्यामेरा मोड्युलले 1600x1200 पिक्सेलको रिजोल्युसनका साथ छविहरू खिच्न सक्छ, तपाईंको परियोजनाको लागि उच्च-गुणस्तर छविहरू प्रदान गर्दछ। यसले निगरानी प्रणाली र रोबोटिक्स जस्ता स्पष्ट र तीखो तस्बिरहरू चाहिने अनुप्रयोगहरूको लागि यसलाई आदर्श बनाउँछ।
2. सुधारिएको जुम क्षमताहरू: उच्च-रिजोल्युसन सेन्सरको साथ, 2Mega Pixel क्यामेरा मोड्युलले राम्रो जुम क्षमताहरू प्रदान गर्न सक्छ, जसले तपाईंलाई छविको गुणस्तर नगुमाईकन रुचिको विशेष क्षेत्रहरूमा जुम गर्न अनुमति दिन्छ। यसले विशेष क्षेत्रको विस्तृत छविहरू चाहिने अनुप्रयोगहरूको लागि आदर्श बनाउँछ, जस्तै औद्योगिक निरीक्षण प्रणाली।
3. कम प्रकाश प्रदर्शन: धेरै 2Mega Pixel क्यामेरा मोड्युलहरू उन्नत सुविधाहरूको साथ आउँछन् जसले कम प्रकाश प्रदर्शन सुधार गर्न मद्दत गर्दछ। यसको मतलब यो हो कि तपाईंको क्यामेराले प्रकाश अवस्थाहरू आदर्श नभए पनि स्पष्ट र तीखो छविहरू खिच्न सक्षम हुनेछ। यो सुविधा सुरक्षा प्रणाली र रात्रि दृष्टि उपकरणहरू जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
4. आकार र लागत: 2 मेगा पिक्सेल क्यामेरा मोड्युलहरू आकारमा सानो र किफायती छन्, जसले तिनीहरूलाई स्मार्टफोन र ट्याब्लेट जस्ता उपभोक्ता इलेक्ट्रोनिक्सका लागि आदर्श बनाउँछ। उच्च रिजोल्युसन क्यामेरा मोड्युलको साथ, प्रयोगकर्ताहरूले धेरै पैसा खर्च नगरी उच्च गुणस्तरको फोटो र भिडियोहरू लिन सक्छन्।
यदि तपाईं आफ्नो परियोजनाको लागि उच्च-गुणस्तरको क्यामेरा मोड्युल खोज्दै हुनुहुन्छ भने, 2 मेगा पिक्सेल क्यामेरा मोड्युल एक किफायती र भरपर्दो विकल्प हो। यसको उच्च-रिजोल्युसन सेन्सर, सुधारिएको जुम क्षमताहरू, कम प्रकाश प्रदर्शन, र सानो आकारको साथ, यो अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायराको लागि आदर्श हो।
शेन्जेन वी-भिजन टेक्नोलोजी कं, लिमिटेडमा, हामी २ मेगा पिक्सेल क्यामेरा मोड्युलहरू सहित उच्च-गुणस्तरको क्यामेरा मोड्युलहरूको उत्पादनमा विशेषज्ञ छौं। हाम्रा उत्पादनहरू तिनीहरूको विश्वसनीयता, किफायती र प्रदर्शनको लागि परिचित छन्। यदि तपाइँसँग हाम्रा उत्पादनहरू वा सेवाहरूको बारेमा कुनै प्रश्नहरू छन् भने, कृपया हाम्रो वेबसाइटमा जानुहोस्https://www.vvision-tech.comवा हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्vision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al। (२०१९)। HEVC-इन्कोड गरिएको भिडियोको लागि एक अनुकूलन बहु-फ्रेम सुपर-रिजोल्युसन विधि। भिडियो टेक्नोलोजीका लागि सर्किट र प्रणालीहरूमा IEEE लेनदेन, 29(7), 2000-2013।
2. जे पार्क, एट अल। (२०१८)। वास्तविक-समय अनुप्रयोगहरूको लागि YOLOv2 प्रयोग गरेर गहिरो शिक्षा-आधारित वस्तु पत्ता लगाउने। IEEE पहुँच, 6, 73837-73845।
3. एस. किम, आदि। (२०१७)। अप्टिकल फ्लो र स्थानिय-अनुकूल बाइनरी फ्यूजनमा आधारित वास्तविक-समय भिडियो वस्तु विभाजन एल्गोरिदम। सेन्सर, १७(७), १५३१।
4. M. Li, et al। (2016)। अनियमित फर्न्स-आधारित गतिशील वर्गीकरण चयनको साथ बलियो दृश्य ट्र्याकिङ। जर्नल अफ इलेक्ट्रोनिक इमेजिङ, २५(१), ०१३०२४।
5. आर. लाङ, आदि। (२०१५)। बहु-कोर एम्बेडेड प्लेटफर्म प्रयोग गरेर भिजुअल सेवाको लागि वास्तविक-समय मुद्रा अनुमान। जर्नल अफ फिल्ड रोबोटिक्स, ३२(४), ५८७-६०७।
6. जे वाङ, एट अल। (२०१४)। अनुहार पहिचानको लागि गैर-ऋणात्मक म्याट्रिक्स कारककरणको कुशल गणना। इलेक्ट्रोनिक इमेजिङको जर्नल, २३(३), ०३३०१६।
७. के. झाङ, एट अल। (२०१३)। अनुहार पहिचान मा भर्खरको प्रगति को एक सर्वेक्षण। फ्रैंकलिन संस्थानको जर्नल, ३५०(४), ६४३-६६८।
8. Y. Liu, et al। (२०१२)। कण फिल्टर र Kalman फिल्टर मा आधारित बहु-क्यामेरा ट्र्याकिङ प्रणाली। सेन्सर, १२(९), ११४०३-११४२४।
9. H. किम, et al। (२०११)। एम्बेडेड प्लेटफर्महरूको लागि वास्तविक-समय अनुहार पत्ता लगाउने र पहिचान प्रणाली। इलेक्ट्रोनिक इमेजिङको जर्नल, २०(३), ०३३०१३।
10. X. Xu, et al। (२०१०)। भिडियो निगरानीमा बलियो पैदल यात्री पत्ता लगाउने र ट्र्याकिंग। भिडियो टेक्नोलोजीका लागि सर्किट र प्रणालीहरूमा IEEE लेनदेन, 20(5), 740-745।
