1. Gambar Resolusi Dhuwur: Modul Kamera 2Mega Pixel bisa njupuk gambar kanthi resolusi 1600x1200 piksel, nyedhiyakake gambar kanthi kualitas dhuwur kanggo proyek sampeyan. Iki ndadekake becik kanggo aplikasi sing mbutuhake gambar sing cetha lan cetha, kayata sistem pengawasan lan robotika.
2. Kapabilitas Zoom sing luwih apik: Kanthi sensor resolusi dhuwur, Modul Kamera 2Mega Pixel bisa nyedhiyakake kemampuan zoom sing luwih apik, ngidini sampeyan nggedhekake area tartamtu sing disenengi tanpa kelangan kualitas gambar. Iki ndadekake becik kanggo aplikasi sing mbutuhake gambar rinci ing wilayah tartamtu, kayata sistem inspeksi industri.
3. Kinerja Kurang Cahya: Akeh Modul Kamera Piksel 2Mega dilengkapi fitur canggih sing mbantu ningkatake kinerja cahya sing kurang. Iki tegese kamera sampeyan bakal bisa njupuk gambar sing cetha lan cetha sanajan kondisi cahya ora cocog. Fitur iki penting kanggo aplikasi kayata sistem keamanan lan piranti night vision.
4. Ukuran lan Biaya: Modul Kamera 2Mega Pixel ukurane cilik lan terjangkau, saengga cocog kanggo elektronik konsumen kayata smartphone lan tablet. Kanthi modul kamera resolusi dhuwur, pangguna bisa njupuk foto lan video kanthi kualitas dhuwur tanpa kudu mbuwang dhuwit akeh.
Yen sampeyan nggoleki modul kamera berkualitas tinggi kanggo proyek sampeyan, Modul Kamera 2Mega Pixel minangka pilihan sing terjangkau lan dipercaya. Kanthi sensor resolusi dhuwur, kabisan zoom sing luwih apik, kinerja cahya sing sithik, lan ukuran cilik, cocog kanggo macem-macem aplikasi.
Ing Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., kita duwe spesialisasi ing produksi modul kamera berkualitas tinggi, kalebu Modul Kamera 2Mega Pixel. Produk kita dikenal kanthi linuwih, terjangkau, lan kinerja. Yen sampeyan duwe pitakon babagan produk utawa layanan, bukak situs web kita inghttps://www.vvision-tech.comutawa hubungi kita ingvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, dkk. (2019). Metode Super-Resolusi Multi-Frame Adaptif kanggo Video HEVC-encoded. Transaksi IEEE ing Sirkuit lan Sistem kanggo Teknologi Video, 29 (7), 2000-2013.
2. J. Park, dkk. (2018). Deep Learning-Based Deteksi Obyek Nggunakake YOLOv2 kanggo Aplikasi Real-Time. Akses IEEE, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, dkk. (2017). Algoritma Segmentasi Obyek Video Real-Time Adhedhasar Aliran Optik lan Fusion Binar Adaptif Spasial. Sensor, 17(7), 1531.
4. M. Li, dkk. (2016). Nelusuri Visual sing Mantep kanthi Pilihan Klasifikasi Dinamis Berbasis Ferns Random. Jurnal Pencitraan Elektronik, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Estimasi Pose Real-Time kanggo Visual Servoing Nggunakake Platform Embedded Multi-Inti. Jurnal Robotika Lapangan, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, dkk. (2014). Komputasi Efisien saka Faktorisasi Matriks Nonnegatif kanggo Pangenalan Pasuryan. Jurnal Pencitraan Elektronik, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, dkk. (2013). Survei Kemajuan Anyar ing Pangenalan Pasuryan. Jurnal Institut Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, dkk. (2012). Sistem Tracking Multi-Kamera Adhedhasar Filter Partikel lan Filter Kalman. Sensor, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, dkk. (2011). Sistem Deteksi lan Pangenalan Pasuryan Wektu Nyata kanggo Platform sing Disemat. Jurnal Pencitraan Elektronik, 20(3), 033013.
10. X. Xu, dkk. (2010). Deteksi lan Nelusuri Pejalan Kaki sing Mantap ing Pengawasan Video. Transaksi IEEE ing Sirkuit lan Sistem kanggo Teknologi Video, 20 (5), 740-745.