1. उच्च-रिझोल्यूशन प्रतिमा: 2Mega Pixel कॅमेरा मॉड्यूल 1600x1200 पिक्सेलच्या रिझोल्यूशनसह प्रतिमा कॅप्चर करू शकते, आपल्या प्रकल्पासाठी उच्च-गुणवत्तेच्या प्रतिमा प्रदान करते. हे पाळत ठेवणे प्रणाली आणि रोबोटिक्स सारख्या स्पष्ट आणि तीक्ष्ण प्रतिमा आवश्यक असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनवते.
2. सुधारित झूम क्षमता: उच्च-रिझोल्यूशन सेन्सरसह, 2Mega Pixel कॅमेरा मॉड्यूल अधिक चांगली झूम क्षमता प्रदान करू शकते, ज्यामुळे आपल्याला प्रतिमा गुणवत्ता न गमावता स्वारस्य असलेल्या विशिष्ट क्षेत्रांमध्ये झूम वाढवता येते. हे अशा अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनवते ज्यांना विशिष्ट क्षेत्राची तपशीलवार प्रतिमा आवश्यक आहे, जसे की औद्योगिक तपासणी प्रणाली.
3. कमी प्रकाश कार्यप्रदर्शन: अनेक 2Mega Pixel कॅमेरा मॉड्यूल्स प्रगत वैशिष्ट्यांसह येतात जे कमी प्रकाश कार्यप्रदर्शन सुधारण्यास मदत करतात. याचा अर्थ असा की प्रकाशाची परिस्थिती आदर्श नसतानाही तुमचा कॅमेरा स्पष्ट आणि तीक्ष्ण प्रतिमा कॅप्चर करण्यास सक्षम असेल. हे वैशिष्ट्य सुरक्षा प्रणाली आणि नाईट व्हिजन उपकरणांसारख्या अनुप्रयोगांसाठी महत्त्वाचे आहे.
4. आकार आणि किंमत: 2Mega Pixel कॅमेरा मॉड्यूल आकाराने लहान आणि परवडणारे आहेत, ज्यामुळे ते स्मार्टफोन आणि टॅब्लेट सारख्या ग्राहक इलेक्ट्रॉनिक्ससाठी आदर्श बनतात. उच्च-रिझोल्यूशन कॅमेरा मॉड्यूलसह, वापरकर्ते खूप पैसे खर्च न करता उच्च-गुणवत्तेचे फोटो आणि व्हिडिओ घेऊ शकतात.
तुम्ही तुमच्या प्रोजेक्टसाठी उच्च-गुणवत्तेचे कॅमेरा मॉड्यूल शोधत असल्यास, 2Mega Pixel कॅमेरा मॉड्यूल हा एक परवडणारा आणि विश्वासार्ह पर्याय आहे. त्याच्या उच्च-रिझोल्यूशन सेन्सरसह, सुधारित झूम क्षमता, कमी प्रकाश कार्यप्रदर्शन आणि लहान आकार, हे अनुप्रयोगांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी आदर्श आहे.
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. येथे, आम्ही 2Mega Pixel कॅमेरा मॉड्यूल्ससह उच्च-गुणवत्तेच्या कॅमेरा मॉड्यूल्सच्या निर्मितीमध्ये विशेषज्ञ आहोत. आमची उत्पादने त्यांच्या विश्वासार्हता, परवडणारी क्षमता आणि कार्यक्षमतेसाठी ओळखली जातात. आमची उत्पादने किंवा सेवांबद्दल तुम्हाला काही प्रश्न असल्यास, कृपया आमच्या वेबसाइटला येथे भेट द्याhttps://www.vvision-tech.comकिंवा येथे आमच्याशी संपर्क साधाvision@visiontcl.com.
1. एल. लू, इ. (२०१९). HEVC-एनकोड केलेल्या व्हिडिओसाठी एक अनुकूली मल्टी-फ्रेम सुपर-रिझोल्यूशन पद्धत. व्हिडिओ तंत्रज्ञानासाठी सर्किट्स आणि सिस्टम्सवर IEEE व्यवहार, 29(7), 2000-2013.
2. जे. पार्क, इत्यादी. (2018). रिअल-टाइम ऍप्लिकेशन्ससाठी YOLOv2 वापरून डीप लर्निंग-आधारित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन. IEEE प्रवेश, 6, 73837-73845.
3. एस. किम, आणि इतर. (2017). ऑप्टिकल फ्लो आणि अवकाशीय-अनुकूल बायनरी फ्यूजनवर आधारित रिअल-टाइम व्हिडिओ ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन अल्गोरिदम. सेन्सर्स, 17(7), 1531.
4. एम. ली, इत्यादी. (2016). यादृच्छिक फर्न्स-आधारित डायनॅमिक क्लासिफायर निवडीसह मजबूत व्हिज्युअल ट्रॅकिंग. जर्नल ऑफ इलेक्ट्रॉनिक इमेजिंग, 25(1), 013024.
5. आर. लँग, इत्यादी. (2015). मल्टी-कोर एम्बेडेड प्लॅटफॉर्म वापरून व्हिज्युअल सर्व्हिंगसाठी रिअल-टाइम पोझ अंदाज. जर्नल ऑफ फील्ड रोबोटिक्स, 32(4), 587-607.
6. जे. वांग, इत्यादी. (2014). चेहरा ओळखण्यासाठी नॉन-नेगेटिव्ह मॅट्रिक्स फॅक्टरायझेशनची कार्यक्षम गणना. जर्नल ऑफ इलेक्ट्रॉनिक इमेजिंग, 23(3), 033016.
7. के. झांग, इत्यादी. (2013). फेस रेकग्निशनमधील अलीकडील प्रगतीचे सर्वेक्षण. फ्रँकलिन इन्स्टिट्यूटचे जर्नल, 350(4), 643-668.
8. Y. लिऊ, आणि इतर. (2012). कण फिल्टर आणि कालमन फिल्टरवर आधारित मल्टी-कॅमेरा ट्रॅकिंग सिस्टम. सेन्सर्स, 12(9), 11403-11424.
9. एच. किम, इत्यादी. (2011). एम्बेडेड प्लॅटफॉर्मसाठी रिअल-टाइम फेस डिटेक्शन आणि रेकग्निशन सिस्टम. जर्नल ऑफ इलेक्ट्रॉनिक इमेजिंग, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). व्हिडिओ देखरेखीमध्ये मजबूत पादचारी शोध आणि ट्रॅकिंग. व्हिडिओ तंत्रज्ञानासाठी सर्किट्स आणि सिस्टम्सवर IEEE व्यवहार, 20(5), 740-745.
