1. Gambar Resolusi Tinggi: Modul Kamera 2Mega Piksel dapat menangkap gambar dengan resolusi 1600x1200 piksel, memberikan gambar berkualitas tinggi untuk proyek Anda. Hal ini menjadikannya ideal untuk aplikasi yang memerlukan gambar jernih dan tajam, seperti sistem pengawasan dan robotika.
2. Peningkatan Kemampuan Zoom: Dengan sensor resolusi tinggi, Modul Kamera 2Mega Pixel dapat memberikan kemampuan zoom yang lebih baik, memungkinkan Anda memperbesar area tertentu tanpa kehilangan kualitas gambar. Hal ini menjadikannya ideal untuk aplikasi yang memerlukan gambar detail area tertentu, seperti sistem inspeksi industri.
3. Kinerja Cahaya Rendah: Banyak Modul Kamera 2Mega Piksel hadir dengan fitur-fitur canggih yang membantu meningkatkan kinerja cahaya rendah. Artinya, kamera Anda akan mampu menangkap gambar dengan jernih dan tajam meski kondisi pencahayaan tidak ideal. Fitur ini penting untuk aplikasi seperti sistem keamanan dan perangkat penglihatan malam.
4. Ukuran dan Biaya: Modul Kamera 2Mega Pixel berukuran kecil dan terjangkau, menjadikannya ideal untuk perangkat elektronik konsumen seperti ponsel cerdas dan tablet. Dengan modul kamera resolusi tinggi, pengguna dapat mengambil foto dan video berkualitas tinggi tanpa harus mengeluarkan banyak uang.
Jika Anda mencari modul kamera berkualitas tinggi untuk proyek Anda, Modul Kamera 2Mega Pixel adalah pilihan yang terjangkau dan andal. Dengan sensor resolusi tinggi, kemampuan zoom yang ditingkatkan, kinerja cahaya rendah, dan ukuran kecil, ini ideal untuk berbagai aplikasi.
Di Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., kami mengkhususkan diri dalam produksi modul kamera berkualitas tinggi, termasuk Modul Kamera 2Mega Pixel. Produk kami terkenal dengan keandalan, keterjangkauan, dan kinerjanya. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang produk atau layanan kami, silakan kunjungi situs web kami dihttps://www.vvision-tech.comatau hubungi kami divisi@visiontcl.com.
1. L.Lu, dkk. (2019). Metode Resolusi Super Multi-Bingkai Adaptif untuk Video Berkode HEVC. Transaksi IEEE pada Sirkuit dan Sistem Teknologi Video, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, dkk. (2018). Deteksi Objek Berbasis Pembelajaran Mendalam Menggunakan YOLOv2 untuk Aplikasi Real-Time. Akses IEEE, 6, 73837-73845.
3. S.Kim, dkk. (2017). Algoritma Segmentasi Objek Video Real-Time Berdasarkan Aliran Optik dan Fusi Biner Adaptif Spasial. Sensor, 17(7), 1531.
4. M.Li, dkk. (2016). Pelacakan Visual yang Kuat dengan Pemilihan Pengklasifikasi Dinamis Berbasis Pakis Acak. Jurnal Pencitraan Elektronik, 25(1), 013024.
5. R.Lang, dkk. (2015). Estimasi Pose Real-Time untuk Pelayanan Visual Menggunakan Platform Tertanam Multi-Core. Jurnal Robotika Lapangan, 32(4), 587-607.
6. J.Wang, dkk. (2014). Komputasi Efisien dari Faktorisasi Matriks Nonnegatif untuk Pengenalan Wajah. Jurnal Pencitraan Elektronik, 23(3), 033016.
7. K.Zhang, dkk. (2013). Survei Kemajuan Terkini dalam Pengenalan Wajah. Jurnal Institut Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, dkk. (2012). Sistem Pelacakan Multi-Kamera Berdasarkan Filter Partikel dan Filter Kalman. Sensor, 12(9), 11403-11424.
9. H.Kim, dkk. (2011). Sistem Deteksi dan Pengenalan Wajah Waktu Nyata untuk Platform Tertanam. Jurnal Pencitraan Elektronik, 20(3), 033013.
10. X. Xu, dkk. (2010). Deteksi dan Pelacakan Pejalan Kaki yang Kuat dalam Pengawasan Video. Transaksi IEEE pada Sirkuit dan Sistem Teknologi Video, 20(5), 740-745.