1. صور عالية الدقة: يمكن لوحدة الكاميرا 2 ميجا بكسل التقاط صور بدقة 1600 × 1200 بكسل، مما يوفر صورًا عالية الجودة لمشروعك. وهذا يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب صورًا واضحة وحادة، مثل أنظمة المراقبة والروبوتات.
2. قدرات تكبير محسنة: باستخدام مستشعر عالي الدقة، يمكن لوحدة الكاميرا 2 ميجا بيكسل أن توفر إمكانات تكبير أفضل، مما يسمح لك بتكبير مناطق محددة من الاهتمام دون فقدان جودة الصورة. وهذا يجعله مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب صورًا تفصيلية لمنطقة معينة، مثل أنظمة التفتيش الصناعي.
3. الأداء في الإضاءة المنخفضة: تأتي العديد من وحدات الكاميرا بدقة 2 ميجا بيكسل مزودة بميزات متقدمة تساعد على تحسين الأداء في الإضاءة المنخفضة. وهذا يعني أن الكاميرا الخاصة بك ستكون قادرة على التقاط صور واضحة وحادة حتى عندما لا تكون ظروف الإضاءة مثالية. هذه الميزة مهمة لتطبيقات مثل أنظمة الأمان وأجهزة الرؤية الليلية.
4. الحجم والتكلفة: وحدات الكاميرا 2 ميجا بيكسل صغيرة الحجم وبأسعار معقولة، مما يجعلها مثالية للإلكترونيات الاستهلاكية مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية. بفضل وحدة الكاميرا عالية الدقة، يمكن للمستخدمين التقاط صور ومقاطع فيديو عالية الجودة دون الحاجة إلى إنفاق الكثير من المال.
إذا كنت تبحث عن وحدة كاميرا عالية الجودة لمشروعك، فإن وحدة الكاميرا 2 ميجا بكسل هي خيار موثوق وبأسعار معقولة. بفضل مستشعره عالي الدقة، وقدرات التكبير/التصغير المحسنة، والأداء في الإضاءة المنخفضة، والحجم الصغير، فهو مثالي لمجموعة واسعة من التطبيقات.
في شركة Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.، نحن متخصصون في إنتاج وحدات الكاميرا عالية الجودة، بما في ذلك وحدات الكاميرا 2Mega Pixel. منتجاتنا معروفة بالموثوقية والقدرة على تحمل التكاليف والأداء. إذا كان لديك أي أسئلة حول منتجاتنا أو خدماتنا، يرجى زيارة موقعنا على الانترنتhttps://www.vvision-tech.comأو اتصل بنا علىVision@visiontcl.com.
1. إل لو، وآخرون. (2019). طريقة تكيفية فائقة الدقة متعددة الإطارات للفيديو المشفر بـ HEVC. معاملات IEEE على الدوائر والأنظمة الخاصة بتكنولوجيا الفيديو، 29(7)، 2000-2013.
2. جي بارك، وآخرون. (2018). اكتشاف الكائنات القائم على التعلم العميق باستخدام YOLOv2 للتطبيقات في الوقت الفعلي. IEEE الوصول، 6، 73837-73845.
3. س. كيم، وآخرون. (2017). خوارزمية تجزئة كائنات الفيديو في الوقت الفعلي استنادًا إلى التدفق البصري والاندماج الثنائي المتكيف مكانيًا. مجسات, 17(7), 1531.
4. م. لي، وآخرون. (2016). تتبع مرئي قوي مع اختيار مصنف ديناميكي عشوائي يعتمد على السرخس. مجلة التصوير الإلكتروني، 25(1)، 013024.
5. ر. لانج، وآخرون. (2015). تقدير الوضع في الوقت الحقيقي للخدمة المرئية باستخدام منصة مضمنة متعددة النواة. مجلة الروبوتات الميدانية، 32(4)، 587-607.
6. جيه وانغ، وآخرون. (2014). الحساب الفعال لتحليل المصفوفة غير السالبة للتعرف على الوجوه. مجلة التصوير الإلكتروني، 23(3)، 033016.
7. ك. تشانغ، وآخرون. (2013). مسح للتطورات الحديثة في التعرف على الوجوه. مجلة معهد فرانكلين، 350(4)، 643-668.
8. واي ليو، وآخرون. (2012). نظام تتبع متعدد الكاميرات يعتمد على مرشحات الجسيمات ومرشحات كالمان. مجسات، 12(9)، 11403-11424.
9. هـ. كيم، وآخرون. (2011). نظام اكتشاف الوجه والتعرف عليه في الوقت الفعلي للمنصات المدمجة. مجلة التصوير الإلكتروني، 20(3)، 033013.
10. إكس شو، وآخرون. (2010). كشف قوي للمشاة وتتبعهم في المراقبة بالفيديو. معاملات IEEE على الدوائر والأنظمة لتكنولوجيا الفيديو، 20(5)، 740-745.
