1. ہائی ریزولوشن امیجز: 2 میگا پکسل کیمرا ماڈیول 1600x1200 پکسلز کی ریزولوشن کے ساتھ تصاویر کھینچ سکتا ہے، جو آپ کے پروجیکٹ کے لیے اعلیٰ معیار کی تصاویر فراہم کرتا ہے۔ یہ ان ایپلی کیشنز کے لیے مثالی بناتا ہے جن کے لیے صاف اور تیز تصاویر کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ نگرانی کے نظام اور روبوٹکس۔
2. زوم کی بہتر صلاحیتیں: ایک اعلی ریزولوشن سینسر کے ساتھ، 2Mega Pixel کیمرہ ماڈیول زوم کی بہتر صلاحیتیں فراہم کر سکتا ہے، جس سے آپ تصویر کے معیار کو کھوئے بغیر دلچسپی کے مخصوص شعبوں میں زوم ان کر سکتے ہیں۔ یہ ان ایپلی کیشنز کے لیے مثالی بناتا ہے جن کے لیے کسی خاص علاقے کی تفصیلی تصاویر کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے صنعتی معائنہ کے نظام۔
3. کم روشنی کی کارکردگی: بہت سے 2Mega Pixel کیمرہ ماڈیول جدید خصوصیات کے ساتھ آتے ہیں جو کم روشنی کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کا کیمرہ واضح اور تیز تصاویر کھینچنے کے قابل ہو جائے گا یہاں تک کہ جب روشنی کے حالات مثالی نہ ہوں۔ یہ فیچر ایپلی کیشنز جیسے کہ سیکورٹی سسٹمز اور نائٹ ویژن ڈیوائسز کے لیے اہم ہے۔
4. سائز اور قیمت: 2Mega Pixel کیمرہ ماڈیول سائز میں چھوٹے اور سستی ہیں، جو انہیں کنزیومر الیکٹرانکس جیسے اسمارٹ فونز اور ٹیبلیٹ کے لیے مثالی بناتے ہیں۔ ہائی ریزولوشن کیمرہ ماڈیول کے ساتھ، صارفین بہت زیادہ رقم خرچ کیے بغیر اعلیٰ معیار کی تصاویر اور ویڈیوز لے سکتے ہیں۔
اگر آپ اپنے پروجیکٹ کے لیے اعلیٰ معیار کے کیمرہ ماڈیول تلاش کر رہے ہیں، تو 2Mega Pixel کیمرہ ماڈیول ایک سستی اور قابل اعتماد آپشن ہے۔ اس کے اعلی ریزولوشن سینسر، زوم کی بہتر صلاحیتوں، کم روشنی کی کارکردگی، اور چھوٹے سائز کے ساتھ، یہ ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے مثالی ہے۔
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd. میں، ہم اعلیٰ معیار کے کیمرہ ماڈیولز کی تیاری میں مہارت رکھتے ہیں، بشمول 2Mega Pixel کیمرہ ماڈیول۔ ہماری پروڈکٹس اپنی وشوسنییتا، سستی اور کارکردگی کے لیے مشہور ہیں۔ اگر آپ کو ہماری مصنوعات یا خدمات کے بارے میں کوئی سوالات ہیں، تو براہ کرم ہماری ویب سائٹ پر جائیں۔https://www.vvision-tech.comیا ہم سے رابطہ کریں۔vision@visiontcl.com.
1. ایل لو، وغیرہ۔ (2019)۔ HEVC-انکوڈ شدہ ویڈیو کے لیے ایک اڈاپٹیو ملٹی فریم سپر ریزولوشن طریقہ۔ ویڈیو ٹیکنالوجی کے لیے سرکٹس اور سسٹمز پر IEEE ٹرانزیکشنز، 29(7)، 2000-2013۔
2. جے پارک، وغیرہ۔ (2018)۔ ریئل ٹائم ایپلی کیشنز کے لیے YOLOv2 کا استعمال کرتے ہوئے گہری سیکھنے پر مبنی آبجیکٹ کا پتہ لگانا۔ IEEE رسائی، 6، 73837-73845۔
3. ایس کم، وغیرہ۔ (2017)۔ آپٹیکل فلو اور مقامی طور پر موافق بائنری فیوژن پر مبنی ایک ریئل ٹائم ویڈیو آبجیکٹ سیگمنٹیشن الگورتھم۔ سینسر، 17(7)، 1531۔
4. ایم لی، وغیرہ۔ (2016)۔ رینڈم فرنز پر مبنی ڈائنامک کلاسیفائر سلیکشن کے ساتھ مضبوط بصری ٹریکنگ۔ جرنل آف الیکٹرانک امیجنگ، 25(1)، 013024۔
5. آر لینگ، وغیرہ۔ (2015)۔ ایک ملٹی کور ایمبیڈڈ پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے بصری سرونگ کے لیے حقیقی وقت کا تخمینہ۔ جرنل آف فیلڈ روبوٹکس، 32(4)، 587-607۔
6. جے وانگ، وغیرہ۔ (2014)۔ چہرے کی شناخت کے لیے غیر منفی میٹرکس فیکٹرائزیشن کی موثر گنتی۔ جرنل آف الیکٹرانک امیجنگ، 23(3)، 033016۔
7. K. Zhang، et al. (2013)۔ چہرے کی شناخت میں حالیہ پیشرفت کا ایک سروے۔ جرنل آف دی فرینکلن انسٹی ٹیوٹ، 350(4)، 643-668۔
8. Y. Liu، et al. (2012)۔ پارٹیکل فلٹرز اور کلمان فلٹرز پر مبنی ایک ملٹی کیمرہ ٹریکنگ سسٹم۔ سینسرز، 12(9)، 11403-11424۔
9. ایچ کم، وغیرہ۔ (2011)۔ ایمبیڈڈ پلیٹ فارمز کے لیے حقیقی وقت میں چہرے کا پتہ لگانے اور پہچاننے کا نظام۔ جرنل آف الیکٹرانک امیجنگ، 20(3)، 033013۔
10. X. Xu, et al. (2010)۔ ویڈیو کی نگرانی میں پیدل چلنے والوں کی مضبوط شناخت اور ٹریکنگ۔ ویڈیو ٹیکنالوجی کے لیے سرکٹس اور سسٹمز پر IEEE ٹرانزیکشنز، 20(5)، 740-745۔
