1. উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি: 2মেগা পিক্সেল ক্যামেরা মডিউল 1600x1200 পিক্সেল রেজোলিউশনের সাথে ছবি ক্যাপচার করতে পারে, আপনার প্রকল্পের জন্য উচ্চ-মানের ছবি প্রদান করে। এটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ করে তোলে যার জন্য নজরদারি সিস্টেম এবং রোবোটিক্সের মতো পরিষ্কার এবং তীক্ষ্ণ ছবি প্রয়োজন৷
2. উন্নত জুম ক্ষমতা: একটি উচ্চ-রেজোলিউশন সেন্সর সহ, 2Mega Pixel ক্যামেরা মডিউল আরও ভাল জুম ক্ষমতা প্রদান করতে পারে, যা আপনাকে ছবির গুণমান না হারিয়ে আগ্রহের নির্দিষ্ট এলাকায় জুম করার অনুমতি দেয়৷ এটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ করে তোলে যার জন্য একটি নির্দিষ্ট এলাকার বিস্তারিত চিত্র প্রয়োজন, যেমন শিল্প পরিদর্শন ব্যবস্থা।
3. কম আলোর কর্মক্ষমতা: অনেক 2Mega Pixel ক্যামেরা মডিউল উন্নত বৈশিষ্ট্যের সাথে আসে যা কম আলোর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে। এর মানে হল যে আলোর অবস্থা আদর্শ না হলেও আপনার ক্যামেরা পরিষ্কার এবং তীক্ষ্ণ ছবি তুলতে সক্ষম হবে। এই বৈশিষ্ট্যটি সিকিউরিটি সিস্টেম এবং নাইট ভিশন ডিভাইসের মতো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
4. আকার এবং খরচ: 2মেগা পিক্সেল ক্যামেরা মডিউলগুলি আকারে ছোট এবং সাশ্রয়ী মূল্যের, যা স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেটের মতো গ্রাহক ইলেকট্রনিক্সের জন্য আদর্শ করে তোলে৷ একটি উচ্চ-রেজোলিউশন ক্যামেরা মডিউল সহ, ব্যবহারকারীরা প্রচুর অর্থ ব্যয় না করে উচ্চ-মানের ফটো এবং ভিডিও তুলতে পারে।
আপনি যদি আপনার প্রকল্পের জন্য একটি উচ্চ-মানের ক্যামেরা মডিউল খুঁজছেন, একটি 2Mega Pixel ক্যামেরা মডিউল একটি সাশ্রয়ী মূল্যের এবং নির্ভরযোগ্য বিকল্প। এর উচ্চ-রেজোলিউশন সেন্সর, উন্নত জুম ক্ষমতা, কম আলোর কর্মক্ষমতা এবং ছোট আকারের সাথে, এটি বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আদর্শ।
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.-তে, আমরা 2Mega Pixel ক্যামেরা মডিউল সহ উচ্চ-মানের ক্যামেরা মডিউল উৎপাদনে বিশেষজ্ঞ। আমাদের পণ্য তাদের নির্ভরযোগ্যতা, ক্রয়ক্ষমতা, এবং কর্মক্ষমতা জন্য পরিচিত হয়. আমাদের পণ্য বা পরিষেবা সম্পর্কে আপনার কোন প্রশ্ন থাকলে, অনুগ্রহ করে আমাদের ওয়েবসাইটে যানhttps://www.vvision-tech.comঅথবা আমাদের সাথে যোগাযোগ করুনvision@visiontcl.com.
1. এল. লু, এবং অন্যান্য। (2019)। HEVC-এনকোডেড ভিডিওর জন্য একটি অভিযোজিত মাল্টি-ফ্রেম সুপার-রেজোলিউশন পদ্ধতি। ভিডিও প্রযুক্তির জন্য সার্কিট এবং সিস্টেমের উপর IEEE লেনদেন, 29(7), 2000-2013।
2. জে পার্ক, এট আল। (2018)। রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের জন্য YOLOv2 ব্যবহার করে গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক অবজেক্ট সনাক্তকরণ। IEEE অ্যাক্সেস, 6, 73837-73845।
3. এস. কিম, এবং অন্যান্য। (2017)। অপটিক্যাল ফ্লো এবং স্থানিক-অভিযোজিত বাইনারি ফিউশনের উপর ভিত্তি করে একটি রিয়েল-টাইম ভিডিও অবজেক্ট সেগমেন্টেশন অ্যালগরিদম। সেন্সর, 17(7), 1531।
4. এম. লি, এট আল। (2016)। র্যান্ডম ফার্ন-ভিত্তিক ডায়নামিক ক্লাসিফায়ার নির্বাচন সহ শক্তিশালী ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং। জার্নাল অফ ইলেকট্রনিক ইমেজিং, 25(1), 013024।
5. আর. ল্যাং, এবং অন্যান্য। (2015)। একটি মাল্টি-কোর এমবেডেড প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ভিজ্যুয়াল সার্ভিংয়ের জন্য রিয়েল-টাইম পোজ অনুমান। জার্নাল অফ ফিল্ড রোবোটিক্স, 32(4), 587-607।
6. জে. ওয়াং, এট আল। (2014)। মুখ শনাক্তকরণের জন্য অ-নেগেটিভ ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশনের দক্ষ গণনা। জার্নাল অফ ইলেকট্রনিক ইমেজিং, 23(3), 033016।
7. কে. ঝাং, এবং অন্যান্য। (2013)। ফেস রিকগনিশনে সাম্প্রতিক অগ্রগতির একটি সমীক্ষা। ফ্র্যাঙ্কলিন ইনস্টিটিউটের জার্নাল, 350(4), 643-668।
8. ওয়াই লিউ, এবং অন্যান্য। (2012)। কণা ফিল্টার এবং কালমান ফিল্টার উপর ভিত্তি করে একটি মাল্টি-ক্যামেরা ট্র্যাকিং সিস্টেম। সেন্সর, 12(9), 11403-11424।
9. এইচ কিম, এট আল। (2011)। এমবেডেড প্ল্যাটফর্মের জন্য রিয়েল-টাইম ফেস ডিটেকশন এবং রিকগনিশন সিস্টেম। জার্নাল অফ ইলেকট্রনিক ইমেজিং, 20(3), 033013।
10. X. Xu, et al. (2010)। ভিডিও নজরদারিতে শক্তিশালী পথচারীদের সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং। ভিডিও প্রযুক্তির জন্য সার্কিট এবং সিস্টেমের উপর IEEE লেনদেন, 20(5), 740-745।
