1. ຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ: ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ 2Mega pixels ສາມາດບັນທຶກຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດ 1600x1200 pixels, ໃຫ້ຮູບພາບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງສໍາລັບໂຄງການຂອງທ່ານ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນແລະແຫຼມ, ເຊັ່ນ: ລະບົບການເຝົ້າລະວັງແລະຫຸ່ນຍົນ.
2. ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຊູມ: ດ້ວຍເຊັນເຊີຄວາມລະອຽດສູງ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ 2Mega Pixel ສາມາດໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການຊູມໄດ້ດີກວ່າ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຊູມໃນພື້ນທີ່ສະເພາະທີ່ສົນໃຈໂດຍບໍ່ສູນເສຍຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການຮູບພາບລາຍລະອຽດຂອງພື້ນທີ່ສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ: ລະບົບການກວດກາອຸດສາຫະກໍາ.
3. ປະສິດທິພາບແສງຕໍ່າ: ຫຼາຍໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ 2Mega Pixel ມາພ້ອມກັບຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງທີ່ຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບແສງໜ້ອຍ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າກ້ອງຖ່າຍຮູບຂອງທ່ານຈະສາມາດບັນທຶກຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນແລະແຫຼມເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ສະພາບແສງສະຫວ່າງບໍ່ເຫມາະສົມ. ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ລະບົບຄວາມປອດໄພແລະອຸປະກອນວິໄສທັດໃນຕອນກາງຄືນ.
4. ຂະຫນາດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ: ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ 2Mega Pixel ມີຂະຫນາດນ້ອຍແລະລາຄາທີ່ເຫມາະສົມ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບການບໍລິໂພກເອເລັກໂຕຣນິກເຊັ່ນ: ໂທລະສັບສະຫຼາດແລະແທັບເລັດ. ດ້ວຍໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຖ່າຍຮູບແລະວິດີໂອທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ເງິນຫຼາຍ.
ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງສໍາລັບໂຄງການຂອງທ່ານ, ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ 2Mega Pixel ເປັນທາງເລືອກທີ່ເຫມາະສົມແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ດ້ວຍເຊັນເຊີຄວາມລະອຽດສູງ, ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຊູມ, ປະສິດທິພາບແສງໜ້ອຍ, ແລະຂະໜາດນ້ອຍ, ມັນເໝາະສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ທີ່ Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການຜະລິດໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ລວມທັງໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບ 2Mega Pixel. ຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ສາມາດຊື້ໄດ້, ແລະປະສິດທິພາບຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຖ້າທ່ານມີຄໍາຖາມໃດໆກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການຂອງພວກເຮົາ, ກະລຸນາໄປຢ້ຽມຢາມເວັບໄຊທ໌ຂອງພວກເຮົາທີ່https://www.vvision-tech.comຫຼືຕິດຕໍ່ພວກເຮົາທີ່vision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). ວິທີທີ່ປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍເຟຣມຄວາມລະອຽດສູງສຳລັບວິດີໂອທີ່ເຂົ້າລະຫັດ HEVC. ທຸລະກຳຂອງ IEEE ກ່ຽວກັບວົງຈອນ ແລະລະບົບສຳລັບເທັກໂນໂລຍີວິດີໂອ, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). ການຊອກຄົ້ນຫາວັດຖຸທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໂດຍໃຊ້ YOLOv2 ສໍາລັບແອັບພລິເຄຊັນໃນເວລາຈິງ. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). ຂັ້ນຕອນການແບ່ງສ່ວນວັດຖຸວິດີໂອແບບສົດໆ ໂດຍອີງໃສ່ການໄຫຼເຂົ້າທາງແສງ ແລະ ການປັບຕົວແບບໄບນາຣີ Fusion Spatial-Adaptive. ເຊັນເຊີ, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). ການຕິດຕາມພາບທີ່ແຂງແຮງດ້ວຍການເລືອກຕົວຈັດປະເພດແບບໄດນາມິກແບບສຸ່ມຕາມ Ferns. ວາລະສານຂອງຮູບພາບເອເລັກໂຕຣນິກ, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). ການຄາດຄະເນການວາງເວລາຈິງສໍາລັບການຮັບໃຊ້ສາຍຕາໂດຍໃຊ້ເວທີຝັງຫຼາຍຫຼັກ. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). ການຄິດໄລ່ປະສິດທິພາບຂອງປັດໄຈມາຕຣິກເບື້ອງທີ່ບໍ່ແມ່ນລົບສໍາລັບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ. ວາລະສານການຖ່າຍພາບເອເລັກໂຕຣນິກ, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). ການສໍາຫຼວດຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ຜ່ານມາໃນການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ. ວາລະສານຂອງສະຖາບັນ Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). ລະບົບການຕິດຕາມຫຼາຍກ້ອງຖ່າຍຮູບໂດຍອີງໃສ່ຕົວກອງ Particle ແລະການກັ່ນຕອງ Kalman. ເຊັນເຊີ, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (2011). ລະບົບກວດຈັບ ແລະຮັບຮູ້ໃບໜ້າໃນເວລາຈິງສຳລັບເວທີທີ່ຝັງໄວ້. ວາລະສານຂອງຮູບພາບເອເລັກໂຕຣນິກ, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). ການກວດຫາຄົນຍ່າງທີ່ແຂງແຮງ ແລະການຕິດຕາມໃນວິດີໂອການເຝົ້າລະວັງ. ທຸລະກຳຂອງ IEEE ກ່ຽວກັບວົງຈອນ ແລະລະບົບສຳລັບເທັກໂນໂລຍີວິດີໂອ, 20(5), 740-745.
