1. Summus-Resolutionum Imagines: Module 2Mega Pixel Camerae imagines capere potest cum solutione de 1600x1200 pixels, imagines qualitates pro projecto tuo praestantes. Hoc facit specimen applicationum ad imagines claras et acutas quae requirunt, ut custodiae systemata et robotica.
2. Facultates Zoom Improved: Cum magno sensore solutione, 2Mega Pixel Camera Module melius zoomorum facultates praebere potest, permittens te zoom in in locis specificis usuris sine qualitate imaginis amissa. Hoc facit specimen applicationum quae accuratae imagines alicuius regionis requirunt, sicut systemata inspectionis industrialis.
3. Maximum lumen euismod: Multi 2Mega Pixel Camera Modules veniunt cum provectis notis, qui adiuvant ad emendandam lucem humilem perficiendam. Id est, cameram tuam claras et acutas imagines capere poterit etiam cum condiciones illustrantes non sunt ideales. Pluma haec ad applicationes magni momenti est ut systemata securitatis et cogitationes visionis nocturni.
4. Magnitudo et Pretium: 2Mega Pixel Camera Modulae parvae sunt quantitati et parabilis, easque aptas electronicarum electronicarum consumendi ut smartphones et tabulas facit. Cum summus resolutio camerae moduli, utentes capere possunt imagines et videos summus qualitas sine multam pecuniam habendo.
Si quaeris cameram moduli magni-qualitatis ad propositum tuum, a 2Mega Pixel Camera Module est optio parabilis et certa. Cum summus senatus sensor, ampliatus zoom facultatum, levis effectus humilis, et parvi amplitudo, est specimen amplis applicationum.
Apud Shenzhen V-Visio Technologia Co, Ltd Producta nostra noti sunt pro eorum firmitate, parabilitate, et effectu. Si quaestiones habes de fructibus vel officiis nostris, visita nostrum locum athttps://www.vvision-tech.comaut contact us atvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et al. (2019). Accommodatio Multi-Frame Super-Resolutions Methodus HEVC-Encoded Video. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29 (7), 2000-2013.
2. J. Park, et al. (2018). Profunda Learning-Substructio Object Detection Using YOLOv2 pro Applications real-time. IEEE Access, VI, 73837-73845.
3. S. Kim, et al. (2017). A real-time Video Object Segmentation Algorithmus Fundatur in Flumine Optical et Spatialiter Aptative Binarii Fusion. Sensores, 17 (7), 1531 .
4. M. Li, et al. (2016). Robustus Visual semita cum Random Ferns-Substructio Dynamic Classifier Electio. Acta Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et al. (2015). Real-time Pose Aestimationem pro Visual Serviendi Usura Multi-Core Embedded Platform. Acta Societatis Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et al. (2014). Efficax Computatio Matrix Factorizationis Nonnegativae pro Face Recognitionis. Acta Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et al. (2013). Contemplatio recentium progressuum in Face Recognitio. Acta Societatis Franklin Institutum, 350 (4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). A Multi-Camera Semita Systema Particulae Filtra Substructio et Filtra Kalman. Sensors, 12 (9), 11403-11424.
9. H. Kim, et al. (MMXI). Real-time Face Detection and Recognition System for Embedded Platforms. Acta Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Robust Pedestrian Detection and Tracking in Video Surveillance. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.