Die Ernteerkennung
wird analysiert, indem Pflanzenbilder aufgenommen werden, um Probleme wie Schädlinge und Krankheiten, Wassermangel zu warnen und zu diagnostizieren.
Die Erkennung von Obst- und Gemüsequalität
verwendet hochpräzise Linsen und spezielle Algorithmen, um das Aussehen, die Größe, die Farbe und andere Parameter von Obst und Gemüse automatisch zu erkennen und intelligente Klassifizierungs- und Verpackungslösungen zu bieten.
Die Bodenüberwachung
erhält Bodeninformationen durch Boden- oder Luftbilder, wodurch die Erzeuger wissenschaftlichere und angemessenere Düngemittellösungen erhalten.
Chirurgische Anwendungen helfen bei der
Übertragung jedes hochauflösenden Bildes an den Monitor, beobachten die Betriebsstelle effizienter und verringern das Fehlerrisiko.
Krankheitsdiagnose
in Kombination mit künstlicher Intelligenz -Technologie mit Unterstützung von Big Data bestimmen schnell, ob die Ergebnisse von CT oder MRT diversifiziert sind. Wenn es abnormale Situationen gibt, können detaillierte Berichte über die Cloud -Plattform für die Datenanalyse angegeben werden, um die Ärzte zu erleichtern, sie in Zusammenarbeit zu behandeln und zu behandeln.
Die Gesichtserkennung
wird durch hochauflösende Kameras, die Bilder erfassen und Cloud-Daten erfassen, korrekt erkannt und wird häufig für die Zugriffskontrolle, die Anwesenheitsverwaltung usw. verwendet.
Fahrzeugüberwachung
verwendet Hochgeschwindigkeits-Motion-Capture-Technologie und Bildverarbeitungsalgorithmen, um Verkehrsverstöße automatisch zu erkennen und Warnungen oder Ticket-Eingabeaufforderungen zu erhalten.
Die Bodenüberwachung
verbindet mehrere Kameras, um ein dreidimensionales Umgebungsmodell aufzubauen, und erreicht die Überwachung der Abdeckung der Runde, um die Sicherheitsleistung öffentlicher Orte zu verbessern.
