Põllukultuuride tuvastamist
analüüsitakse taimepiltide abil, et hoiatada ja diagnoosida selliseid probleeme nagu kahjurid ja haigused, veepuudus.
Puuvilja- ja köögiviljade kvaliteedi tuvastamine
kasutab ülitäpseid läätsi ja spetsiaalseid algoritme, et automaatselt tuvastada puu- ja köögiviljade välimuse, suuruse, värvi ja muude parameetrite tuvastamine ning intelligentsed klassifitseerimise ja pakendilahendused.
Pinnase jälgimine
saab pinnase teavet maapinna või õhupiltide kaudu, pakkudes kasvatajatele teaduslikumaid ja mõistlikumaid viljastamislahendusi.

Kirurgilised rakendused aitavad
iga kõrglahutusega pilti monitorile edastada, jälgida töökohta tõhusamalt ja vähendada veaohtu.
Haiguse diagnoosimine
koos tehisintellektitehnoloogiaga, toetades suurandmeid, määravad kiiresti, kas CT või MRI tulemused on mitmekesised. Kui on ebanormaalseid olukordi, saab andmete analüüsi jaoks pilveplatvormi kaudu anda üksikasjalikke aruandeid, et hõlbustada arstide käitlemist ja nendega koostööd.

Näotuvastust
tunnustatakse täpselt kõrglahutusega kaamerate kaudu, mis jäädvustavad pilte ja sobivad pilveandmeid ning mida kasutatakse laialdaselt juurdepääsu juhtimisel, külastatavuse haldamisel jne.
Sõidukite jälgimine
kasutab kiiret liikumise püüdmise tehnoloogiat ja pilditöötluse algoritme, et automaatselt tuvastada liiklusrikkumisi ning annab hoiatusi või piletijuhtumeid.
Pinnase seire
ühendab mitut kaamerat kolmemõõtmelise keskkonnamudeli loomiseks ja saavutab kõikvõimaliku katvuse järelevalve, et parandada avalike kohtade ohutust.