Viljan havaitseminen
käyttää kasvikuvia analysointiin varhaisen varoituksen ja taudin, tuholaisten, vesipulan ja muiden ongelmien diagnosoimiseksi.
Hedelmien ja vihannesten laaduntarkastuksessa
käytetään erittäin tarkkoja linssejä ja erikoisalgoritmeja, jotka tunnistavat automaattisesti hedelmien ja vihannesten ulkonäön, koon, värin ja muut parametrit sekä tarjoaa älykkäitä luokittelu- ja pakkausratkaisuja.
Maaperän tarkkailulla
saadaan maaperätietoa maa- tai ilmakuvien avulla, mikä tarjoaa viljelijöille tieteellisempiä ja järkevämpiä lannoitussuunnitelmia.

Kirurginen sovellus auttaa siirtämään
teräväpiirtokuvia monitoriin, jolloin lääkärit voivat tarkkailla leikkauspaikkaa tehokkaammin ja vähentää virheiden riskiä.
Sairauden diagnosointi
yhdistetään tekoälyteknologiaan, jotta voidaan nopeasti määrittää, ovatko TT- tai MRI-tulokset erilaisia ​​big datan tuella. Jos poikkeavuuksia ilmenee, pilvialustan kautta voidaan toimittaa yksityiskohtaisia ​​raportteja tietojen analysointia varten, mikä helpottaa lääkäreiden yhteistä hoitoa.

Kasvojentunnistus
käyttää teräväpiirtokameroita kuvien kaappaamiseen ja yhdistämiseen pilvitietojen kanssa tarkan tunnistamisen varmistamiseksi. Sitä käytetään laajalti kulunvalvonnassa, läsnäolon hallinnassa jne.
Ajoneuvojen valvonta
käyttää nopeaa liikkeenkaappaustekniikkaa ja kuvankäsittelyalgoritmeja tunnistamaan automaattisesti liikennerikkomukset ja antamaan varhaisvaroitus- tai lippukehotteita.
Maaperän valvonta
yhdistää useita kameroita verkkoon kolmiulotteisen ympäristömallin rakentamiseksi ja kattavan kattavuuden valvonnan saavuttamiseksi, mikä parantaa julkisten paikkojen turvallisuutta.