La détection des cultures
est analysée en prenant des images végétales pour avertir et diagnostiquer des problèmes tels que les ravageurs et les maladies, la pénurie d'eau.
La détection de la qualité des fruits et légumes
utilise des lentilles de haute précision et des algorithmes spéciaux pour détecter automatiquement l'apparence, la taille, la couleur et d'autres paramètres des fruits et légumes, et fournit des solutions intelligentes de classification et d'emballage.
La surveillance du sol
obtient des informations sur le sol à travers des images au sol ou aériennes, offrant aux producteurs des solutions de fécondation plus scientifiques et raisonnables.
Les applications chirurgicales aident à
transmettre chaque image haute définition au moniteur, à observer le site d'exploitation plus efficacement et à réduire le risque d'erreur.
Le diagnostic de la maladie
combinée à la technologie de l'intelligence artificielle, avec le soutien des mégadonnées, détermine rapidement si les résultats de la TDM ou de l'IRM sont diversifiés. S'il existe des situations anormales, des rapports détaillés peuvent être donnés via la plate-forme cloud pour l'analyse des données afin de faciliter les médecins pour les gérer et les traiter de manière collaborative.
La reconnaissance du visage
est reconnue avec précision par le biais de caméras haute définition, qui capturent les images et correspondent aux données du cloud, et est largement utilisée dans le contrôle d'accès, la gestion de la fréquentation, etc.
La surveillance des véhicules
utilise la technologie de capture de mouvement à grande vitesse et les algorithmes de traitement d'image pour détecter automatiquement les violations du trafic et donne des avertissements ou des invites de billets.
La surveillance du sol
relie plusieurs caméras pour construire un modèle environnemental tridimensionnel et réalise une supervision de couverture globale pour améliorer les performances de sécurité des lieux publics.
