फसल का पता लगाने में
बीमारियों, कीटों, पानी की कमी और अन्य समस्याओं की प्रारंभिक चेतावनी और निदान प्रदान करने के लिए विश्लेषण के लिए पौधों की छवियों का उपयोग किया जाता है।
फल और सब्जी गुणवत्ता निरीक्षण
स्वचालित रूप से फलों और सब्जियों की उपस्थिति, आकार, रंग और अन्य मापदंडों का पता लगाने के लिए उच्च परिशुद्धता लेंस और विशेष एल्गोरिदम का उपयोग करता है, और बुद्धिमान वर्गीकरण और पैकेजिंग समाधान प्रदान करता है।
मृदा निगरानी
ज़मीन या हवाई छवियों के माध्यम से मिट्टी की जानकारी प्राप्त करती है, जिससे उत्पादकों को अधिक वैज्ञानिक और उचित उर्वरक योजनाएँ मिलती हैं।

सर्जिकल एप्लिकेशन
मॉनिटर पर उच्च-परिभाषा छवियों को प्रसारित करने में सहायता करता है, जिससे डॉक्टरों को ऑपरेटिंग साइट का अधिक कुशलता से निरीक्षण करने और त्रुटियों के जोखिम को कम करने की अनुमति मिलती है।
रोग निदान को कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक के साथ जोड़ा जाता है।
बड़े डेटा के समर्थन से सीटी या एमआरआई परिणाम विविध हैं या नहीं यह तुरंत निर्धारित करने के लिए यदि कोई असामान्यताएं हैं, तो डॉक्टरों द्वारा सहयोगात्मक उपचार की सुविधा के लिए डेटा विश्लेषण के लिए क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से विस्तृत रिपोर्ट प्रदान की जा सकती है।

चेहरे की पहचान
छवियों को कैप्चर करने और सटीक पहचान के लिए क्लाउड डेटा के साथ मिलान करने के लिए हाई-डेफिनिशन कैमरों का उपयोग करती है, और व्यापक रूप से एक्सेस कंट्रोल, उपस्थिति प्रबंधन आदि में उपयोग की जाती है।
वाहन निगरानी
स्वचालित रूप से ट्रैफ़िक उल्लंघनों का पता लगाने और प्रारंभिक चेतावनी या टिकट संकेत प्रदान करने के लिए हाई-स्पीड मोशन कैप्चर तकनीक और इमेज प्रोसेसिंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है।
मृदा निगरानी
त्रि-आयामी पर्यावरण मॉडल बनाने और व्यापक कवरेज पर्यवेक्षण प्राप्त करने के लिए कई कैमरों को नेटवर्क से जोड़ती है, जिससे सार्वजनिक स्थानों की सुरक्षा प्रदर्शन में सुधार होता है।