A növények észlelését
úgy elemezzük, hogy növényi képeket készítünk, hogy figyelmeztessék és diagnosztizálják a károkat, például a kártevőket és a betegségek, a vízhiány.
A gyümölcs- és zöldségminőség-észlelés
nagy pontosságú lencséket és speciális algoritmusokat használ a gyümölcsök és zöldségek megjelenésének, méretének, színének és egyéb paramétereinek automatikus észlelésére, és intelligens osztályozási és csomagolási megoldásokat kínál.
A talajfigyelés
talaj- vagy légi képeken keresztül szerezheti meg a talajinformációkat, így a termelőknek tudományos és ésszerűbb megtermékenyítő megoldásokat biztosítanak.

A műtéti alkalmazások segítenek
az egyes nagyfelbontású képek továbbításában a monitorba, hatékonyabban figyeljék meg a működési helyet és csökkentsék a hiba kockázatát.
A betegség diagnosztizálása
a mesterséges intelligencia technológiával kombinálva, a nagy adatok támogatásával, gyorsan meghatározza, hogy a CT vagy az MRI eredményei diverzifikáltak -e. Ha vannak rendellenes helyzetek, a felhőplatformon keresztül részletes jelentéseket lehet adni az adatok elemzésére, hogy megkönnyítsék az orvosokat, hogy együttműködési módon kezeljék és kezeljék őket.

Az arcfelismerést
pontosan felismerik a nagyfelbontású kamerákon keresztül, amelyek képeket rögzítenek és felhőalapú adatokat rögzítenek, és széles körben használják a hozzáférés-vezérléshez, a részvételi kezeléshez stb.
A jármű megfigyelése
nagysebességű mozgás-rögzítési technológiákat és képfeldolgozó algoritmusokat használ a forgalom megsértésének automatikus észlelésére, és figyelmeztetéseket vagy jegyfelszereléseket ad.
A talajfigyelés
több kamerát köti össze, hogy háromdimenziós környezeti modellt készítsen, és teljes körű lefedettséget ér el a nyilvános helyek biztonsági teljesítményének javítása érdekében.