Wykrywanie upraw
jest analizowane przez robienie zdjęć roślin w celu ostrzegania i diagnozowania problemów, takich jak szkodniki i choroby, niedobór wody.
Wykrywanie jakości owoców i warzyw
wykorzystuje soczewki precyzyjne i specjalne algorytmy do automatycznego wykrywania wyglądu, wielkości, koloru i innych parametrów owoców i warzyw oraz zapewnia inteligentne rozwiązania klasyfikacji i pakowania.
Monitorowanie gleby
uzyskuje informacje o glebie poprzez obrazy naziemne lub lotnicze, zapewniając hodowcom bardziej naukowe i rozsądne roztwory nawożenia.

Zastosowania chirurgiczne pomagają w
przekazywaniu każdego obrazu o wysokiej rozdzielczości do monitora, obserwują miejsce operacyjne bardziej wydajnie i zmniejszają ryzyko błędu.
Diagnoza choroby
w połączeniu z technologią sztucznej inteligencji, przy wsparciu dużych zbiorów danych, szybko określa, czy wyniki CT lub MRI są zróżnicowane. Jeśli istnieją nieprawidłowe sytuacje, za pośrednictwem platformy chmurowej można podać szczegółowe raporty do analizy danych w celu ułatwienia lekarzy do obsługi i leczenia ich w sposób współpracy.

Rozpoznawanie twarzy
jest dokładnie rozpoznawane za pomocą kamer wysokiej rozdzielczości, które przechwytują obrazy i dopasowują dane w chmurze, i jest szeroko stosowane w kontroli dostępu, zarządzania frekwencją itp.
Monitorowanie pojazdu
wykorzystuje technologię szybkiego przechwytywania ruchu i algorytmy przetwarzania obrazu w celu automatycznego wykrywania naruszeń ruchu i daje ostrzeżenia lub podpowiedzi.
Monitorowanie gleby
łączy wiele kamer w celu zbudowania trójwymiarowego modelu środowiskowego i osiąga wszechstronny nadzór zasięgowy w celu poprawy bezpieczeństwa wyników miejsc publicznych.