فصلوں کا پتہ لگانے میں
پودوں کی تصاویر کو تجزیہ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ بیماریوں، کیڑوں، پانی کی قلت اور دیگر مسائل کی ابتدائی وارننگ اور تشخیص ہو سکے۔
پھلوں اور سبزیوں کے معیار کے معائنے میں
پھلوں اور سبزیوں کی ظاہری شکل، سائز، رنگ اور دیگر پیرامیٹرز کا خود بخود پتہ لگانے کے لیے اعلیٰ درستگی والے لینز اور خصوصی الگورتھم استعمال کیے جاتے ہیں، اور ذہین درجہ بندی اور پیکیجنگ حل فراہم کرتے ہیں۔
مٹی کی نگرانی
زمینی یا فضائی تصاویر کے ذریعے مٹی کی معلومات حاصل کرتی ہے، جس سے کاشتکاروں کو مزید سائنسی اور معقول کھاد کے منصوبے ملتے ہیں۔

سرجیکل ایپلی کیشن
ہائی ڈیفینیشن امیجز کو مانیٹر تک پہنچانے میں مدد کرتی ہے، جس سے ڈاکٹروں کو آپریٹنگ سائٹ کا زیادہ مؤثر طریقے سے مشاہدہ کرنے اور غلطیوں کے خطرے کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔
بیماری کی تشخیص کو
مصنوعی ذہانت کی ٹکنالوجی کے ساتھ جوڑا جاتا ہے تاکہ تیزی سے اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ آیا CT یا MRI کے نتائج بڑے ڈیٹا کی مدد سے متنوع ہیں۔ اگر کوئی اسامانیتا ہے تو، تفصیلی رپورٹیں کلاؤڈ پلیٹ فارم کے ذریعے ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے فراہم کی جا سکتی ہیں تاکہ ڈاکٹروں کے تعاون سے علاج کی سہولت فراہم کی جا سکے۔

چہرے کی شناخت
ہائی ڈیفینیشن کیمروں کا استعمال کرتی ہے تاکہ تصویروں کو پکڑنے اور درست شناخت کے لیے کلاؤڈ ڈیٹا کے ساتھ ان کا موازنہ کیا جا سکے، اور یہ وسیع پیمانے پر ایکسیس کنٹرول، حاضری کے انتظام وغیرہ میں استعمال ہوتا ہے۔
گاڑیوں کی نگرانی
ہائی اسپیڈ موشن کیپچر ٹیکنالوجی اور امیج پروسیسنگ الگورتھم کو خود بخود ٹریفک کی خلاف ورزیوں کا پتہ لگانے اور قبل از وقت وارننگ یا ٹکٹ کے اشارے فراہم کرنے کے لیے استعمال کرتی ہے۔
مٹی کی نگرانی
ایک تین جہتی ماحولیاتی ماڈل بنانے اور عوامی مقامات کی حفاظت کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے جامع کوریج کی نگرانی کے حصول کے لیے متعدد کیمروں کو نیٹ ورک سے جوڑتی ہے۔