1. 糖尿病病足
伴随着糖尿病人数的“失控”式增长，为人类的糖尿病防治敲响了警钟。2020 年的一项调查显示中显示，在我国的成年人人群中，总体糖尿病患病率高达 9.7%，也可以简单地认为，每 100 个成年人中，就有将近 10 个人患有糖尿病。足见糖尿病患人群的庞大。
糖尿病足作为糖尿病的并发症之一，一直是折磨众多糖尿病患及其家人的主要原因。糖尿病足的治疗是一个长期其艰辛的工作，如果没有得到及时且适当的治疗，极有可能面临截肢乃至死亡。据调查显示，在 2010 年初，据不完全统计，我国的截肢人数中，约有 27.3%是因为糖尿病足治疗不当，溃疡糜烂引发的截肢。2010 年之后，各地各医院开始关注糖尿病足的治疗，在 2013 年的相关统计中，糖尿病足溃疡引发的截肢率已经下降至 19.03%。这 8.27%的下降率使病患及医生看到了糖尿病足治疗的希望。但是糖尿病足医师不足的情况依然没有得到改善，要培养一个出色的糖尿病足医师，需要 10 年之久，那么借助人工智能，来辅助医生对糖尿病足进行治疗，无疑使解决病足医师匮乏的有效手段之一，可以让医师从简单的诊断工作中解脱出来，有更多的时间和精力去投入到治疗方案的制定与实施中。
2. 水灾、火灾
水灾、火灾的防控工作一直是广大人民备受关注的公共安全问题之一。根据 2020年，应急管理部发布的全国火灾情况统计显示，去年全年，接报火灾数高达 25.2 万起，造成 1183 人死亡，775 人受伤，财产损失达到 40.09 亿元。同年，全国多地发生洪涝灾害，造成 24 省 2385.7 万人次不同程度受灾，农作物受灾面积达到 2478 千公顷，经济损失达到 643.9 亿元。由此可见，水灾、火灾带给人类的痛苦是巨大的。
新时代下，科学技术得到高速发展，大数据、人工智能、云计算等技术，被应用到多个生活场景中，开始给防汛防洪、防灾救灾等紧急救援工程带来了新活力。采用深度学习技术，在易发生火灾、以及水灾的关键位点设置实时监控，能够 24 小时、全方位、全感知的掌握现场情况，一旦发现火灾、火灾，利用预警系统，提醒相关部门指定救灾计划。同时，在救灾过程中，可同步现场情况，对于救灾部署、指挥、相互协作提供决策依据。为水灾、火灾救援争分夺秒，保证人民生命、财产安全。
3. 出店经营、占道经营
近年来，经济社会得到快速发展，同时社会化进程也在不断地加快，给城市发展过程中的城市管理工作带来了巨大困难。做好城市管理工作，一方面能够提升城市美好形象；另一方面，也是实现公民素质提升、城市凝聚力汇聚、向心力增强的有效手段。总观城市管理工作的方方面，其中人民最关心、与人民生活息息相关的最主要问题是市容环境问题。
近年来，市容环境问题已经基本上能够符合美食城市的要求，但是还存在一些顽疾——城市中的占道经营和出店经营问题一直没有得到彻底解决。尤其是以像手推车、三轮车等流动形势的占道经营，其就像与城管人员玩“捉迷藏”，一直上演着你来我躲的游戏，即使是投入了大量的人力物力，仍无法从根本上解决这个问题。给市容市貌建设带来极大的阻碍。 城市中随处可见的视频设备资源以及深度学习技术为我们提供了一种可能的解决方案。我们通过像神经网络输送已标记的出店经营、占道经营数据，使其具有基本的识别能力。然后连接视频监控设备，对需要监测出店经营、占道经营异常情况的视频画面进行上传，送给神经网络去判断。刚开始学习获得的网络性能可能会欠佳，但是通过不断地“学习”、“进步”，神经网络的功能会越来越强大。可以迅速且准确的帮我们获取到城市中存在的出店经营和占道经营，并发出警示，以及发生时间、地点等信息，并及时上报给相关部门。
出店经营、占道经营自动监测的实现，一方面能够保证出店经营、占道经营取证工作的公平性以及公正性；另一方面，能够极大提高城市管理工作的效率，助力美丽城市建设，还大家一个干净整洁、井然有序的生活环境。
