Inteligentne kamery mogą pomóc dużym organizacjom lub urbanistom monitorować wykorzystanie miejsca parkingowego. Na parcelach kamery mogą zliczać liczbę otwartych miejsc parkingowych oraz miejsc specjalnych (takich jak miejsca dla niepełnosprawnych lub pojazdów elektrycznych) , a także śledzić wjazdy i wyjazdy pojazdów, a następnie przekazywać te dane do systemów wideo i systemów zarządzania parkingami bez potrzeby instalacji czujników naziemnych. Za pomocą tych informacji przyspieszymy znalezienie miejsca parkingowego – poprawiając tym samym wydajność i komfort klientów.

Ponadto miasta lub zarządcy parkingów mogą skorzystać z sztucznej inteligencji kamer, aby określić jak długo pojazd pozostaje na miejscu parkingowym i ostrzec o ewentualnych pojazdach przekraczających określony próg czasowy, aby zwiększyć przychody z naruszeń parkowania. Ta sama koncepcja obowiązuje przy „krawężniku” lotniska w przypadku wysiadania i odbierania pasażerów, gdy czas parkowania pojazdu jest ograniczony. Analiza wideo z uczeniem maszynowym może wykrywać i ostrzegać organy ścigania o pojazdach zaparkowanych po przekroczeniu tego maksymalnego limitu czasu. Sztuczna inteligencja umożliwia analizę wideo w dokładniejszy i specyficzny dla aplikacji sposób, ponieważ może identyfikować obiekty i sytuacje w scenie, które są definiowane przez użytkownika oprócz standardowych reguł analitycznych.

Inteligentne kamery poprawiają bezpieczeństwo i ostrzegają o zagrożeniach na drodze. Automatycznie weryfikują incydenty na drodze oraz wykrywają powolne lub zatrzymane pojazdy, kolejki pojazdów na rampach wyjazdowych, pojazdy jadące w złym kierunku, obiekty na drodze – takie jak np. zagubiony ładunek – oraz inne zdarzenia drogowe. Czujniki wideo mogą również klasyfikować obiekty jako samochody, ciężarówki, rowery i pieszych oraz wykrywać prędkość i trajektorię – w sposób ciągły gromadząc dane w czasie rzeczywistym. Uzbrojeni w te cenne informacje, dyrektorzy ds. Planowania ruchu miejskiego jak i starsi inżynierowie ruchu mogą analizować wzorce przepływu w sieciach dróg w celu wdrażania nowych zasad ruchu drogowego lub przyszłej modernizacji skrzyżowań.

Sztuczna inteligencja może również umożliwić inteligentnym kamerom gromadzenie danych w ściśle kontrolowanych środowiskach transportowych, takich jak lotniska, gdzie świadomość przepływu ruchu i statusu samolotu ma kluczowe znaczenie. Gromadzone dane mogą obejmować informacje o tym, jak długo samolot parkuje na terminalu, ile czasu zajmuje załadowanie bagażu pasażerów lub jak długo trwa tankowanie samolotu. Informacje te są pomocne przy przyspieszaniu czasu obsługi pasażerów i samolotów, poprawie wydajności na lotnisku i zmniejszaniu kosztów linii lotniczych.

Kamery do monitoringu wideo mogą przechwytywać anonimowe dane o ruchu kupujących, które zapewniają handlowcom i kierownikom operacyjnym przydatne informacje. Za pomocą tych danych możemy analizować najczęściej odwiedzane alejki w sklepie oraz sprawdzać, czy np. dany rodzaj reklamy lub promocji wzbudził zainteresowanie wśród klientów. Dając tym samym handlowcom informacje potrzebne do maksymalizacji zaangażowania klientów i zwiększenia sprzedaży. Analizując przechwycone dane o ruchu w sklepie, menedżerowie mogą zwiększyć ilość personelu w tzw. godzinach szczytu, zwiększając w ten sposób lojalność klientów.

W budynkach o stosunkowo dużej powierzchni czujniki kamer mogą dostarczać danych o zajętości, aby pomóc kierownikom obiektów określić wzorce czasu przyjścia i wyjścia pracowników na każdym piętrze, m.in. w celu efektywniejszego zarządzania kosztami związanymi z ogrzewaniem, wentylacją, klimatyzacją czy oświetleniem. Zarejestrowane dane przekładają się na zmniejszenie kosztów, jednocześnie pozwalając na zwrot inwestycji w system monitorujący.