人工智能类机器视觉是利用计算机技术对图像进行处理和分析，以实现对目标物体的识别、跟踪、测量等功能的一种技术。它通过模拟人类视觉系统的功能，使计算机能够从图像中提取有用的信息，从而实现对环境的感知和理解。
人工智能类机器视觉主要包括以下几个关键技术：
1. 图像预处理：通过对图像进行去噪、增强、二值化等处理，提高图像质量，为后续的特征提取和识别提供更好的基础。
2. 特征提取：根据图像内容，提取出能够反映目标物体特征的局部区域或全局特征，如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取方法有SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等。
3. 目标检测与跟踪：通过对提取的特征进行分类和匹配，确定目标物体的位置和运动状态，实现对目标物体的检测和跟踪。常用的目标检测方法有卡尔曼滤波、光流法等，目标跟踪方法有粒子滤波、深度学习等。
4. 三维重建：通过对多幅图像进行立体匹配，计算目标物体在空间中的三维坐标，实现对目标物体的三维重建。常用的三维重建方法有双目立体视觉、单目立体视觉等。
5. 场景理解：通过对目标物体及其周围环境的分析，理解场景的语义信息，实现对场景的理解和描述。常用的场景理解方法有基于规则的方法、基于统计的方法等。
人工智能类机器视觉在许多领域都有广泛的应用，如无人驾驶、医疗影像分析、工业自动化、安防监控等。随着深度学习技术的发展，人工智能类机器视觉的性能得到了显著提升，未来将在更多领域发挥重要作用。
