AI软件测量距离的大小通常依赖于机器学习和图像处理技术。以下是一些常见的方法：
1. 基于深度学习的图像识别技术：这种方法通过训练一个神经网络模型来识别和测量图像中的特征点之间的距离。例如，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的深度学习算法，它使用卷积神经网络（CNN）来识别图像中的物体，并计算它们之间的距离。
2. 基于特征匹配的图像处理技术：这种方法通过比较两张或多张图像中的特征点之间的距离来计算距离。例如，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种常用的特征匹配算法，它可以提取图像中的特征点，并计算它们之间的距离。
3. 基于几何变换的图像处理技术：这种方法通过计算图像中的特征点之间的几何变换关系来计算距离。例如，RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的几何变换估计算法，它可以估计图像中的特征点之间的几何变换参数，从而计算它们之间的距离。
4. 基于边缘检测的图像处理技术：这种方法通过检测图像中的边缘信息来计算距离。例如，Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，它可以检测图像中的边缘信息，并计算它们之间的距离。
5. 基于光流法的图像处理技术：这种方法通过计算图像中的特征点之间的光流信息来计算距离。例如，Lucas-Kanade光流是一种常用的光流估计算法，它可以估计图像中的特征点之间的光流信息，并计算它们之间的距离。
总之，AI软件测量距离的大小主要依赖于机器学习和图像处理技术。这些技术可以应用于各种场景，如自动驾驶、机器人导航、医学影像分析等。
