人工智能视觉（Artificial Intelligence Vision）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，专注于模拟、延伸和增强人类视觉系统的功能，使其能够“看”并理解图像或视频中的信息。其核心技术包括图像处理、机器学习（尤其是深度学习）、计算机图形学和模式识别等。
在实际应用中，人工智能视觉涵盖了一系列的任务，比如：
图像识别（Image Recognition）：识别图像中的物体、场景、动作或者特定标志物，如人脸识别、车牌识别、动物分类等。
目标检测（Object Detection）：在图像中定位并识别出多个预定义类别的对象，如行人检测、车辆检测等。
实例分割（Instance Segmentation）：不仅要识别图像中的每个对象，还要精确地标记出每个对象的轮廓。
行为分析（Action Recognition）：从连续视频帧中解析和理解人类或其他实体的行为。
场景理解（Scene Understanding）：从整体角度理解图像或视频所展现的环境，包括空间布局、关系推理等。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：结合视觉信息进行实时定位和地图构建，在机器人导航等领域至关重要。
医学影像分析：在医疗领域中，AI视觉可以帮助医生进行疾病诊断，如肿瘤检测、病变分析等。
通过这些技术的应用，AI视觉正在广泛应用于自动驾驶、安防监控、无人机导航、智能制造、新零售、医疗健康等诸多行业，极大地提高了智能化水平和工作效率。
