​​AI视觉算法是让计算机“看懂”图像和视频的核心技术，涵盖从基础图像处理到高级深度学习模型的多类方法，广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、安防监控等领域。​​ 其核心亮点包括：​​传统算法的高效预处理能力​​（如边缘检测、特征提取）、​​深度学习的自动特征学习优势​​（如CNN、YOLO），以及​​多任务融合能力​​（如同时实现检测与分割的Mask R-CNN）。

1. ​​传统视觉算法​​

   • ​​图像预处理​​：灰度化、二值化、去噪（高斯滤波）和增强（直方图均衡化）等，为后续分析奠定基础。
   • ​​特征提取​​：SIFT、SURF等算法提取旋转不变的局部特征，HOG用于轮廓检测，适用于人脸识别和工业质检。
   • ​​目标检测与分类​​：Haar特征结合Adaboost实现快速人脸检测，模板匹配用于简单物体识别。

2. ​​深度学习算法​​

   • ​​卷积神经网络（CNN）​​：AlexNet、ResNet等通过多层卷积自动学习特征，主导图像分类任务。
   • ​​目标检测模型​​：YOLO和SSD实现实时检测，Faster R-CNN提高精度，应用于自动驾驶和智能安防。
   • ​​图像分割​​：FCN和U-Net完成像素级分类（如医学影像分割），Mask R-CNN同时输出物体边界和掩码。
   • ​​生成对抗网络（GAN）​​：生成逼真图像或风格迁移，用于艺术创作和数据增强。

3. ​​多模态与实时处理​​

   • ​​关键点检测​​（如OpenPose）追踪人体关节，用于动作分析和虚拟现实。
   • ​​光流算法​​（如KLT）分析运动轨迹，辅助视频监控和机器人导航。
   • ​​边缘计算集成​​：智慧盒等设备部署轻量级算法，实现本地化实时处理（如工业缺陷检测）。

随着技术演进，AI视觉算法正从单一任务向多任务协同发展，未来将更注重​​低功耗部署​​与​​跨场景泛化能力​​，推动智慧城市、个性化医疗等领域的深度应用。