CV人工智能，是指计算机视觉领域的人工智能技术。随着计算机硬件和算法的不断进步，CV人工智能的应用越来越广泛，涵盖了物体识别、人脸识别、图像分类、目标检测、图像分割等多个领域。
CV人工智能的发展历程可以追溯到上世纪60年代，当时的研究主要集中在手工设计特征和模式匹配算法上。但是，由于手工设计特征的局限性和复杂性，这种方法在实际应用中存在很多问题。随着深度学习技术的兴起，CV人工智能进入了一个新的发展阶段。
深度学习技术以神经网络为基础，通过大量数据的训练，自动学习图像特征和模式，大大提高了CV人工智能的准确率和效率。其中，卷积神经网络（CNN）是目前应用最广泛的神经网络模型，在图像分类、目标检测和图像分割等领域取得了很好的效果。
CV人工智能的应用非常广泛。在安防领域，人脸识别技术可以帮助警方追踪犯罪嫌疑人；在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病；在自动驾驶领域，CV人工智能可以帮助车辆感知周围环境，做出正确的驾驶决策。
总之，CV人工智能是计算机视觉领域的重要技术，随着算法和硬件的不断进步，其应用前景将越来越广阔。
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