计算机视觉技术是一种通过计算机处理和分析图像以达到理解和赋予意义的领域。它是计算机科学、机器学习、信号处理、数字图像处理和人工智能等多学科交叉的产物，是目前最为快速发展的人工智能技术之一。
现代计算机视觉技术可以帮助计算机模拟人类视觉，并通过其视觉系统来感知和理解各种类型的图像和视频。计算机视觉技术的具体方法包括图像识别、目标检测、图像分割、姿态估计、运动跟踪、三维建模等。
计算机视觉技术在很多领域都有广泛应用。其中，自动驾驶是计算机视觉技术最热门的领域之一。自动驾驶需要精准的环境感知和决策，而计算机视觉技术正好可以提供这样的解决方案。此外，医学影像分析、安防监控、智能家居、无人机巡航、农业信息化等领域也正在广泛应用计算机视觉技术。
以下是计算机视觉技术的一些重要应用场景和相关的关键词：
自动驾驶：自动驾驶需要精准的环境感知和决策能力。计算机视觉技术可以通过图像识别、目标检测、语义分割等方法实现道路边界的检测和交通标志的识别，从而帮助车辆实现自动行驶。
医学影像分析：计算机视觉技术可以帮助医生快速诊断疾病。例如，在肺部CT扫描图像中进行结节检测、良恶性肿瘤鉴别等分析，还可以对眼底图像进行病变检测和晶体混浊度检测。
智能家居：计算机视觉技术可以通过图像识别和动作追踪等方式对家庭成员进行识别，并实现人像跟随、智能安防、手势识别、情感分析等功能。
安防监控：通过计算机视觉技术，可以对监控视频进行实时监测，检测出异常事件并进行报警处理。例如，入侵检测、人脸识别、行为识别等。
无人机巡航：计算机视觉技术可以帮助无人机实现自主导航和环境感知。例如，在无人机巡航过程中实现地面目标检测、建筑物识别、交通状况分析等。
农业信息化：计算机视觉技术可以通过遥感图像识别来实现精准农业管理，例如监测土壤湿度、作物长势、病虫害预警等。
综上所述，计算机视觉技术在现代社会的应用非常广泛，它已经和人类生活紧密地联系在一起，并且正不断推动着我们的生活方式和社会发展。