智能视觉识别技术的主要步骤包括图像获取、预处理、特征提取、分类和识别。首先，通过摄像头或其他设备获取图像数据；然后，对图像进行预处理，如去噪、增强、分割等；接着，从图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、角点、纹理等；最后，利用机器学习、深度学习等技术对提取的特征进行分类和识别，从而完成任务。

智能视觉识别技术在安全监控领域的应用非常广泛。通过智能视觉识别技术，可以自动检测异常行为，提高监控效率。在智能交通领域，智能视觉识别技术可以自动识别交通状况，提高交通管理效率。在医学影像领域，智能视觉识别技术可以帮助医生更准确地诊断病情。

目前，智能视觉识别技术还存在一些问题，如对光照条件、图像质量等要求较高。同时，对于复杂背景的图像处理效果不佳，需要进一步研究和改进。未来，智能视觉识别技术将会更加智能化、自动化，应用范围也将更加广泛。

总之，智能视觉识别技术是一种具有广泛应用前景的技术，其发展将会给各个领域带来更多的便利和效率。随着技术的不断进步，相信智能视觉识别技术将会在更多领域得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利。