AI图像识别技术是一项在多个领域发挥重要作用的前沿技术，其软件种类繁多，各具特色。以下是一些主要的AI图像识别技术软件及其特点和应用的大致介绍：

首先，TensorFlow和PyTorch是两款广受欢迎的开源机器学习框架，它们在图像识别领域具有广泛应用。TensorFlow由Google开发，支持多种编程语言和平台，基于数据流图的机制，通过节点和边的连接来描述计算过程，将计算任务分解成多个小任务，实现并行化计算，从而提高了计算效率。而PyTorch则由Facebook开发，支持Python语言，其在图像识别领域中也有广泛应用，如使用卷积神经网络进行图像分类和目标检测等。

在AI图像识别技术的应用中，OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，支持多种编程语言和平台，包括C++、Python、Java等。OpenCV在图像识别、图像分割、目标检测等方面都有广泛应用。

另外，Keras是一个基于Python的开源深度学习框架，提供了简单易用的API和灵活的模型构建工具箱，适用于快速构建和训练深度学习模型。Keras在图像识别领域也有广泛应用，如使用卷积神经网络进行图像分类等。

除了上述框架和库之外，还有一些专门的AI图像识别软件，如掌上识别王和TextSniper等。掌上识别王采用了先进的图像识别技术，能够准确地将图片中的文字提取出来，支持多种语言的文字识别，包括中文、英文、法语、德语等多种语种。TextSniper则不仅支持对图片中的文字进行识别，还具备截图识别功能，可以快速截取屏幕上的文字区域，并自动将其转换为可编辑的文本。

在AI图像识别技术的关键特点方面，深度学习是大多数先进的AI图像识别系统所使用的技术，尤其是卷积神经网络（CNN），这有助于模型从大量数据中学习特征。特征提取是系统通过学习图像中的关键特征来识别和区分不同的对象、场景或模式的关键环节。模型训练则是通过大量标记的图像数据对模型进行训练，使其能够适应各种不同的视觉任务。实时处理和多类别分类等也是AI图像识别技术的重要特点。

在应用领域方面，AI图像识别技术可以用于人脸识别、图像搜索、医疗诊断、智能制造、智能零售等多个领域。例如，在智能安防领域，AI视觉识别可用于识别和跟踪公共场所中的在逃嫌疑人，以及用于安全管制区域的访问控制；在智慧医疗领域，AI视觉识别可用于医学图像的识别检测和诊断，包括识别判断病人的X光片、MRI和CT扫描等图像，实现病情评估和提供治疗建议。

综上所述，AI图像识别技术软件种类繁多，各具特色，在不同领域发挥着重要作用。随着技术的不断发展，AI图像识别技术将在更多领域得到应用和发展。