AI视觉系统开发是一个涉及计算机视觉、深度学习和人工智能的复杂过程。以下是一些关键步骤：

1、需求分析：首先，你需要明确你的项目目标。你想要解决什么问题？例如，是物体识别、面部识别、运动检测还是其他？

2、数据收集：根据你的项目目标，你需要收集大量的图像或视频数据。这些数据将用于训练你的AI模型。

3、数据预处理：这一步包括清洗数据、标注数据等。标注数据是非常重要的，因为这是机器学习算法学习的基础。

4、模型选择与训练：选择适合你项目的模型架构（如卷积神经网络），然后使用你的数据集进行训练。这可能需要大量的计算资源。

5、模型评估与优化：在训练完成后，你需要评估模型的性能，并根据结果进行调整和优化。

6、部署：最后，你需要将你的模型部署到实际环境中，让它能够实时地处理图像或视频数据。

在整个过程中，你可能需要使用各种工具和技术，如Python编程语言、TensorFlow或PyTorch深度学习框架、OpenCV计算机视觉库等。