某環保局想建立 AI 系統監測空氣品質，透過分析監測站攝影機拍攝的影像來識別煙霧。系統需要在影像中找出煙霧區域並標示其位置和範圍。這個應用主要屬於電腦視覺的哪個技術領域？

某市政府建置智慧城市巡檢系統，希望利用路面監視器影像，自動分析道路、人行道及綠地等公共設施的分布情形，並進一步統計各類設施受損區域所占面積，以作為維護決策的依據。系統需將影像中的每個像素標示其所屬類別。請問最適合採用下列哪一種電腦視覺技術？

在自駕車影像辨識系統中，開發團隊希望模型能同時辨識每個像素所屬的物件類別（例如道路、建築、行人），又能區分出同類物件的不同個體（例如多位行人）。此時最適合採用下列哪一項電腦視覺技術？

某自駕車感知系統需要在同一張影像中同時完成道路、建築、行人的逐像素分類，並且能夠區分畫面中兩名相鄰行人（標記為「行人#1」和「行人#2」）。工程師在選擇語義分割（Semantic Segmentation）與實例分割（Instance Segmentation）時，請問兩者的根本差異為何？

某大型超市的防損系統需要即時偵測多名顧客各自手持的購物籃、手機與商品，並需對每個物件進行精確區域標記（Pixel-level Mask），同時能區分畫面中不同個體（即使不同顧客拿著相同商品，也需分別標記）。請問下列哪一項技術最適合此場景的需求？