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计算机视觉技术的研发需求背景主要包括以下几个方面：

人工智能技术的发展：随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术作为人工智能的一个重要分支，也得到了广泛的应用。计算机视觉技术可以实现图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等功能，在安防、金融、医疗、交通等领域都有着广泛的应用需求。

数据爆炸性增长：随着互联网和数字技术的不断进步，数据量呈现爆炸性增长。计算机视觉技术可以对海量的图像和视频数据进行处理和分析，从而挖掘出其中的信息和价值。

智能家居等智能应用的普及：随着智能家居、自动驾驶、智能工厂等智能应用的普及，计算机视觉技术可以实现图像识别和智能控制等功能，为智能应用的发展提供了技术支持。

面临的主要技术难题包括：

复杂环境下的图像识别：在复杂的环境下，如光照、背景干扰、目标姿态等因素的变化，都会影响图像识别算法的准确性。

深度学习算法的训练问题：深度学习算法是计算机视觉技术的核心，但是深度学习算法的训练需要大量的数据和计算资源，并且容易受到数据偏差、过拟合等问题的影响。

鲁棒性和安全性：在实际应用中，计算机视觉算法需要具备良好的鲁棒性和安全性，以应对各种干扰和攻击，如对抗样本攻击、图像篡改等。

期望实现的主要技术目标包括：

准确率：提高图像识别、目标检测、人脸识别等任务的准确率，达到甚至超过人类水平。

计算效率：提高计算机视觉算法的计算效率，以满足实际应用的需求。

泛化能力：提高计算机视觉算法的泛化能力，以应对不同环境和数据的变化。

安全性：提高计算机视觉算法的安全性，以应对各种干扰和攻击。