中国联通计算机视觉工程师面试题库及解析

2026年中国联通计算机视觉工程师面试题库及解析一、基础知识（5题，每题6分，共30分）1.题目：简述计算机视觉中的3D重建技术，并说明其在智慧城市中的应用场景。答案：3D重建技术通过多视角图像或点云数据恢复三维空间信息，主要包括StructurefromMotion（SfM）和Multi-ViewStereo（MVS）等方法。智慧城市中，该技术可用于交通流量分析（如车辆高度统计）、建筑安全监测（结构变形检测）、城市规划（地形数据采集）等。解析：考察对3D重建原理的掌握及行业应用理解，需结合中国联通智慧城市业务方向。2.题目：解释图像金字塔的概念及其在目标检测中的作用。答案：图像金字塔通过多尺度下采样（如高斯金字塔、拉普拉斯金字塔）构建图像系列，使目标在不同分辨率下可检测。在目标检测中，它提升算法对尺度变化的鲁棒性，如YOLOv5采用动态锚框适应多尺度目标。解析：考察对经典图像处理技术的理解，需结合实际算法案例。3.题目：比较传统图像分割与深度学习分割方法的优缺点。答案：传统方法（如阈值分割、区域生长）依赖手工设计特征，易受参数限制；深度学习方法（如U-Net、DeepLab）自动学习特征，精度高，但需大量标注数据且泛化能力有限。中国联通场景下，深度学习更适用于复杂场景（如5G基站巡检）。解析：考察对分割技术演进的理解，需结合联通业务场景（如电力巡检、安防监控）。4.题目：说明人脸识别中的光照鲁棒性技术及其实现方式。答案：光照鲁棒性技术包括直方图均衡化、Retinex算法及深度学习对抗训练。中国联通在智慧门禁系统需重点解决光照变化问题，可通过多模态融合（如结合红外信息）或预训练数据增强解决。解析：考察对实际工程问题的解决能力，需结合联通安防业务。5.题目：简述语义分割与实例分割的区别，并举例说明应用场景。答案：语义分割标记像素类别（如“人”“车”），实例分割区分同类物体（如检测停车场每辆车的位置）。应用场景：语义分割用于道路场景分类，实例分割用于车牌识别。解析：考察对细分任务的理解，需结合联通智慧交通业务。二、算法与模型（6题，每题7分，共42分）1.题目：解释YOLOv5中Anchor-Free机制的优势，并说明其如何提升检测精度。答案：YOLOv5采用中心锚框替代传统锚框，直接预测目标中心点及回归框宽高，避免预设尺寸偏差。该机制在联通无人机巡检场景中更高效，能精确定位小目标（如光缆破损点）。解析：考察对最新算法进展的理解，需结合实际业务需求。2.题目：说明FasterR-CNN的检测流程，并分析其与YOLOv5的效率差异。答案：FasterR-CNN采用RPN生成候选框，再经RoI池化分类，速度较慢但精度高。YOLOv5单阶段检测，速度更快，适用于实时监控（如联通5G基站入侵检测）。解析：考察对双阶段与单阶段检测的理解，需结合实时性要求。3.题目：简述对抗生成网络（GAN）在图像修复中的应用，并举例说明。答案：GAN通过生成器和判别器对抗学习，修复图像缺失部分（如联通客服中心监控画面遮挡修复）。例如，StyleGAN可学习纹理风格迁移，提升修复自然度。解析：考察对生成模型的理解，需结合联通数据增强需求。4.题目：解释Siamese网络的结构特点及其在人脸比对中的应用。答案：Siamese网络共享权重，通过最小化相似样本距离学习特征，适用于实时人脸比对（如联通门禁系统活体检测）。通过L1损失函数可防止误识。解析：考察对度量学习方法的掌握，需结合安全业务场景。5.题目：说明视觉Transformer（ViT）的原理，并分析其与传统CNN的对比。答案：ViT将图像分割成小块，通过自注意力机制建模全局依赖，适用于大尺寸图像（如联通卫星遥感影像分析）。相比CNN，ViT参数量更大但泛化能力更强。解析：考察对Transformer的理解，需结合联通遥感数据处理需求。6.题目：简述视觉问答（VQA）的模型架构，并举例说明其应用。答案：VQA结合CNN（提取图像特征）和RNN/Transformer（理解问题），输出答案。中国联通可应用于客服系统（如“监控画面中是否有异常设备？”）。解析：考察对多模态技术的理解，需结合智能客服场景。三、工程与优化（5题，每题8分，共40分）1.题目：设计一个高效的目标跟踪算法，并说明如何优化内存占用。答案：采用卡尔曼滤波+深度学习（如SiamRPN）跟踪，通过特征重利用（如复用历史帧特征）和轻量化模型（如MobileNet）降低内存。联通场景下适用于无人机轨迹跟踪。解析：考察算法设计能力，需结合资源限制场景。2.题目：说明模型量化对边缘设备部署的影响，并举例说明。答案：FP16/INT8量化可减少模型体积和计算量，适用于联通边缘计算场景（如车载摄像头实时分析）。例如，TensorRT加速INT8模型推理。解析：考察模型优化能力，需结合边缘计算需求。3.题目：设计一个数据增强策略，提升联通智慧交通数据的泛化性。答案：结合几何变换（旋转）、颜色抖动、多视角采集（无人机+地面摄像头融合），并引入噪声模拟恶劣天气。例如，对高速公路监控数据增强，提高恶劣光照下的检测率。解析：考察数据工程能力，需结合实际数据挑战。4.题目：说明模型蒸馏技术，并解释其在联通业务中的适用性。答案：模型蒸馏将大模型知识迁移至小模型，适用于资源受限场景（如联通智能摄像头）。例如，将BERT蒸馏至轻量级模型，用于文本场景分析。解析：考察模型压缩能力，需结合设备算力限制。5.题目：设计一个实时图像处理流水线，要求低延迟且高吞吐。答案：采用PyTorch+CUDA实现，分阶段处理（如预处理→特征提取→后处理），使用多线程并行计算。联通场景下适用于视频流分析（如5G基站异常告警）。解析：考察工程实践能力，需结合实时性要求。四、开放题（4题，每题10分，共40分）1.题目：中国联通在5G网络部署中面临复杂地形挑战，如何利用计算机视觉技术优化基站选址？答案：通过卫星遥感影像语义分割识别地形（平原/山区），结合无人机巡检进行三维重建，综合信号覆盖模拟与人口密度分析，确定最优基站位置。需结合GIS数据融合。解析：考察综合应用能力，需结合行业痛点。2.题目：设计一个智能客服系统，利用视觉技术提升交互体验。答案：结合人脸识别锁定用户→视觉问答（如“显示我的套餐流量使用情况”）→视觉引导（如手势调节音量），需解决光照和遮挡问题（如室内客服中心）。解析：考察创新设计能力，需结合服务场景。3.题目：分析当前计算机视觉技术在中国智慧农业中的局限性，并提出改进方向。答案：现有技术对光照变化敏感（如大棚环境），小目标检测难（如病虫害斑点）。改进方向：多传感器融合（温湿度+光谱）、轻量化模型适配农业设备。解析：考察行业洞察力，需结合农业应用挑战。4.题目：探讨计算机视觉在电力巡检中的发展趋势，并举例说明