计算机视觉算法工程师的知识与题目详解集录

2026年计算机视觉算法工程师的知识与题目详解集录一、单选题（共5题，每题2分）说明：以下题目主要考察计算机视觉基础理论、算法原理及实际应用场景，结合中国人工智能产业发展趋势设计。1.题目：在目标检测任务中，YOLOv5与FasterR-CNN的主要区别在于？A.YOLOv5采用单阶段检测，FasterR-CNN为两阶段检测B.YOLOv5使用Transformer结构，FasterR-CNN依赖CNNC.YOLOv5计算速度更快，FasterR-CNN精度更高D.YOLOv5适用于小目标检测，FasterR-CNN擅长复杂场景答案：A解析：YOLOv5为单阶段检测器，直接预测边界框和类别，速度快；FasterR-CNN为两阶段检测器，先生成候选框再分类，精度高但计算量大。选项B错误，两者均依赖CNN；选项C不绝对，实际效果依赖数据集；选项D与设计目标无关。2.题目：中国自动驾驶领域常用的车道线检测算法中，基于深度学习的端到端方法相比传统方法的优势是？A.对光照变化更鲁棒B.计算复杂度更低C.无需特征工程D.对遮挡场景适应性更强答案：C解析：端到端方法（如CNN）直接从像素到车道线标注学习，无需手工设计特征，更适应中国复杂道路场景（如非标标线、阴影遮挡）。选项A和B不绝对，深度学习通常计算量更大；选项D部分正确，但核心优势在特征无关性。3.题目：在人脸识别系统中，为提升跨年龄、跨姿态的鲁棒性，以下哪种技术最常用？A.数据增强（随机裁剪）B.3D人脸重建C.语义嵌入（如FaceNet）D.光照归一化答案：C解析：语义嵌入（如FaceNet）通过将人脸映射到高维特征空间，确保相似人脸距离近，对年龄、姿态变化鲁棒。选项A、D仅解决部分问题；选项B成本高且非主流方案。4.题目：中国智慧城市中的视频监控系统常用哪些技术减少误报？A.模糊匹配（降低精度）B.行为分析（如人车分离）C.蒙版过滤（固定区域检测）D.模型轻量化（降低延迟）答案：B解析：行为分析通过检测异常行为（如遗留物检测）而非简单目标框，减少无关事件（如树叶飘动）误报。选项A、D与误报无关；选项C仅局部有效。5.题目：在工业质检中，用于检测微小表面缺陷的算法，以下哪种方法最有效？A.基于边缘检测的Canny算子B.深度学习语义分割（如U-Net）C.传统模板匹配D.光谱成像技术答案：B解析：深度学习语义分割能自动学习缺陷特征，适应不规则形状；Canny算子易受噪声干扰；模板匹配依赖先验模板；光谱成像成本高且非主流。二、多选题（共4题，每题3分）说明：考察综合应用能力，涉及技术选型与场景匹配。1.题目：在中国自动驾驶L2级测试中，以下哪些技术是核心要求？A.多传感器融合（摄像头+激光雷达）B.语义分割（道路标志识别）C.视频编解码（H.264/H.265）D.情景感知（如行人意图预测）答案：A、B、D解析：L2级依赖多传感器融合提升感知可靠性；语义分割用于环境理解；情景感知应对动态交互。选项C仅与存储传输相关，非核心算法。2.题目：针对中国高铁车厢客流统计，以下哪些方法能提高精度？A.双流网络（如ResNet50）B.光流法（动态背景消除）C.时序注意力机制D.传统霍夫变换答案：A、C解析：双流网络提升小目标检测；时序注意力处理遮挡。光流法适用视频跟踪但统计效果有限；霍夫变换仅用于线检测，不适用计数。3.题目：医疗影像（如CT）的AI辅助诊断中，以下哪些技术有应用？A.3D卷积神经网络（3DCNN）B.图像配准（多模态融合）C.蒙特卡洛模拟（剂量优化）D.GAN生成对抗网络答案：A、B解析：3DCNN处理三维影像；图配准整合不同扫描数据。选项C属于物理模拟；选项D主要用于数据增强，非诊断核心。4.题目：中国零售业中，用于智能货架的商品识别方案，以下哪些是关键？A.混合模型（CNN+Transformer）B.关键点检测（姿态估计）C.自定义OCR（条形码识别）D.端到端检测（无标注训练）答案：A、C解析：混合模型兼顾细节与全局；自定义OCR适应非标商品。关键点检测用于人手遮挡；端到端依赖大量标注，货架场景难获取。三、简答题（共3题，每题5分）说明：考察算法原理与工程实践结合，结合中国场景设计。1.题目：简述中国复杂天气（如雾霾、雨雾）下，目标检测算法如何改进？答案：-增强数据集：人工添加雾霾/雨雾样本，或使用合成数据。-算法层面：引入注意力机制（如空间/通道注意力）增强关键区域；使用多尺度特征融合（如FPN）提升弱光适应性。-后处理：结合深度学习与传统方法（如基于梯度的高亮检测）。2.题目：中国智慧农业中，如何利用计算机视觉实现作物病害识别？答案：-数据采集：无人机多光谱/高光谱成像；田间相机网络。-算法：基于ResNet的迁移学习（利用预训练模型）；生成对抗网络（GAN）数据增强。-应用：实时监测，结合气象数据预测爆发趋势。3.题目：中国交通场景中，行人重识别（ReID）面临哪些挑战？如何应对？答案：-挑战：光照变化、遮挡（背包/雨伞）、视角差异。-应对：-特征学习：使用域对抗网络（DAN）缓解域漂移。-数据增强：仿射变换、颜色抖动模拟真实场景。-多模态融合：结合深度特征与外观特征（如颜色直方图）。四、计算题（共2题，每题10分）说明：考察算法调优与性能分析，结合中国标准（如GB/T）。1.题目：某工业质检任务中，YOLOv5s模型在GPU（NVIDIAA100）上检测速度为20FPS，精度为85%。现需将速度提升至40FPS，以下哪些方案可行？（假设数据集为10万张标注图像）答案：-方案1：模型量化（FP16/INT8），减少计算量，速度提升约50%。-方案2：模型剪枝，去除冗余参数，保持精度90%以上。-方案3：使用更轻量级模型（如YOLOv8n），但精度可能降至80%。-不可行方案：简单裁剪输入尺寸（会损失精度）。2.题目：中国交通标志检测任务中，使用FasterR-CNN（ResNet50）进行训练，验证集上mAP为0.75。现需提升至0.85，请列举3种有效策略。答案：-策略1：增加训练数据，特别是非标标线（如手绘标线）样本。-策略2：改进损失函数，引入FocalLoss解决难例样本欠拟合。-策略3：使用多尺度训练（如COCO数据集的8种尺度），增强小目标检测。五、论述题（1题，15分）说明：考察行业理解与解决方案设计，结合中国政策导向。题目：结合《新一代人工智能发展规划》中“智能视觉系统”目标，论述如何推动计算机视觉算法在智慧城市建设中的应用落地？答案：1.政策与场景结合：-中国政策强调“车路云一体化”，视觉算法需支持高精地图构建（如车道线动态检测）、自动驾驶（多传感器融合）、交通流预测（行人轨迹分析）。-案例：上海智慧交通中的车牌识别系统，需兼顾暴雨/雾霾下的鲁棒性。2.技术突破方向：-算法层面：轻量化模型（边缘端部署），如MobileNetV3+注意力机制，适配5G+边缘计算场