2025年高职（人工智能技术应用）视觉识别技术综合测试题

2025年高职（人工智能技术应用）视觉识别技术综合测试题

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.以下哪种技术不属于视觉识别技术的基础范畴？（）A.图像采集B.数据加密C.特征提取D.分类算法2.在视觉识别中，用于描述图像中物体形状特征的常用方法是（）A.颜色直方图B.边缘检测C.纹理分析D.轮廓拟合3.以下关于卷积神经网络在视觉识别中的作用，说法错误的是（）A.自动提取图像特征B.减少计算量C.提高识别准确率D.只能处理简单图像4.视觉识别技术在安防领域的主要应用场景不包括（）A.人脸识别门禁B.视频监控中的行为分析C.网络流量监控D.车牌识别5.对于一幅灰度图像，其像素值范围通常是（）A.0-255B.0-1C.-1-1D.0-10246.在视觉识别中，为了提高模型的泛化能力，常采用的方法是（）A.增加训练数据量B.减小模型规模C.降低识别准确率要求D.减少数据预处理步骤第II卷（非选择题共70分）（一）填空题（共15分）答题要求：本大题共3小题，每空3分，把答案填在题中横线上。1.视觉识别技术主要包括图像预处理、______、分类识别等环节。2.常用的图像特征描述符有SIFT、______等。3.在深度学习中，用于训练视觉识别模型的优化算法有______（写出一种即可）。（二）简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰，语言简洁。1.简述视觉识别技术中图像预处理的主要目的和常见操作。（10分）2.说明卷积神经网络中卷积层和池化层的作用。（10分）（三）材料分析题（共15分）材料：在某智能交通系统中，运用视觉识别技术对车辆进行识别和跟踪。通过安装在道路上的摄像头采集车辆图像，然后利用视觉识别算法分析车辆的特征，如车牌号码、车型等。该系统能够实时监测车辆的行驶速度、行驶轨迹等信息，为交通管理提供数据支持。答题要求：阅读材料，回答以下问题。1.请分析视觉识别技术在该智能交通系统中的具体应用。（7分）2.该系统可能面临哪些挑战？如何应对？（8分）（四）论述题（共10分）答题要求：论述应观点明确，论据充分，逻辑清晰。论述视觉识别技术在工业制造领域的应用前景及面临的问题。（五）算法设计题（共20分）答题要求：请设计一个简单的视觉识别算法流程，用于识别图像中的圆形物体。答案：第I卷：1.B2.D3.D4.C5.A6.A第II卷：（一）1.特征提取2.SURF3.随机梯度下降（二）1.目的：改善图像质量，增强图像中的有用信息，抑制无用信息，为后续特征提取和分类识别做准备。常见操作：灰度化、降噪、图像增强、几何变换等。2.卷积层作用：自动提取图像特征。池化层作用：降低特征维度，减少计算量，同时保留重要特征，提高模型的平移不变性。（三）1.应用：采集车辆图像，识别车牌号码、车型，监测车辆行驶速度和轨迹。2.挑战：光照变化影响图像质量，导致识别不准确；复杂背景下车辆特征提取困难；车辆遮挡部分特征无法完整提取。应对：采用光照补偿算法处理光照变化；利用背景建模去除复杂背景干扰；通过多角度摄像头或多传感器融合解决遮挡问题。（四）应用前景：可用于工业机器人视觉引导，提高生产自动化程度；在质量检测中快速准确检测产品缺陷；实现生产过程中的物料识别与定位等。面临问题：工业场景复杂，光照、噪声等影响识别精度；不同产品形状、材质多样，模型通用性需提高；实时性要求高，算法效率有待提升。（五）算法流程：首先对图像进行灰度化处理，然后通过边缘检测算法检测图