2025年高职（无人机应用技术）电力线巡检数据处理实务阶段测试题

2025年高职（无人机应用技术）电力线巡检数据处理实务阶段测试题

（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10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.无人机电力线巡检数据处理中，对于采集到的图像数据，首先要进行的操作是（）A.图像增强B.图像滤波C.图像配准D.图像预处理2.在电力线巡检中，无人机搭载的哪种传感器对于获取电力线的精确位置信息最为关键（）A.激光雷达B.可见光相机C.红外热成像仪D.超声波传感器3.处理无人机电力线巡检数据时，为了提高图像中电力线的清晰度，常采用的算法是（）A.边缘检测算法B.均值滤波算法C.直方图均衡化算法D.霍夫变换算法4.电力线巡检数据处理中，要确定电力线的走向，需要对图像进行（）A.特征提取B.图像分割C.灰度化处理D.二值化处理5.无人机采集的电力线巡检数据量巨大，存储这些数据最好选用（）A.固态硬盘B.机械硬盘C.磁带D.光盘6.在电力线巡检数据处理流程中，对图像进行几何校正的目的是（）A.提高图像分辨率B.消除图像中的噪声C.使电力线在图像中位置准确D.增强图像对比度7.对于无人机电力线巡检采集的视频数据，进行关键帧提取的作用是（）A.减少数据量B.提高视频帧率C.便于后续分析D.增强视频画质8.电力线巡检数据处理中，利用深度学习算法进行故障检测时，首先要进行的是（）A.模型训练B.数据标注C.特征提取D.模型评估9.当无人机电力线巡检数据出现缺失值时，常用的处理方法是（）A.直接删除B.均值填充C.随机生成D.不做处理10.在处理无人机电力线巡检数据时，为了保证数据的安全性，应采取的措施是（）A.数据加密B.定期备份C.访问控制D.以上都是第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在每题的横线上填写正确答案。1.无人机电力线巡检数据处理中，常用的图像特征描述算子有________________。2.电力线巡检数据中的时间序列数据可用于分析电力线的________________变化。3.在对无人机采集的电力线红外图像进行处理时，主要关注的是电力线的________________信息。4.数据处理过程中，对电力线巡检数据进行归一化处理的目的是______________________。5.利用无人机进行电力线巡检数据采集时，飞行高度的选择会影响数据的________________。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述无人机电力线巡检数据处理中图像滤波的作用。2.说明在电力线巡检数据处理中，如何利用深度学习进行缺陷识别。3.电力线巡检数据处理时，对采集的数据进行质量评估的要点有哪些？4.讲述无人机电力线巡检数据处理中数据融合的意义。四、材料分析题（共20分）材料：在一次无人机电力线巡检数据处理任务中，采集到一批可见光图像数据。图像中电力线清晰可见，但存在一定程度的噪声干扰。经过初步分析，发现部分电力线存在疑似损伤的情况。答题要求：本大题共4小题，每小题5分。根据材料回答问题。1.针对图像中的噪声干扰，应采用什么方法进行处理？2.如何准确判断电力线是否存在损伤？3.若要进一步分析电力线损伤的程度，还需要进行哪些数据处理操作？4.对于采集到的这批图像数据，如果要长期保存，应考虑哪些因素？五、综合应用题（共20分）材料：某地区电力公司计划利用无人机进行电力线巡检，并对采集到的数据进行处理分析。已知该地区电力线分布复杂，地形多样。无人机采集的数据包括可见光图像、红外图像以及一些飞行姿态数据。答题要求：本大题共4小题，每小题5分。结合材料回答问题。1.请设计一个数据处理流程，能够有效处理这些不同类型的数据。2.如何利用处理后的数据生成电力线的三维模型，以便更好地进行分析？3.在数据处理过程中，如何确保不同类型数据之间的关联性和准确性？4.针对该地区电力线分布复杂的情况，提出一种提高巡检数据处理效率的方法。答案：1.D2.A3.C4.A5.A6.C7.C8.B9.B10.D二、1.SIFT、SURF等（答案不唯一）2.运行状态3.温度4.使数据具有可比性5.分辨率和覆盖范围三、1.图像滤波可去除图像中的噪声干扰，使图像更加清晰，便于后续的特征提取、目标识别等操作。2.利用深度学习进行缺陷识别，首先要收集大量标注好的电力线缺陷图像数据，然后选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络，进行训练，通过模型对新采集的图像进行分类判断是否存在缺陷。3.要点包括数据的完整性、准确性、可靠性、时效性等，如检查数据是否缺失、是否与实际情况相符、是否存在错误数据、采集时间是否符合要求等。4.数据融合可综合利用多种来源的数据，提高数据的准确性和可靠性，获得更全面的电力线信息，有助于更准确地检测故障、评估电力线状态等。四、1.可采用中值滤波、高斯滤波等方法去除噪声干扰。2.对比正常电力线的特征，如纹理、形状等，观察疑似损伤部位是否有异常变化来判断。3.可进行图像增强、特征提取等操作，进一步分析损伤部位的细节。4.考虑数据的存储格式、存储容量、存储安全性、数据的可扩展性等因素。五、1.先对可见光图像进行预处理，包括去噪、增强等；对红外图像进行温度分析处理；将飞行姿态数据与图像数据关联。然后进行特征提取，对电力线进行识别和定位，最后进行数据分析和报告生成。2.利用图像中的电力线位置信息，结