2026年人工智能计算机视觉知识应用练习题及详细解答

2026年人工智能计算机视觉知识应用练习题及详细解答一、单选题（每题2分，共20题）说明：请选择最符合题意的选项。1.在自动驾驶场景中，用于检测行人、车辆和交通标志的核心计算机视觉技术是？A.光流法B.目标检测C.光线追踪D.图像分割2.以下哪种模型在处理小样本图像分类任务时表现更优？A.VGG16B.ResNet50C.EfficientNet-Lite0D.MobileNetV23.在医学影像分析中，用于区分肿瘤与非肿瘤区域的任务属于？A.关键点检测B.图像分割C.光谱分析D.对抗样本生成4.中国智慧城市项目中，用于车牌识别（LPR）的算法通常基于？A.语义分割B.目标检测C.特征点匹配D.时空分析5.在工业质检中，用于检测产品表面微小缺陷的方法是？A.几何变换B.深度学习分类C.图像边缘检测D.热成像分析6.以下哪个技术常用于缓解深度学习模型在图像分类任务中的过拟合问题？A.数据增强B.权重归一化C.迁移学习D.自编码器7.在无人零售场景中，用于识别顾客是否进入购物车区域的算法是？A.光流法B.目标跟踪C.场景流分析D.多视角几何8.计算机视觉中，用于测量物体尺寸和距离的技术是？A.深度学习度量学习B.结构光三维重建C.关键点匹配D.相似度计算9.在人脸识别系统中，用于提取和比对特征向量的方法是？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.卷积神经网络（CNN）D.K近邻（KNN）10.在机器人导航中，用于实时定位和避障的视觉技术是？A.SLAM（即时定位与地图构建）B.光线投射C.超声波传感器D.惯性导航系统二、多选题（每题3分，共10题）说明：请选择所有符合题意的选项。1.计算机视觉中，常用的图像预处理技术包括？A.滤波降噪B.直方图均衡化C.图像缩放D.形态学操作2.在自动驾驶的感知系统中，以下哪些技术用于融合多源传感器数据？A.IMU数据融合B.激光雷达与摄像头融合C.GPS定位D.车联网（V2X）信息3.医学影像分割中，常用的深度学习方法包括？A.U-NetB.DeepLabC.FasterR-CNND.MaskR-CNN4.工业质检中，用于评估图像质量的方法有？A.信噪比（SNR）B.均方误差（MSE）C.结构相似性（SSIM）D.灰度共生矩阵（GLCM）5.中国智慧安防项目中，视频监控中常用的分析任务包括？A.人流统计B.异常行为检测C.车牌识别D.光照补偿6.计算机视觉中的三维重建技术包括？A.双目立体视觉B.深度相机C.结构光D.光场相机7.在无人驾驶中，用于检测交通标志的方法包括？A.语义分割B.目标检测C.关键点定位D.光学字符识别（OCR）8.计算机视觉中的度量学习技术包括？A.知识蒸馏B.特征嵌入C.余弦相似度D.稀疏编码9.在机器人视觉中，用于目标跟踪的方法包括？A.卡尔曼滤波B.光流法C.SIFT特征点匹配D.DeepSORT算法10.医学影像分析中，用于评估模型性能的指标包括？A.准确率B.灵敏度C.特异性D.F1分数三、填空题（每题2分，共10题）说明：请填写最符合题意的答案。1.在图像分类任务中，通常使用______层提取图像特征。2.计算机视觉中，用于测量图像相似度的方法是______。3.中国安防行业常用的视频分析技术之一是______。4.在工业质检中，用于检测产品表面划痕的方法是______。5.深度学习中，用于减少模型过拟合的技术是______。6.医学影像分割中，U-Net模型的核心结构是______。7.计算机视觉中，用于检测图像中移动物体的方法是______。8.在自动驾驶中，用于融合摄像头和激光雷达数据的技术是______。9.无人零售中，用于识别顾客是否拿起商品的技术是______。10.计算机视觉中，用于评估模型泛化能力的指标是______。四、简答题（每题5分，共5题）说明：请简要回答问题。1.简述目标检测与图像分割的区别。2.描述中国智慧城市中，计算机视觉技术的典型应用场景。3.解释什么是数据增强，并列举三种常用的数据增强方法。4.说明在无人驾驶中，多传感器融合的意义。5.阐述医学影像分析中，深度学习模型的优势。五、论述题（10分）说明：请结合实际案例，论述计算机视觉技术在未来工业质检中的发展趋势。详细解答一、单选题答案1.B目标检测主要用于识别图像中的物体类别和位置，适用于自动驾驶中的行人、车辆和交通标志检测。2.CEfficientNet-Lite0专为轻量级应用设计，适合小样本图像分类任务。3.B图像分割用于将图像划分为不同的区域，医学上常用于肿瘤识别。4.B车牌识别属于目标检测任务，通过算法定位并识别车牌文字。5.C图像边缘检测能突出产品表面的微小缺陷。6.A数据增强通过变换图像（如旋转、翻转）增加样本多样性，缓解过拟合。7.B目标跟踪用于实时监测物体运动状态，如顾客进入购物车区域。8.B结构光三维重建通过激光投影和相机捕捉计算物体尺寸和距离。9.CCNN通过卷积层提取人脸特征，用于识别和比对。10.ASLAM通过视觉传感器实时定位机器人并构建地图，实现导航和避障。二、多选题答案1.A,B,C,D图像预处理包括滤波降噪、直方图均衡化、缩放和形态学操作。2.A,B,DIMU、摄像头与激光雷达融合提升感知精度，V2X提供环境信息。3.A,B,DU-Net、DeepLab和MaskR-CNN是主流分割模型。4.A,B,C,D评估图像质量常用SNR、MSE、SSIM和GLCM等指标。5.A,B,C智慧安防中常进行人流统计、异常行为检测和车牌识别。6.A,B,C,D三维重建技术包括双目立体视觉、深度相机、结构光和光场相机。7.B,D目标检测和OCR用于交通标志识别。8.B,C,D度量学习包括特征嵌入、余弦相似度和稀疏编码。9.B,C,D光流法、SIFT特征点匹配和DeepSORT用于目标跟踪。10.A,B,C,D医学影像评估指标包括准确率、灵敏度、特异性和F1分数。三、填空题答案1.卷积2.相似度计算3.视频分析4.图像边缘检测5.正则化6.下采样-上采样结构7.光流法8.多传感器融合9.商品识别10.泛化能力四、简答题答案1.目标检测与图像分割的区别目标检测定位物体并分类（如YOLO、FasterR-CNN），而图像分割将图像划分为语义区域（如U-Net、MaskR-CNN）。2.中国智慧城市中的计算机视觉应用包括交通监控（车牌识别）、人流分析、公共安全（异常行为检测）和智慧零售（无人商店）。3.数据增强方法-随机旋转-水平翻转-色彩抖动4.多传感器融合的意义提升自动驾驶的鲁棒性，摄像头提供丰富语义信息，激光雷达提供精确距离数据。5.医学影像分析中深度学习的优势自动特征提取、高精度分割和泛化能力强，适用于复杂病灶识别。五、论述题答案计算机视觉技术在工业质检中的发展趋势工业质检正从人工检测向自动化升级，计算机视觉技术通过深度学习实现高效、精准的缺陷检测。未来趋势包括：1.AI驱动的智能质检：结合3D视觉和深度学习，检测曲面产品缺陷（如汽车零部件）。2.