2025年大数据工程师计算机视觉应用考核试题

2025年大数据工程师计算机视觉应用考核试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2025年大数据工程师计算机视觉应用考核试题考核对象：大数据工程师（中等级别）题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.计算机视觉中的特征点检测主要用于图像拼接和三维重建，与目标识别无关。2.YOLO（YouOnlyLookOnce）算法属于单阶段目标检测器，其检测速度比双阶段检测器更快。3.在图像分割任务中，语义分割和实例分割的目标是相同的，没有区别。4.深度学习模型在训练时需要大量标注数据，而传统计算机视觉方法可以避免数据标注。5.图像的边缘检测可以通过Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子实现，三者效果完全相同。6.卷积神经网络（CNN）中的池化层主要用于降低特征图分辨率，同时保留重要特征。7.在目标检测任务中，非极大值抑制（NMS）用于合并重叠的检测框。8.计算机视觉中的数据增强技术可以提高模型的泛化能力，但会增加训练时间。9.深度学习模型的可解释性较差，而传统计算机视觉方法更容易理解模型决策过程。10.计算机视觉应用中，图像的归一化操作可以提高模型的收敛速度。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种算法不属于传统图像处理中的边缘检测方法？A.Sobel算子B.Canny算子C.K-means聚类D.Prewitt算子2.在目标检测任务中，下列哪种模型属于双阶段检测器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet3.语义分割和实例分割的主要区别在于？A.语义分割只识别类别，实例分割不识别类别B.语义分割识别类别，实例分割不识别类别C.语义分割不识别类别，实例分割识别类别D.语义分割和实例分割没有区别4.下列哪种损失函数常用于目标检测任务？A.MSEB.Cross-EntropyC.SmoothL1D.KL散度5.在图像分类任务中，下列哪种网络结构属于深度学习模型？A.K近邻算法B.决策树C.AlexNetD.支持向量机6.计算机视觉中的数据增强技术不包括？A.随机裁剪B.随机翻转C.图像模糊D.颜色抖动7.下列哪种算子不属于图像滤波算子？A.高斯滤波B.中值滤波C.Sobel算子D.均值滤波8.在图像分割任务中，下列哪种方法属于半监督学习？A.语义分割B.图像分割C.半监督分割D.全监督分割9.计算机视觉中的特征点检测算法不包括？A.SIFTB.SURFC.ORBD.K近邻算法10.下列哪种技术不属于计算机视觉中的目标跟踪方法？A.光流法B.卡尔曼滤波C.K-means聚类D.多目标跟踪三、多选题（每题2分，共20分）1.下列哪些属于计算机视觉中的传统方法？A.边缘检测B.特征点检测C.卷积神经网络D.图像分类2.目标检测任务中，下列哪些属于评价指标？A.精确率B.召回率C.mAPD.F1分数3.语义分割任务中，下列哪些属于常用损失函数？A.Dice损失B.Cross-Entropy损失C.BCE损失D.L1损失4.计算机视觉中的数据增强技术包括？A.随机旋转B.随机裁剪C.颜色抖动D.图像模糊5.图像分类任务中，下列哪些属于深度学习模型？A.VGGB.ResNetC.AlexNetD.SIFT6.计算机视觉中的特征点检测算法包括？A.SIFTB.SURFC.ORBD.K近邻算法7.目标检测任务中，下列哪些属于单阶段检测器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet8.图像分割任务中，下列哪些属于监督学习方法？A.语义分割B.图像分割C.半监督分割D.全监督分割9.计算机视觉中的目标跟踪方法包括？A.光流法B.卡尔曼滤波C.K-means聚类D.多目标跟踪10.计算机视觉中的图像预处理技术包括？A.图像灰度化B.图像二值化C.图像模糊D.图像归一化四、案例分析（每题6分，共18分）1.场景描述：某公司需要开发一个智能监控系统，用于检测仓库中的异常行为（如人员闯入禁区、物品掉落等）。假设你负责该项目的计算机视觉部分，请简述你会采用哪些技术方案，并说明选择这些技术的理由。2.场景描述：某电商平台需要开发一个商品识别系统，用于自动识别用户上传的商品图片，并分类到对应的商品类别中。假设你负责该项目的计算机视觉部分，请简述你会采用哪些技术方案，并说明选择这些技术的理由。3.场景描述：某医疗机构需要开发一个医学影像分析系统，用于自动识别X光片中的病灶区域。假设你负责该项目的计算机视觉部分，请简述你会采用哪些技术方案，并说明选择这些技术的理由。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述题：请论述计算机视觉中目标检测与目标跟踪的区别与联系，并说明在实际应用中选择目标检测或目标跟踪的依据。2.论述题：请论述计算机视觉中数据增强技术的重要性，并举例说明几种常用的数据增强方法及其作用。---标准答案及解析一、判断题1.×（特征点检测也用于目标识别，如特征匹配）2.√3.×（语义分割识别类别，实例分割识别具体实例）4.×（传统方法也需要数据标注）5.×（Canny算子效果更优）6.√7.√8.√9.×（深度学习模型可以通过可视化技术提高可解释性）10.√二、单选题1.C2.C3.D4.C5.C6.D7.C8.C9.D10.C三、多选题1.A,B2.A,B,C,D3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,D8.A,B9.A,B,D10.A,B,C,D四、案例分析1.技术方案：-采用目标检测技术（如YOLO或FasterR-CNN）检测人员或物品的位置。-采用图像分割技术（如语义分割）识别禁区。-采用行为识别技术（如光流法）检测异常行为。-理由：目标检测可以快速定位异常对象，图像分割可以精确定位禁区，行为识别可以识别异常行为模式。2.技术方案：-采用图像分类技术（如ResNet或VGG）对商品图片进行分类。-采用特征提取技术（如SIFT或ORB）提取商品特征。-采用数据增强技术（如随机裁剪、颜色抖动）提高模型泛化能力。-理由：图像分类可以自动识别商品类别，特征提取可以提取商品关键信息，数据增强可以提高模型鲁棒性。3.技术方案：-采用医学影像分割技术（如U-Net）识别病灶区域。-采用图像增强技术（如对比度增强）提高病灶可见性。-采用深度学习模型（如CNN）进行病灶分类。-理由：医学影像分割可以精确定位病灶，图像增强可以提高病灶对比度，深度学习模型可以自动识别病灶类型。五、论述题1.目标检测与目标跟踪的区别与联系：-区别：目标检测主要用于识别图像中的目标并定位其位置（如检测框），目标跟踪主要用于在连续帧中跟踪目标的位置变化。-联系：目标检测是目标跟踪的基础，目标跟踪需要先进行目标检测才能进行后续的跟踪。-选择依据：如果只需要识别目标位置，选择目标检测；如果需要持续跟踪目标，选择目