2025年高职多源数据融合技术（数据融合实操）试题及答案

2025年高职多源数据融合技术（数据融合实操）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共10小题，每小题4分，共40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，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据融合方法是基于概率统计理论的？（）A.加权平均法B.卡尔曼滤波法C.贝叶斯估计法D.神经网络法2.多源数据融合的层次结构中，不包括以下哪一层？（）A.数据层B.特征层C.决策层D.网络层3.在数据融合过程中，对来自不同传感器的数据进行预处理，主要目的不包括（）A.去除噪声B.增强有用信息C.统一数据格式D.降低数据维度4.卡尔曼滤波适用于处理哪种类型的数据融合问题？（）A.静态数据B.动态数据C.图像数据D.文本数据5.关于数据融合的精度，以下说法正确的是（）A.数据层融合精度最高B.特征层融合精度最高C.决策层融合精度最高D.三者精度相同6.以下哪种传感器数据在多源数据融合中常用于目标识别？（）A.激光雷达数据B.温度传感器数据C.湿度传感器数据D.压力传感器数据7.数据融合系统的性能评估指标不包括（）A.准确性B.实时性C.稳定性D.美观性8.在多源数据融合中，融合算法的选择主要取决于（）A.传感器类型B.数据量大小C.应用场景需求D.数据采集频率9.以下哪种技术不属于数据融合中的智能算法？（）A.支持向量机B.遗传算法C.傅里叶变换D.神经网络10.数据融合过程中，数据关联的作用是（）A.确定不同传感器数据间的对应关系B.提高数据传输速度C.减少数据存储量D.增强数据可视化效果第II卷（非选择题共60分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分，共10分。请在横线上填写正确答案。1.多源数据融合的主要目的是提高数据的______、______和______。2.数据层融合是直接对来自不同传感器的______进行融合处理。3.贝叶斯估计法通过计算______来进行数据融合决策。4.特征层融合是先从各传感器数据中提取______，然后对这些特征进行融合。5.决策层融合是在各传感器对目标做出______后，再进行融合决策。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。简要回答问题。1.简述多源数据融合的基本概念。2.列举三种常见的数据融合方法，并简要说明其原理。3.数据融合系统中，数据预处理的主要步骤有哪些？4.说明在目标跟踪场景下，多源数据融合的优势。四、分析题（共15分）材料：在一个智能交通监测系统中，使用了摄像头、雷达和地磁传感器来收集交通流量和车辆信息。摄像头可以识别车辆类型和车牌，雷达能测量车辆速度和距离，地磁传感器可检测车辆的存在和行驶方向。答题要求：本大题共3小题，每小题5分，共15分。请根据上述材料分析并回答问题。1.从数据融合的角度，分析这三种传感器数据融合的意义。2.若要实现对交通违法行为（如超速、闯红灯）的准确监测，如何利用这三种传感器的数据进行融合处理？3.阐述在该智能交通监测系统中，可能遇到的数据融合挑战及应对措施。五、设计题（共15分）材料：为了提高工业生产线上产品质量检测的准确性，需要设计一个多源数据融合系统。现有视觉传感器、激光位移传感器和声音传感器可用于数据采集。视觉传感器能识别产品外观缺陷，激光位移传感器可测量产品尺寸精度，声音传感器能检测产品运行时的异常声音。答题要求：本大题共3小题，每小题5分，共15分。请根据上述材料设计并回答问题。1.设计一个数据层融合方案，说明如何将三种传感器的数据进行融合。2.提出一种特征层融合的思路，包括提取哪些特征以及如何融合。3.若采用决策层融合，设计决策融合的流程和规则。答案：1.C2.D3.D4.B5.A6.A7.D8.C9.C10.A1.准确性、可靠性、完整性2.原始数据3.后验概率4.特征5.决策1.多源数据融合是指将来自多个不同传感器或数据源的数据进行综合处理，以获得更准确、更全面、更可靠的信息。通过融合不同来源的数据，可以弥补单一数据源的局限性，提高对目标的认知和决策能力。2.加权平均法：根据各数据源的可靠性赋予不同权重，对数据进行加权平均。卡尔曼滤波法：利用系统状态方程和观测方程，通过递推计算来估计系统状态。贝叶斯估计法：基于贝叶斯定理，根据先验概率和新的观测数据计算后验概率进行决策。3.主要步骤有数据清理，去除噪声和错误数据；数据校准，统一时间、坐标等基准；数据归一化，使不同传感器数据具有可比性。4.优势在于提高目标跟踪的准确性和可靠性，能综合利用多种传感器的信息，减少单一传感器的误差和不确定性，更好地适应复杂环境，实时跟踪目标的运动状态。1.意义在于综合利用摄像头、雷达和地磁传感器的优势，弥补单一传感器的不足。摄像头识别车辆类型和车牌，雷达测量速度和距离，地磁传感器检测存在和方向，融合后能更全面准确地掌握交通流量和车辆信息。2.对于超速监测，融合雷达的速度数据和摄像头的车牌及位置信息，判断车辆是否超速。对于闯红灯监测，结合摄像头的图像信息和地磁传感器的车辆行驶方向数据，确定车辆是否违规。3.挑战包括不同传感器数据格式不兼容、数据传输延迟、传感器故障等。应对措施是进行数据预处理统一格式，采用可靠的通信协议减少延迟，设置传感器故障检测机制及时发现并替换故障传感器。1.数据层融合方案：将视觉传感器的图像数据、激光位移传感器的尺寸数据和声音传感器的音频数据进行像素级或样本级融合。例如，对图像中的产品区域，结合尺寸数据判断外观缺陷是否与尺寸异常有关，同时分析声音数据是否与该区域的异常情况匹配，综合判断产品质量。2.特征层融合思路：提取视觉传感器的外观特征（如缺陷形状、纹理）、激光位移传感器的尺寸特征（如长度、直径偏差）、声音传感器的频率特征（如异常声音频率范围）。然后通过特征匹配算法，将相似特征进行融合，根据融合