计算机视觉与人工智能应用实践题库2026版

计算机视觉与人工智能应用实践题库2026版一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉领域，以下哪种技术主要用于目标检测？A.光谱分析B.图像分割C.目标检测D.视频增强2.以下哪个模型不属于深度学习模型？A.CNNB.LSTMC.SVMD.RNN3.在自动驾驶系统中，以下哪个传感器最常用于车道线检测？A.激光雷达B.摄像头C.温度传感器D.压力传感器4.以下哪种算法常用于图像去噪？A.K-means聚类B.中值滤波C.决策树D.随机森林5.在人脸识别系统中，以下哪个特征提取方法最为常用？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.卷积神经网络（CNN）D.决策树6.以下哪种技术常用于无人机的自主导航？A.GPS定位B.光纤传感器C.惯性导航系统D.以上都是7.在医学影像分析中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.图像增强B.图像分割C.光谱分析D.目标检测8.以下哪种算法常用于图像分类？A.决策树B.支持向量机（SVM）C.K-means聚类D.神经网络9.在工业质检中，以下哪种技术常用于缺陷检测？A.目标检测B.图像分割C.光谱分析D.图像增强10.以下哪种技术常用于视频监控中的异常检测？A.目标检测B.图像分割C.视频增强D.光谱分析二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术属于计算机视觉的范畴？A.目标检测B.图像分割C.光谱分析D.视频增强2.以下哪些模型属于深度学习模型？A.CNNB.LSTMC.SVMD.RNN3.在自动驾驶系统中，以下哪些传感器常用于环境感知？A.摄像头B.激光雷达C.温度传感器D.压力传感器4.以下哪些算法常用于图像去噪？A.中值滤波B.K-means聚类C.高斯滤波D.决策树5.在人脸识别系统中，以下哪些特征提取方法常用于人脸特征提取？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.卷积神经网络（CNN）D.决策树6.以下哪些技术常用于无人机的自主导航？A.GPS定位B.光纤传感器C.惯性导航系统D.摄像头视觉导航7.在医学影像分析中，以下哪些技术常用于病灶检测？A.图像增强B.图像分割C.光谱分析D.目标检测8.以下哪些算法常用于图像分类？A.决策树B.支持向量机（SVM）C.K-means聚类D.神经网络9.在工业质检中，以下哪些技术常用于缺陷检测？A.目标检测B.图像分割C.光谱分析D.图像增强10.以下哪些技术常用于视频监控中的异常检测？A.目标检测B.图像分割C.视频增强D.光谱分析三、判断题（每题1分，共20题）1.计算机视觉主要用于处理图像和视频数据。（√）2.卷积神经网络（CNN）主要用于图像分类任务。（√）3.自动驾驶系统中最常用的传感器是激光雷达。（×）4.图像去噪最常用的算法是K-means聚类。（×）5.人脸识别系统中最常用的特征提取方法是主成分分析（PCA）。（×）6.无人机自主导航最常用的技术是GPS定位。（√）7.医学影像分析中病灶检测最常用的技术是光谱分析。（×）8.图像分类最常用的算法是决策树。（×）9.工业质检中缺陷检测最常用的技术是目标检测。（√）10.视频监控中异常检测最常用的技术是图像分割。（×）11.计算机视觉主要用于静态图像处理。（×）12.目标检测主要用于视频监控任务。（√）13.图像分割主要用于医学影像分析。（√）14.光谱分析主要用于遥感图像处理。（√）15.视频增强主要用于提高视频质量。（√）16.深度学习模型在计算机视觉中应用广泛。（√）17.自动驾驶系统中最常用的传感器是摄像头。（×）18.图像去噪最常用的算法是中值滤波。（√）19.人脸识别系统中最常用的特征提取方法是卷积神经网络（CNN）。（√）20.无人机自主导航最常用的技术是光纤传感器。（×）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述计算机视觉在自动驾驶系统中的应用。2.简述图像去噪的常用算法及其原理。3.简述人脸识别系统中特征提取的方法及其优缺点。4.简述无人机自主导航的常用技术及其工作原理。5.简述工业质检中缺陷检测的常用技术及其应用场景。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述计算机视觉在医疗影像分析中的应用及其优势。2.论述计算机视觉在视频监控中的应用及其面临的挑战。答案与解析一、单选题1.C解析：目标检测是计算机视觉的重要任务之一，主要用于识别图像中的特定目标。2.C解析：支持向量机（SVM）是一种传统的机器学习算法，不属于深度学习模型。3.B解析：摄像头是自动驾驶系统中最常用的传感器之一，用于车道线检测、障碍物识别等任务。4.B解析：中值滤波是一种常用的图像去噪算法，能有效去除图像中的噪声。5.C解析：卷积神经网络（CNN）是目前人脸识别系统中最常用的特征提取方法，具有高准确性和鲁棒性。6.D解析：无人机的自主导航技术包括GPS定位、光纤传感器、惯性导航系统和摄像头视觉导航等。7.B解析：图像分割是医学影像分析中常用的技术之一，主要用于病灶检测。8.D解析：神经网络是目前图像分类任务中最为常用的算法，具有高准确性和泛化能力。9.A解析：目标检测是工业质检中常用的缺陷检测技术，能有效识别产品缺陷。10.A解析：目标检测是视频监控中异常检测的常用技术，能识别视频中的异常行为。二、多选题1.A,B,D解析：计算机视觉的范畴包括目标检测、图像分割和视频增强等技术。2.A,B,D解析：深度学习模型包括CNN、LSTM和RNN等，而SVM是一种传统的机器学习算法。3.A,B解析：自动驾驶系统中常用的传感器包括摄像头和激光雷达，用于环境感知。4.A,C解析：图像去噪的常用算法包括中值滤波和高斯滤波，而K-means聚类和决策树不属于图像去噪算法。5.A,B,C解析：人脸识别系统中常用的特征提取方法包括PCA、LDA和CNN，而决策树不属于特征提取方法。6.A,D解析：无人机自主导航的常用技术包括GPS定位和摄像头视觉导航，而光纤传感器和惯性导航系统不属于常用技术。7.A,B,D解析：医学影像分析中病灶检测的常用技术包括图像增强、图像分割和目标检测，而光谱分析不属于常用技术。8.B,D解析：图像分类的常用算法包括SVM和神经网络，而决策树和K-means聚类不属于常用算法。9.A,B解析：工业质检中缺陷检测的常用技术包括目标检测和图像分割，而光谱分析和图像增强不属于常用技术。10.A,C解析：视频监控中异常检测的常用技术包括目标检测和视频增强，而图像分割和光谱分析不属于常用技术。三、判断题1.√2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.×11.×12.√13.√14.√15.√16.√17.×18.√19.√20.×四、简答题1.计算机视觉在自动驾驶系统中的应用主要包括目标检测、车道线检测、障碍物识别、交通标志识别等任务。通过摄像头、激光雷达等传感器获取图像和点云数据，利用深度学习模型进行目标检测和分类，实现自动驾驶系统的环境感知和决策控制。2.图像去噪的常用算法包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波等。中值滤波通过将像素值替换为邻域像素值的中值来去除噪声，具有较好的抗噪性能。高斯滤波通过高斯函数对像素值进行加权平均来去除噪声，能有效保留图像细节。3.人脸识别系统中特征提取的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和卷积神经网络（CNN）。PCA通过降维提取人脸特征，但容易丢失细节信息。LDA通过最大化类间差异提取人脸特征，但计算复杂度高。CNN能自动学习人脸特征，具有高准确性和鲁棒性。4.无人机自主导航的常用技术包括GPS定位、惯性导航系统和摄像头视觉导航。GPS定位通过卫星信号获取无人机位置信息，惯性导航系统通过测量加速度和角速度计算无人机姿态和位置，摄像头视觉导航通过图像处理技术实现无人机的自主导航。5.工业质检中缺陷检测的常用技术包括目标检测和图像分割。目标检测通过识别产品缺陷位置和类型，实现缺陷的自动检测。图像分割通过将产品图像分割为不同区域，实现缺陷的精细识别和分析。五、论述题1.计算机视觉在医疗影像分析中的应用主要包括病灶检测、图像分割、图像增强等任务。通过深度学习模型自动识别病灶区域，提高诊断准确性和效率。计算机视觉技术能从医学影像中提取有用信息，辅助医生进行诊断和治疗。其优势在于高准确性和自动化，能有效减