2026年计算机视觉与人工智能技术应用题目集

2026年计算机视觉与人工智能技术应用题目集一、单选题（每题2分，共20题）主题：计算机视觉与人工智能技术基础地域/行业针对性：中国智能制造、智慧城市1.在工业质检中，以下哪种算法最适合检测产品表面微小缺陷？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.LSTM（长短期记忆网络）D.GAN（生成对抗网络）2.以下哪项技术最常用于自动驾驶中的车道线检测？A.OCR（光学字符识别）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.目标检测（ObjectDetection）D.人脸识别（FacialRecognition）3.在智慧医疗影像分析中，以下哪种模型最适合病灶区域分割？A.分类模型（ClassificationModel）B.回归模型（RegressionModel）C.生成模型（GenerativeModel）D.语义分割模型（SemanticSegmentationModel）4.中国制造业中，基于计算机视觉的尺寸测量主要依赖哪种技术？A.特征点匹配（FeatureMatching）B.深度学习（DeepLearning）C.边缘计算（EdgeComputing）D.多传感器融合（Multi-sensorFusion）5.以下哪种方法常用于解决行人重识别（ReID）中的光照变化问题？A.数据增强（DataAugmentation）B.模型蒸馏（ModelDistillation）C.对抗训练（AdversarialTraining）D.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）6.在智慧交通领域，视频中的车辆计数主要依赖哪种算法？A.目标跟踪（ObjectTracking）B.目标检测（ObjectDetection）C.时序预测（TemporalPrediction）D.行为识别（ActionRecognition）7.中国智慧零售中，商品分类通常使用哪种模型？A.生成对抗网络（GAN）B.自编码器（Autoencoder）C.目标检测模型（如YOLO）D.循环神经网络（RNN）8.在遥感图像分析中，农作物识别主要依赖哪种技术？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.目标检测（ObjectDetection）C.特征提取（FeatureExtraction）D.图像配准（ImageRegistration）9.以下哪种技术常用于解决自动驾驶中的光照剧烈变化问题？A.数据增强（DataAugmentation）B.模型压缩（ModelCompression）C.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）D.模型迁移（ModelTransfer）10.在中国智慧农业中，果实成熟度检测主要依赖哪种算法？A.目标检测（ObjectDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.深度学习（DeepLearning）D.图像配准（ImageRegistration）二、多选题（每题3分，共10题）主题：计算机视觉与人工智能技术进阶地域/行业针对性：中国智慧安防、智慧医疗1.在智慧安防领域，以下哪些技术可用于异常行为检测？A.目标检测（ObjectDetection）B.动作识别（ActionRecognition）C.视频摘要（VideoSummarization）D.时序建模（TemporalModeling）2.中国医院中，医学影像三维重建主要依赖哪些技术？A.深度学习（DeepLearning）B.点云处理（PointCloudProcessing）C.多传感器融合（Multi-sensorFusion）D.几何建模（GeometricModeling）3.在自动驾驶中，以下哪些方法可用于解决长尾问题（Long-tailProblem）？A.数据增强（DataAugmentation）B.模型蒸馏（ModelDistillation）C.元学习（Meta-learning）D.迁移学习（TransferLearning）4.智慧城市中的交通流量预测，常使用以下哪些技术？A.时序分析（Time-seriesAnalysis）B.强化学习（ReinforcementLearning）C.图神经网络（GNN）D.卷积神经网络（CNN）5.在工业质检中，以下哪些方法可用于提高缺陷检测的精度？A.数据增强（DataAugmentation）B.自监督学习（Self-supervisedLearning）C.注意力机制（AttentionMechanism）D.多模态融合（Multi-modalFusion）6.中国智慧零售中，顾客行为分析常使用以下哪些技术？A.目标跟踪（ObjectTracking）B.情感识别（EmotionRecognition）C.语义分割（SemanticSegmentation）D.推荐系统（RecommendationSystem）7.在遥感图像分析中，以下哪些技术可用于土地利用分类？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.目标检测（ObjectDetection）C.生成对抗网络（GAN）D.多光谱分析（Multi-spectralAnalysis）8.智慧安防中的视频监控，以下哪些方法可用于提升隐私保护？A.人脸模糊（FaceBlurring）B.行为识别（ActionRecognition）C.关键帧提取（KeyframeExtraction）D.差分隐私（DifferentialPrivacy）9.在自动驾驶中，以下哪些技术可用于提升模型的泛化能力？A.迁移学习（TransferLearning）B.元学习（Meta-learning）C.数据增强（DataAugmentation）D.模型蒸馏（ModelDistillation）10.中国智慧农业中，以下哪些技术可用于病虫害检测？A.目标检测（ObjectDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.多光谱分析（Multi-spectralAnalysis）D.图像分类（ImageClassification）三、简答题（每题5分，共6题）主题：计算机视觉与人工智能技术应用场景地域/行业针对性：中国智慧医疗、智能制造1.简述在中国智慧医疗领域，计算机视觉如何辅助医生进行病灶检测。2.在智能制造中，基于计算机视觉的尺寸测量有哪些优势？3.解释自动驾驶中，多传感器融合（Multi-sensorFusion）的必要性和应用场景。4.在智慧城市中，计算机视觉如何助力交通流量优化？5.阐述中国智慧零售中，顾客行为分析的商业价值。6.说明遥感图像分析在农业中的应用，并举例说明具体场景。四、论述题（每题10分，共2题）主题：计算机视觉与人工智能技术发展趋势地域/行业针对性：中国科技产业、国际竞争1.结合中国制造业的现状，论述计算机视觉与人工智能技术如何推动产业升级。2.分析国际视野下，计算机视觉与人工智能技术的竞争格局，并探讨中国的发展机遇。答案与解析一、单选题答案与解析1.A解析：工业质检中，微小缺陷检测需要高精度的图像分析能力，CNN通过局部感知和参数共享，能有效提取缺陷特征。2.B解析：车道线检测属于语义分割范畴，需要将图像中的车道线区域精确分割出来。3.D解析：病灶区域分割需要将医学影像中的病灶与背景分离，语义分割模型（如U-Net）最适合此类任务。4.A解析：基于计算机视觉的尺寸测量依赖特征点匹配，通过几何关系计算物体尺寸。5.C解析：对抗训练通过生成对抗样本，增强模型对光照变化的鲁棒性。6.A解析：车辆计数依赖目标跟踪技术，通过连续帧的车辆状态关联实现计数。7.C解析：商品分类通常使用目标检测模型（如YOLO），能快速定位并分类商品。8.A解析：农作物识别需要将图像中的农作物区域分割出来，语义分割技术最适用。9.A解析：数据增强通过模拟不同光照条件，提升模型对光照变化的适应性。10.B解析：果实成熟度检测需要分割果实区域并分析颜色特征，语义分割技术最适用。二、多选题答案与解析1.A、B、D解析：异常行为检测依赖目标检测（定位异常对象）、动作识别（识别异常动作）、时序建模（分析行为时序特征）。2.A、B、C解析：医学影像三维重建依赖深度学习（模型拟合）、点云处理（几何重建）、多传感器融合（多源数据整合）。3.A、B、D解析：长尾问题可通过数据增强（扩充罕见样本）、模型蒸馏（迁移知识）、迁移学习（利用预训练模型）解决。4.A、B、C解析：交通流量预测依赖时序分析（历史数据预测）、强化学习（动态决策）、图神经网络（交通网络建模）。5.A、B、C解析：缺陷检测可通过数据增强（增加缺陷样本）、自监督学习（无标签数据训练）、注意力机制（聚焦关键区域）提升精度。6.A、B、C解析：顾客行为分析依赖目标跟踪（追踪顾客动作）、情感识别（分析顾客表情）、语义分割（分析购物区域）。7.A、B、D解析：土地利用分类依赖语义分割（区域划分）、目标检测（地块识别）、多光谱分析（光谱特征提取）。8.A、C、D解析：隐私保护可通过人脸模糊（隐藏身份）、关键帧提取（减少数据量）、差分隐私（保护数据分布）实现。9.A、B、C解析：泛化能力提升可通过迁移学习（利用预训练模型）、元学习（快速适应新任务）、数据增强（扩充训练集）实现。10.A、B、C解析：病虫害检测依赖目标检测（定位病虫害）、语义分割（分析病灶区域）、多光谱分析（光谱特征识别）。三、简答题答案与解析1.答案：计算机视觉通过深度学习模型（如CNN）自动提取医学影像中的病灶特征，辅助医生进行病灶定位、良恶性判断。例如，乳腺癌筛查中，模型可自动检测乳腺结节，并计算恶性概率，减少医生漏诊风险。解析：计算机视觉在医疗领域的应用，能有效减轻医生工作负担，提升诊断效率。2.答案：基于计算机视觉的尺寸测量无需接触物体，可实现非接触式测量，精度高、效率高，且适用于自动化生产线。解析：该技术在制造业中可替代传统测量工具，降低人工成本。3.答案：多传感器融合结合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等数据，提升自动驾驶环境感知的全面性和准确性，尤其在恶劣天气或复杂场景下。解析：单一传感器存在局限性，融合技术可互补优势，提高安全性。4.答案：计算机视觉通过分析路口车辆流量、行人行为，优化信号灯配时，减少拥堵，提升城市交通效率。解析：该技术是智慧交通的核心，能实现动态交通管理。5.答案：顾客行为分析可帮助零售商优化商品布局、精准营销，提升顾客购物体验和销售额。解析：该技术是智慧零售的重要应用，能推动个性化服务。6.答案：遥感图像分析可用于农业中作物长势监测、病虫害预警，例如通过卫星图像分析小麦生长情况，及时施药。解析：该技术可提升农业生产效率，保障粮