2026年计算机视觉在智能监控领域的应用试题

2026年计算机视觉在智能监控领域的应用试题一、单选题（每题2分，共20题，共40分）说明：请选择最符合题意的选项。1.在智能监控中，计算机视觉技术主要用于解决以下哪类问题？A.数据存储优化B.实时目标检测与识别C.网络带宽分配D.视频编码效率提升2.以下哪种算法在行人重识别（ReID）任务中应用最广泛？A.卷积神经网络（CNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.生成对抗网络（GAN）D.支持向量机（SVM）3.在城市交通监控中，热成像技术的主要优势是什么？A.提高视频分辨率B.增强夜间识别能力C.降低存储空间需求D.减少电力消耗4.以下哪种度量指标用于评估目标检测算法的准确率？A.F1分数B.帧率（FPS）C.感知损失D.运动模糊5.在金融行业监控中，人脸识别技术通常采用哪种活体检测方法？A.光学字符识别（OCR）B.纹理分析C.指纹比对D.瞳孔/虹膜扫描6.在智慧园区监控中，毫米波雷达的主要应用场景是什么？A.高精度车牌识别B.人流量统计C.视频质量增强D.音频采集7.以下哪种技术能有效缓解光照变化对监控视频的影响？A.色彩校正B.高动态范围成像（HDR）C.视频降噪D.运动补偿8.在零售行业监控中，客流分析的主要目的是什么？A.识别异常行为B.优化店铺布局C.提升视频清晰度D.降低设备成本9.在安防监控中，视频水印技术的主要作用是什么？A.提高传输速度B.增强视频安全性C.减少存储容量D.优化编码效率10.在自动驾驶辅助系统中，计算机视觉用于实现以下功能：A.路径规划B.动态避障C.自动泊车D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题，共30分）说明：请选择所有符合题意的选项。1.在智能监控中，深度学习技术主要应用于哪些领域？A.目标检测B.人脸识别C.视频摘要D.情感分析2.在智慧城市监控中，多传感器融合技术有哪些优势？A.提高环境适应性B.增强数据冗余C.降低计算复杂度D.扩大监控范围3.在工业生产线监控中，计算机视觉技术可用于检测以下问题：A.产品缺陷B.设备故障C.工人疲劳D.物料堆积4.在金融行业监控中，行为识别技术主要用于识别哪些行为？A.盗窃B.冲突C.提问D.交易5.在智慧交通监控中，车流分析技术可应用于哪些场景？A.交通拥堵预测B.车牌识别C.速度检测D.道路违章抓拍6.在医疗行业监控中，计算机视觉技术可用于以下任务：A.病人行为分析B.医护人员操作评估C.环境安全隐患检测D.感染控制监测7.在零售行业监控中，商品识别技术有哪些应用？A.商品定位B.消费者行为分析C.库存管理D.营销策略优化8.在安防监控中，异常检测技术通常基于哪些特征？A.人体姿态B.行为模式C.音频特征D.光照强度9.在智慧园区监控中，无人机视觉技术有哪些优势？A.广域覆盖B.高空监控C.低成本部署D.实时传输10.在自动驾驶辅助系统中，计算机视觉技术如何支持决策？A.路况分析B.交通规则识别C.信号灯判断D.车辆轨迹预测三、判断题（每题1分，共20题，共20分）说明：请判断下列说法的正误。1.计算机视觉技术可以完全替代人工监控。2.在人脸识别中，3D建模技术可以提高识别精度。3.热成像技术在雨雪天气下仍能保持较高识别能力。4.目标检测算法的召回率越高，误检率越高。5.在金融行业监控中，人脸识别通常需要结合活体检测技术。6.毫米波雷达可以穿透衣物检测人体位置。7.视频水印技术可以防止视频被非法复制。8.在零售行业监控中，客流分析只能统计人数，无法识别行为。9.在安防监控中，视频水印技术会降低视频清晰度。10.在自动驾驶辅助系统中，计算机视觉技术可以完全替代激光雷达。11.深度学习技术可以提高目标检测算法的实时性。12.在智慧城市监控中，多传感器融合技术可以提高数据准确性。13.在工业生产线监控中，计算机视觉技术可以完全替代人工质检。14.在金融行业监控中，行为识别技术可以检测所有类型的异常行为。15.在智慧交通监控中，车流分析技术只能用于交通违章抓拍。16.在医疗行业监控中，计算机视觉技术可以完全替代医护人员。17.在零售行业监控中，商品识别技术可以自动生成销售报告。18.在安防监控中，异常检测技术可以识别所有类型的异常事件。19.在智慧园区监控中，无人机视觉技术可以替代固定摄像头。20.在自动驾驶辅助系统中，计算机视觉技术可以提高车辆安全性。四、简答题（每题5分，共4题，共20分）说明：请简要回答下列问题。1.简述计算机视觉技术在金融行业监控中的主要应用场景及优势。2.简述毫米波雷达在智慧园区监控中的主要应用场景及优势。3.简述人脸识别技术在零售行业监控中的主要应用场景及优势。4.简述多传感器融合技术在智慧城市监控中的主要应用场景及优势。五、论述题（10分）说明：请详细论述计算机视觉技术在工业生产线监控中的主要应用场景、技术优势及挑战。答案与解析一、单选题答案1.B2.A3.B4.A5.D6.B7.B8.B9.B10.D解析：1.计算机视觉技术主要用于图像和视频中的目标检测、识别与分析，故选B。2.行人重识别（ReID）属于目标检测的范畴，通常采用CNN算法，故选A。3.热成像技术通过红外线检测人体热量，适用于夜间或低光照环境，故选B。4.F1分数综合了精确率和召回率，用于评估目标检测算法的准确率，故选A。5.人脸识别技术需防止欺骗攻击，瞳孔/虹膜扫描是活体检测的常用方法，故选D。6.毫米波雷达适用于室外人流统计，可穿透雨雪，故选B。7.高动态范围成像（HDR）技术能有效缓解光照变化对视频的影响，故选B。8.客流分析主要用于优化店铺布局，提高销售效率，故选B。9.视频水印技术用于增强视频安全性，防止盗用，故选B。10.计算机视觉技术在自动驾驶中支持路况分析、避障、泊车等功能，故选D。二、多选题答案1.A,B,C2.A,B,D3.A,B,C4.A,B5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,D8.A,B,D9.A,B,C10.A,B,C,D解析：1.深度学习技术应用于目标检测、人脸识别、视频摘要等领域，但不包括情感分析，故选A,B,C。2.多传感器融合技术可以提高环境适应性、数据冗余和监控范围，但计算复杂度可能增加，故选A,B,D。3.工业生产线监控中，计算机视觉技术可用于检测产品缺陷、设备故障和工人疲劳，故选A,B,C。4.金融行业监控中，行为识别技术主要用于检测盗窃和冲突行为，故选A,B。5.车流分析技术可用于交通拥堵预测、车牌识别、速度检测和违章抓拍，故选A,B,C,D。6.医疗行业监控中，计算机视觉技术可用于病人行为分析、医护操作评估、环境安全隐患检测和感染控制，故选A,B,C,D。7.零售行业商品识别技术可用于商品定位、消费者行为分析和营销策略优化，故选A,B,D。8.安防监控中的异常检测技术通常基于人体姿态、行为模式和光照强度，故选A,B,D。9.无人机视觉技术适用于广域覆盖、高空监控和低成本部署，但实时传输受网络条件影响，故选A,B,C。10.自动驾驶辅助系统中，计算机视觉技术支持路况分析、交通规则识别、信号灯判断和车辆轨迹预测，故选A,B,C,D。三、判断题答案1.×2.√3.√4.×5.√6.√7.√8.×9.×10.×11.√12.√13.×14.×15.×16.×17.√18.×19.×20.√解析：1.计算机视觉技术可以提高监控效率，但无法完全替代人工，故×。2.3D建模技术可以提高人脸识别精度，故√。3.热成像技术不受光照影响，故√。4.召回率越高，误检率可能降低，故×。5.人脸识别需防止欺骗攻击，故√。6.毫米波雷达可穿透衣物检测人体，故√。7.视频水印技术可防止盗用，故√。8.客流分析可识别部分行为，但无法全面分析，故×。9.视频水印技术对清晰度影响较小，故×。10.自动驾驶需多种传感器融合，故×。11.深度学习技术可以提高算法实时性，故√。12.多传感器融合技术可以提高数据准确性，故√。13.计算机视觉技术可辅助人工质检，但无法完全替代，故×。14.行为识别技术无法识别所有异常行为，故×。15.车流分析技术用途广泛，故×。16.计算机视觉技术可辅助医护人员，但无法完全替代，故×。17.商品识别技术可自动生成销售报告，故√。18.异常检测技术无法识别所有异常事件，故×。19.无人机和固定摄像头各有优势，无法完全替代，故×。20.计算机视觉技术可提高车辆安全性，故√。四、简答题答案1.金融行业监控中的主要应用场景及优势-应用场景：ATM机监控、银行柜台行为分析、反欺诈检测等。-优势：提高安全性、降低人力成本、实时风险预警。2.毫米波雷达在智慧园区监控中的主要应用场景及优势-应用场景：周界防护、人流统计、车辆识别等。-优势：全天候工作、抗干扰能力强、低成本部署。3.人脸识别技术在零售行业监控中的主要应用场景及优势-应用场景：客流分析、VIP客户识别、防盗检测等。-优势：精准识别、提高运营效率、增强客户体验。4.多传感器融合技术在智慧城市监控中的主要应用场景及优势-应用场景：交通管理、环境监测、公共安全等。-优势：提高数据准确性、增强环境适应性、扩大监控范围。五、论述题答案计算机视觉技术在工业生产线监控中的主要应用场景、技术优势及挑战应用场景1.产品缺陷检测：通过摄像头捕捉产品图像，利用深度学习算法检测表面缺陷、尺寸偏差等问题。2.设备状态监测：分析设备运行视频，识别异常振动、温度等指标，提前预警故障。3.工人行为分析：识别工人是否按规定操作，防止安全隐患。4.物料管理：通过图像识别统计物料数量、位置，