2026年计算机视觉算法与应用实践题库

2026年计算机视觉算法与应用实践题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在人脸识别系统中，以下哪种特征提取方法最适合跨光照条件下的稳定性？A.主成分分析（PCA）B.深度学习嵌入（如FaceNet）C.LBP特征D.HoG特征2.自动驾驶中，车道线检测在雨雾天气下效果差的主要原因是？A.图像分辨率降低B.光照变化导致对比度不足C.深度学习模型训练数据不足D.相机标定误差3.YOLOv5模型中，Mosaic数据增强方法主要解决什么问题？A.模型过拟合B.数据集类别不平衡C.模型泛化能力不足D.计算资源浪费4.医学影像中，以下哪种技术最适合检测微小病灶？A.传统边缘检测B.语义分割（U-Net）C.光学相干断层扫描（OCT）D.运动目标跟踪5.工业质检中，检测表面微小划痕最合适的算法是？A.传统模板匹配B.自监督学习C.对抗生成网络（GAN）D.深度残差网络（ResNet）6.实时视频监控中，以下哪种方法能有效减少模型计算量？A.轻量级CNN（如MobileNet）B.多尺度特征融合C.知识蒸馏D.端到端3D目标检测7.无人机巡检中，以下哪种算法最适合三维场景重建？A.光流法B.SIFT特征匹配C.SLAM（同步定位与建图）D.GAN图像生成8.智能零售中，分析顾客行为最常用的视觉技术是？A.光学字符识别（OCR）B.目标跟踪与行为识别C.人脸属性分析D.自动售货机状态检测9.遥感影像中，识别农作物长势最有效的技术是？A.色彩直方图分析B.多光谱融合C.传统边缘检测D.卷积自编码器10.安防监控中，解决遮挡问题最常用的方法是？A.RNN（循环神经网络）B.时空注意力机制C.传统特征点匹配D.滑动窗口检测二、多选题（每题3分，共10题）1.自动驾驶中，以下哪些技术属于传感器融合应用？A.LiDAR与摄像头数据融合B.毫米波雷达信号处理C.GPS与IMU数据整合D.基于Transformer的跨模态学习2.医学影像分割中，以下哪些方法能有效提高精度？A.3DU-NetB.模型蒸馏C.多尺度特征金字塔D.基于强化学习的动态分割3.工业质检中，以下哪些指标用于评估缺陷检测算法性能？A.精确率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分数D.计算复杂度4.视频监控中，以下哪些技术用于行为识别？A.时序循环神经网络（RNN）B.3DCNNC.动作关键点检测D.基于Transformer的时序建模5.遥感影像分析中，以下哪些方法用于土地覆盖分类？A.纹理特征提取B.深度学习分类器（如ResNet）C.随机森林D.光谱角映射（SAM）6.无人机巡检中，以下哪些技术用于目标检测？A.YOLOv5B.SSD（单阶段检测器）C.FasterR-CNND.多视角几何分析7.智能零售中，以下哪些技术用于顾客分析？A.情感识别B.热力图分析C.目标计数D.购物路径规划8.安防监控中，以下哪些方法用于缓解遮挡问题？A.时空注意力网络B.多模态特征融合C.RNN序列建模D.基于光流的运动补偿9.医学影像中，以下哪些技术用于病灶检测？A.CNN分类器B.检测器（如FasterR-CNN）C.图像配准D.深度强化学习10.工业质检中，以下哪些技术用于缺陷分类？A.支持向量机（SVM）B.语义分割（如U-Net）C.对抗学习D.传统模板匹配三、简答题（每题5分，共6题）1.简述自动驾驶中车道线检测的挑战及解决方案。（需结合实际场景和算法分析）2.解释医学影像分割中3DU-Net的优势及适用场景。（需对比2D方法并说明原因）3.说明工业质检中缺陷检测算法的训练策略，如何解决数据不平衡问题？（需结合实际数据集和算法技巧）4.分析视频监控中行为识别的难点，并提出改进方向。（需结合实际应用场景）5.简述遥感影像分析中土地覆盖分类的流程及关键技术。（需结合实际应用案例）6.解释无人机巡检中目标检测的实时性要求，并说明如何优化算法。（需结合硬件和算法约束）四、编程题（每题15分，共2题）1.基于YOLOv5实现简单的目标检测，要求：-实现数据预处理（如归一化、letterbox）-使用预训练模型检测常见物体（如车、人）-评估模型在COCO数据集上的性能（mAP）-说明如何优化检测效果（至少2种方法）2.设计一个基于ResNet的医学影像病灶检测算法，要求：-实现数据增强（如随机翻转、旋转）-构建模型并训练（需说明关键层设计）-使用ROC曲线评估模型性能-比较与VGG16的效率差异答案与解析一、单选题答案1.B2.B3.C4.B5.D6.A7.C8.B9.B10.B解析：-1题：深度学习嵌入（如FaceNet）通过三元组损失学习特征向量，对光照变化鲁棒性更好。-2题：雨雾天气导致光照减弱，对比度不足，传统方法依赖对比度特征，深度学习模型依赖大量数据弥补。-10题：时空注意力机制通过建模时空依赖关系，有效缓解遮挡问题。二、多选题答案1.A,C2.A,C3.A,B,C4.A,B,C5.A,B6.A,B7.A,B,C8.A,B9.A,B10.A,B解析：-1题：传感器融合通过LiDAR和摄像头数据互补提升鲁棒性，GPS和IMU用于定位，与视觉无关。-7题：顾客分析包括情感识别、热力图和路径规划，OCR用于商品识别。三、简答题答案（部分示例）1.车道线检测的挑战及解决方案：-挑战：光照变化、阴影遮挡、道路污染、动态遮挡（如行人）。-解决方案：-数据增强（如Mosaic增强）提高模型鲁棒性；-使用Transformer的跨模态注意力融合LiDAR与摄像头数据；-设计可分离卷积减少计算量，适应车载硬件。3.缺陷检测的训练策略：-常用策略：数据增强（如旋转、噪声添加）、类别平衡（如SMOTE过采样）、损失函数优化（如FocalLoss）；-数据不平衡问题：通过负样本采样或代价敏感学习提升少数类检测能力。四、编程题答案（部分示例）1.YOLOv5实现要点：-数据预处理：pythondefletterbox(img,new_shape=(640,640),color=(114,114,114)):裁剪并填充至640x640img=cv2.resize(img,new_shape)pad=new_shape[0]-img.shape[0]ornew_shape[1]-img.shape[1]填充-模型优化：-使用Mos