2026年计算机视觉与人工智能应用试题集

2026年计算机视觉与人工智能应用试题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在智慧城市交通管理中，计算机视觉技术主要用于以下哪项任务？A.自动驾驶车辆导航B.交通流量实时监测C.停车场自动收费D.高铁线路故障检测2.以下哪种图像增强方法最适合用于夜间监控视频的亮度提升？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.高斯模糊3.在人脸识别系统中，特征提取阶段常用的算法是？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.决策树D.K-近邻（KNN）4.以下哪个属于弱监督学习的典型应用场景？A.图像分类B.光学字符识别（OCR）C.视频目标跟踪D.半监督人脸识别5.在自动驾驶中，用于检测行人、车辆等动态目标的算法通常是？A.YOLOv8B.FasterR-CNNC.MaskR-CNND.R-CNN6.以下哪种技术最适合用于医疗影像中的病灶检测？A.聚类分析B.深度学习分割C.关联规则挖掘D.时间序列分析7.在智慧零售中，用于分析顾客购物路径的热力图分析属于？A.目标检测B.图像分割C.行为识别D.情感分析8.计算机视觉中的“数据增强”主要目的是？A.提高模型泛化能力B.减少计算量C.增强图像分辨率D.优化网络结构9.在工业质检中，用于检测产品表面微小缺陷的算法是？A.传统边缘检测B.深度学习分割C.超像素分割D.光流法10.以下哪种技术常用于无人机航拍图像的拼接？A.SIFT特征点匹配B.光学字符识别（OCR）C.人脸识别D.视频编解码二、多选题（每题3分，共10题）1.计算机视觉在医疗领域的应用包括哪些？A.医学影像诊断B.手术机器人辅助C.病人行为分析D.药品生产质检2.深度学习在图像分类任务中常用的网络结构包括？A.VGGB.ResNetC.MobileNetD.LSTM3.计算机视觉中的图像预处理方法包括？A.灰度化B.形态学处理C.特征提取D.数据增强4.在自动驾驶系统中，传感器融合技术通常包括哪些传感器？A.摄像头B.毫米波雷达C.激光雷达（LiDAR）D.GPS5.计算机视觉中的目标跟踪算法包括？A.卡尔曼滤波B.光流法C.SIFT特征跟踪D.基于深度学习的跟踪6.在智慧农业中，计算机视觉可用于？A.作物病虫害检测B.作物生长监测C.土壤湿度分析D.产量预测7.计算机视觉中的语义分割任务包括哪些场景？A.道路场景分割B.医学影像病灶分割C.人像抠图D.雷达图像目标分割8.在视频分析中，行为识别技术可用于？A.安防监控中的异常行为检测B.体育赛事动作分析C.人机交互中的手势识别D.电影场景识别9.计算机视觉中的边缘计算应用包括？A.边缘设备上的实时图像处理B.云服务器上的深度学习训练C.边缘智能摄像头D.边缘服务器上的数据存储10.在工业自动化中，计算机视觉可用于？A.产品缺陷检测B.工件定位C.部件装配引导D.工作流程优化三、简答题（每题5分，共6题）1.简述计算机视觉中“数据增强”的常用方法及其作用。2.解释自动驾驶中传感器融合技术的必要性和优势。3.描述深度学习在医学影像诊断中的应用流程。4.说明计算机视觉在智慧零售中的具体应用场景及价值。5.比较传统图像处理与深度学习在目标检测任务上的差异。6.阐述边缘计算在计算机视觉中的优势及其典型应用场景。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述计算机视觉技术在未来智慧城市建设中的重要作用和发展趋势。2.分析计算机视觉在医疗影像分析中的挑战与解决方案，并探讨其未来发展方向。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：智慧城市交通管理中，计算机视觉主要用于实时监测交通流量、违章行为等，而自动驾驶、停车场收费、高铁故障检测属于更专业的细分领域。2.A-解析：直方图均衡化能有效提升夜间监控视频的亮度，增强细节；锐化滤波、中值滤波、高斯模糊主要用于降噪或模糊处理，不适用于亮度提升。3.A-解析：人脸识别系统中，深度学习（如CNN）通过多层卷积提取深度特征，比传统机器学习方法（SVM、KNN）更准确。4.D-解析：半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据进行训练，人脸识别中常用此方法；其他选项均属于全监督或无监督应用。5.A-解析：YOLO系列算法以实时检测著称，适合自动驾驶中的动态目标检测；FasterR-CNN、MaskR-CNN更侧重精度，而R-CNN较落后。6.B-解析：深度学习分割技术（如U-Net）能精确标注医学影像中的病灶区域；其他选项不适用于图像分割任务。7.C-解析：热力图分析通过像素统计显示顾客购物路径，属于行为识别范畴；其他选项更侧重场景分析或情感识别。8.A-解析：数据增强通过旋转、翻转等方法扩充数据集，提升模型泛化能力；其他选项与数据增强无关。9.B-解析：深度学习分割算法能检测产品表面微小缺陷，传统边缘检测易受光照影响；其他选项不适用于缺陷检测。10.A-解析：SIFT特征点匹配常用于图像拼接，确保多视角图像的几何一致性；其他选项不适用于图像拼接任务。二、多选题答案与解析1.A、B、D-解析：医疗领域应用包括影像诊断、手术机器人辅助、药品质检；C选项属于安防领域应用。2.A、B、C-解析：VGG、ResNet、MobileNet是主流图像分类网络；LSTM适用于序列数据，不用于图像分类。3.A、B、D-解析：灰度化、形态学处理、数据增强属于预处理；C选项是特征提取，不属于预处理。4.A、B、C-解析：自动驾驶融合摄像头、毫米波雷达、LiDAR；GPS提供定位信息，不参与传感器融合。5.A、B、D-解析：卡尔曼滤波、光流法、基于深度学习的跟踪适用于目标跟踪；C选项属于特征跟踪，精度较低。6.A、B-解析：智慧农业中，视觉技术用于病虫害检测、生长监测；C、D属于其他领域（土壤分析、产量预测）。7.A、B、D-解析：语义分割包括道路分割、病灶分割、雷达图像分割；C选项属于实例分割。8.A、B、C-解析：行为识别用于安防、体育、人机交互；D选项属于场景识别，非行为识别。9.A、C-解析：边缘计算强调实时处理，适用于边缘设备、智能摄像头；B、D属于云计算范畴。10.A、B、C-解析：工业自动化中，视觉技术用于缺陷检测、定位、装配引导；D选项属于流程优化，非直接应用。三、简答题答案与解析1.数据增强方法及其作用-常用方法：旋转、翻转、裁剪、色彩抖动、噪声添加等；-作用：扩充数据集，提高模型泛化能力，防止过拟合。2.传感器融合技术的必要性和优势-必要性：单一传感器存在局限性（如摄像头易受光照影响），融合可互补；-优势：提高检测精度、鲁棒性，增强环境适应性。3.深度学习在医学影像诊断中的应用流程-数据预处理→模型训练（CNN等）→特征提取→病灶标注→辅助医生诊断。4.计算机视觉在智慧零售中的应用场景及价值-场景：顾客行为分析、货架商品识别、无人商店；-价值：提升购物体验、优化库存管理、精准营销。5.传统图像处理与深度学习的目标检测差异-传统方法依赖手工设计特征（如Haar特征），深度学习自动提取特征；-深度学习精度更高，但计算复杂度更大。6.边缘计算的优势及其应用场景-优势：低延迟、减少网络传输压力；-应用：智能摄像头、自动驾驶、工业质检。四、论述题答案与解析1