2026年计算机视觉工程师备考题集及答案

2026年计算机视觉工程师备考题集及答案一、单选题（每题2分，共10题）1.在计算机视觉中，以下哪种算法通常用于目标检测任务？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.K-近邻（KNN）D.决策树答案：A解析：卷积神经网络（CNN）是目前目标检测任务中最常用的算法，因其能够自动提取图像特征，适用于复杂场景的检测。SVM、KNN和决策树在目标检测中的应用较少。2.以下哪种技术可以用于提高图像的分辨率？A.图像压缩B.图像增强C.图像超分辨率D.图像去噪答案：C解析：图像超分辨率技术通过算法提升图像的分辨率，常见方法包括插值法和深度学习模型。图像压缩会降低分辨率，图像增强和去噪则针对图像质量优化。3.在人脸识别中，常用的特征提取方法是什么？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.以上都是答案：D解析：PCA、LDA和ICA都是常用的人脸特征提取方法，其中LDA在人脸识别中效果较好，因为它能最大化类间差异。4.以下哪种模型适用于视频中的目标跟踪任务？A.RNN（循环神经网络）B.LSTM（长短期记忆网络）C.CNN（卷积神经网络）D.以上都是答案：D解析：RNN、LSTM和CNN均可用于视频目标跟踪，其中LSTM能处理时序信息，CNN提取空间特征，两者结合效果更佳。5.在自动驾驶中，以下哪种传感器最常用于检测障碍物？A.摄像头B.激光雷达（LiDAR）C.超声波传感器D.以上都是答案：D解析：摄像头、LiDAR和超声波传感器在自动驾驶中均有应用，摄像头提供视觉信息，LiDAR精度高，超声波成本低，常组合使用。二、多选题（每题3分，共5题）6.以下哪些技术属于计算机视觉中的深度学习应用？A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.机器翻译答案：A、B、C解析：图像分类、目标检测和图像分割均属于计算机视觉的深度学习应用，机器翻译属于自然语言处理领域。7.在医学影像分析中，以下哪些方法可以提高诊断准确性？A.图像配准B.图像增强C.语义分割D.图像压缩答案：A、B、C解析：图像配准、增强和语义分割能提升医学影像的可用性，图像压缩会降低诊断效果。8.以下哪些传感器可用于无人机导航？A.IMU（惯性测量单元）B.GPSC.摄像头D.LiDAR答案：A、B、C、D解析：IMU、GPS、摄像头和LiDAR均可用于无人机导航，IMU提供姿态信息，GPS定位，摄像头和LiDAR用于环境感知。9.在工业质检中，以下哪些方法可用于缺陷检测？A.图像边缘检测B.语义分割C.目标检测D.图像分类答案：A、B、C解析：边缘检测、语义分割和目标检测可用于缺陷检测，图像分类主要用于整体判断。10.以下哪些技术可以用于增强弱光图像质量？A.图像去噪B.图像增强C.图像超分辨率D.图像压缩答案：A、B、C解析：去噪、增强和超分辨率可改善弱光图像，压缩会降低质量。三、填空题（每空2分，共5题，共20分）11.在目标检测中，YOLO和SSD是常用的算法。12.计算机视觉中的特征点匹配技术可用于图像拼接。13.语义分割的目标是给图像中的每个像素分配类别标签。14.在自动驾驶中，车道线检测是重要的视觉任务之一。15.深度学习框架如TensorFlow和PyTorch常用于训练计算机视觉模型。四、简答题（每题5分，共4题）16.简述图像增强的目的和方法。答案：图像增强旨在提高图像的视觉效果或便于后续处理。方法包括：对比度调整、直方图均衡化、滤波去噪、锐化等。17.解释什么是语义分割，并说明其在实际应用中的作用。答案：语义分割将图像中的每个像素分类，如车辆、行人、道路等。应用包括自动驾驶（环境感知）、医学影像（病灶识别）等。18.描述目标检测与目标跟踪的区别。答案：目标检测是定位图像中的目标并分类，目标跟踪是在连续帧中持续追踪目标。两者常结合使用，如YOLO检测后用SORT跟踪。19.列举三种计算机视觉中的传统方法，并简述其原理。答案：-边缘检测：通过计算像素梯度发现图像中的边缘，如Sobel算子。-特征点匹配：提取关键点（如SIFT）并匹配，用于图像拼接或三维重建。-模板匹配：通过滑动模板与图像比较，检测目标位置。五、论述题（每题10分，共2题）20.论述深度学习在计算机视觉中的优势及其面临的挑战。答案：优势：自动特征提取（无需手工设计）、高精度（如目标检测、分割）、泛化能力强。挑战：数据依赖性高、模型可解释性差、计算资源需求大、对抗样本攻击风险。21.结合实际应用，分析计算机视觉技术在未来城市规划中的潜力。答案：-交通管理：智能交通信号控制、违章检测。-公共安