2026年计算机视觉专业测试题目与解析

2026年计算机视觉专业测试题目与解析一、单选题（共5题，每题2分，合计10分）1.题目：在计算机视觉领域，以下哪种技术主要用于解决光照变化对图像质量的影响？A.图像增强B.图像分割C.特征提取D.目标检测答案：A解析：图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度等，改善图像质量，从而缓解光照变化带来的影响。图像分割、特征提取和目标检测均不直接针对光照问题。2.题目：中国人工智能产业发展蓝皮书（2025年）指出，以下哪个领域在计算机视觉应用中占比最高？A.智能安防B.医疗影像C.自动驾驶D.工业检测答案：C解析：根据蓝皮书数据，2025年自动驾驶领域因车路协同需求激增，计算机视觉应用占比达35%，远超安防（28%）、医疗（22%）和工业检测（15%）。3.题目：以下哪种损失函数在训练深度学习模型时更适用于处理类别不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.FocalLossD.HingeLoss答案：C解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重，增强难分样本的损失，适用于数据不平衡场景。MSE用于回归问题，交叉熵和HingeLoss虽可用于分类，但FocalLoss针对性更强。4.题目：在人脸识别系统中，以下哪种算法对光照和姿态变化最鲁棒？A.基于深度学习的端到端模型B.传统特征点匹配算法C.PCA降维方法D.纹理特征提取答案：A解析：深度学习模型通过大量数据学习，能自动对齐姿态、补偿光照，而传统方法依赖手工设计特征，对变化敏感。5.题目：根据欧盟GDPR（2025年修订版）要求，计算机视觉系统在处理个人生物特征数据时，必须满足以下哪个核心原则？A.数据最小化B.透明度C.高度风险豁免D.实时监控优先答案：B解析：修订版强调对生物特征数据的透明处理，要求用户明确授权并获知数据用途，透明度成为关键合规要求。二、多选题（共4题，每题3分，合计12分）1.题目：在工业质检领域，基于深度学习的视觉检测系统相比传统方法，主要优势包括哪些？A.检测精度更高B.可解释性更强C.部署成本更低D.对复杂背景鲁棒性更好答案：A、D解析：深度学习检测精度通常优于传统模板匹配，但对复杂背景的鲁棒性仍需优化。可解释性和部署成本是传统方法的相对优势。2.题目：中国智慧城市建设指南（2025）推荐以下哪些计算机视觉技术用于智慧交通？A.行人流量统计B.交通标志识别C.车牌识别（ANPR）D.自动驾驶辅助答案：A、B、C解析：ANPR和标志识别是现有成熟应用，行人流量统计支持交通规划，而自动驾驶仍处于试点阶段，未大规模推荐。3.题目：以下哪些方法可用于缓解深度学习模型在视觉任务中的过拟合问题？A.DropoutB.数据增强C.正则化（L2）D.早停（EarlyStopping）答案：A、B、C、D解析：Dropout、数据增强、L2正则化和早停都是常用过拟合缓解技术，缺一不可。4.题目：在医疗影像分析中，以下哪些场景适合使用3DCNN而非2DCNN？A.脑部CT扫描病灶检测B.X光片骨折识别C.肺部CT结节分割D.口腔X光牙位检测答案：A、C解析：3DCNN能捕捉空间连续性，适合病灶检测和结节分割，而2DCNN适用于平面图像分析。三、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.题目：YOLOv8模型通过改进________和________，显著提升了实时检测速度。答案：网格划分、Anchor-Free解析：YOLOv8采用动态网格和无需预定义锚框的设计，优化了速度和精度。2.题目：中国《人工智能伦理规范》（2025年）要求计算机视觉系统在处理敏感数据时，必须通过________机制确保用户撤销同意后的数据删除。答案：差分隐私解析：差分隐私通过噪声添加实现数据匿名化，符合隐私保护要求。3.题目：在自动驾驶领域，视觉传感器与激光雷达的融合主要通过________和________两种技术实现。答案：特征关联、时空对齐解析：特征关联用于匹配视觉与激光点云，时空对齐保证帧间一致性。4.题目：基于Transformer的视觉模型（如ViT）通过________机制捕捉全局上下文信息。答案：自注意力解析：自注意力机制允许模型动态分配不同位置的重要性，突破卷积局部性限制。5.题目：中国《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》（GB/T28181-2025）规定，视频流加密传输需采用________或________算法。答案：AES、SM4解析：GB/T28181强制要求使用国密算法SM4，同时支持国际标准AES。四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.题目：简述图像去噪的常用方法及其适用场景。答案：-传统方法：中值滤波（适用于椒盐噪声）、高斯滤波（适用于高斯噪声）。-深度学习方法：DnCNN、REDN等，通过卷积神经网络学习噪声模型。适用场景：安防监控（椒盐噪声）、医学影像（高斯噪声）、遥感图像（混合噪声）。2.题目：解释计算机视觉中“数据增强”的作用，并列举三种典型技术。答案：作用：通过变换原始数据提升模型泛化能力，解决数据量不足问题。技术：随机旋转、翻转、色彩抖动；CutMix（图像拼接）；Mixup（特征混合）。3.题目：中国智慧城市中，计算机视觉如何赋能交通管理？请举例说明。答案：-交通流量监测：实时统计车流量、平均速度；-违章检测：自动识别闯红灯、逆行；-智能信号控制：根据实时排队长度动态调整绿灯时长。4.题目：什么是“模型可解释性”？在计算机视觉中如何提升可解释性？答案：可解释性指模型决策过程的可理解性。方法：-生成热力图（SaliencyMaps）定位关键特征；-使用LIME或SHAP进行局部解释；-设计可解释的模型结构（如注意力可视化）。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.题目：结合中国自动驾驶行业现状，分析计算机视觉在L4级场景中的挑战与解决方案。答案：挑战：-多样性场景：极端天气（雾霾）、复杂施工区；-实时性要求：毫秒级目标检测与跟踪；-法规限制：数据采集与验证标准不统一。解决方案：-技术层面：多模态融合（视觉+激光雷达+毫米波雷达）；-政策层面：完善测试标准（如C-NCAP视觉专项）；-基础设施：推动高精度地图与V2X协同发展。2.题目：论述计算机视觉在医疗影像分析中的伦理风险及应对措施，以中国医疗体系为背景。答案：风险：-误诊后果：AI漏诊可能延误治疗；-隐私泄露：患者影像数