2026年计算机视觉项目实战考核题库

2026年计算机视觉项目实战考核题库一、单选题（每题2分，共20题）1.题目：在计算机视觉中，以下哪种技术通常用于解决光照变化对图像识别的影响？A.直方图均衡化B.SIFT特征点检测C.光流法D.深度学习迁移学习答案：A解析：直方图均衡化通过调整图像的像素分布，增强对比度，从而缓解光照变化对图像识别的影响。SIFT用于特征检测，光流法用于运动估计，深度学习迁移学习用于跨任务应用，均与光照调整无关。2.题目：以下哪种算法在行人重识别（ReID）任务中表现最佳？A.K近邻（KNN）B.基于深度学习的特征提取网络（如ResNet）C.主成分分析（PCA）D.决策树答案：B解析：深度学习特征提取网络通过端到端学习，能提取具有判别性的特征，适用于ReID任务。KNN、PCA和决策树等方法在处理大规模数据时效果较差。3.题目：在自动驾驶领域，以下哪种传感器常用于实时检测车道线？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达（Radar）C.摄像头（Camera）D.温度传感器答案：C解析：摄像头通过图像处理技术（如霍夫变换）能高效检测车道线。LiDAR和Radar主要用于距离测量，温度传感器与车道检测无关。4.题目：以下哪种模型结构常用于目标检测中的锚框（AnchorBox）机制？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.GAN（生成对抗网络）D.Transformer答案：A解析：目标检测模型（如YOLO、SSD）常使用CNN提取特征，并依赖锚框预测目标位置。RNN用于序列数据，GAN用于生成任务，Transformer主要用于自然语言处理。5.题目：在医学影像分析中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.光学字符识别（OCR）B.图像分割（如U-Net）C.光流法D.基于深度学习的图像分类答案：B解析：图像分割技术（如U-Net）能精确标注病灶区域。OCR用于文字识别，光流法用于运动分析，图像分类用于整体疾病判断。6.题目：以下哪种算法常用于图像超分辨率任务？A.K-Means聚类B.ECG算法（基于循环图卷积）C.决策树回归D.贝叶斯滤波答案：B解析：ECG算法（基于循环图卷积）能有效提升图像分辨率。K-Means用于聚类，决策树回归用于回归任务，贝叶斯滤波用于图像去噪。7.题目：在视频监控中，以下哪种技术常用于异常行为检测？A.光流法B.关键点检测（如OpenPose）C.图像分类D.深度学习迁移学习答案：A解析：光流法通过分析像素运动，能检测异常行为（如摔倒、奔跑）。关键点检测用于姿态估计，图像分类用于场景识别，迁移学习用于跨领域应用。8.题目：以下哪种模型常用于图像生成任务？A.CNNB.GAN（生成对抗网络）C.LSTMD.Dijkstra算法答案：B解析：GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能生成高质量图像。CNN用于特征提取，LSTM用于序列生成，Dijkstra算法用于路径规划。9.题目：在工业质检中，以下哪种技术常用于缺陷检测？A.OCRB.图像分割（如U-Net）C.光流法D.基于深度学习的图像分类答案：B解析：图像分割技术能精确标注缺陷区域。OCR用于文字识别，光流法用于运动分析，图像分类用于整体缺陷判断。10.题目：以下哪种算法常用于图像配准任务？A.K近邻（KNN）B.SIFT特征点匹配C.决策树D.深度学习迁移学习答案：B解析：SIFT特征点匹配通过几何变换实现图像对齐。KNN用于分类，决策树用于回归，迁移学习用于跨任务应用。二、多选题（每题3分，共10题）11.题目：在自动驾驶中，以下哪些传感器常用于环境感知？A.摄像头（Camera）B.激光雷达（LiDAR）C.毫米波雷达（Radar）D.温度传感器答案：A、B、C解析：摄像头、LiDAR和Radar是自动驾驶中的主要传感器，用于检测车辆、行人、车道线等。温度传感器与环境感知无关。12.题目：在目标检测中，以下哪些技术常用于提升检测精度？A.非极大值抑制（NMS）B.多尺度特征融合C.预测锚框（AnchorBox）D.损失函数优化（如FocalLoss）答案：A、B、C、D解析：NMS用于去除冗余检测框，多尺度特征融合提升对不同大小目标的检测能力，锚框机制用于定位目标，损失函数优化提升模型性能。13.题目：在医学影像分析中，以下哪些技术常用于病灶分割？A.U-NetB.FCN（全卷积网络）C.K-Means聚类D.活动轮廓模型（ActiveContourModel）答案：A、B、D解析：U-Net、FCN和活动轮廓模型常用于病灶分割。K-Means用于聚类，与分割无关。14.题目：在图像超分辨率中，以下哪些技术常用于提升图像质量？A.ECG算法（基于循环图卷积）B.SRCNN（单网络卷积）C.EDSR（高效深度超分辨率）D.K-Means聚类答案：A、B、C解析：ECG算法、SRCNN和EDSR是常用的超分辨率技术。K-Means用于聚类，与超分辨率无关。15.题目：在视频监控中，以下哪些技术常用于异常行为检测？A.光流法B.关键点检测（如OpenPose）C.图像分类D.深度学习迁移学习答案：A、B解析：光流法和关键点检测常用于异常行为检测。图像分类和迁移学习主要用于其他任务。16.题目：在工业质检中，以下哪些技术常用于缺陷检测？A.图像分割（如U-Net）B.光学字符识别（OCR）C.基于深度学习的图像分类D.SIFT特征点检测答案：A、C解析：图像分割和图像分类常用于缺陷检测。OCR和SIFT与其他任务相关。17.题目：在人脸识别中，以下哪些技术常用于特征提取？A.紧张人脸表示（TP-Hash）B.深度学习特征提取网络（如VGGFace）C.主成分分析（PCA）D.K近邻（KNN）答案：A、B、C解析：TP-Hash、VGGFace和PCA常用于人脸特征提取。KNN用于分类，与提取无关。18.题目：在图像配准中，以下哪些技术常用于对齐图像？A.SIFT特征点匹配B.光学流（OpticalFlow）C.RANSAC算法D.决策树答案：A、B、C解析：SIFT特征点匹配、光流和RANSAC常用于图像配准。决策树用于分类，与配准无关。19.题目：在自动驾驶中，以下哪些技术常用于路径规划？A.A算法B.Dijkstra算法C.深度学习迁移学习D.RNN（循环神经网络）答案：A、B解析：A和Dijkstra算法常用于路径规划。深度学习和RNN用于其他任务。20.题目：在医学影像分析中，以下哪些技术常用于疾病诊断？A.图像分类（如CNN）B.图像分割（如U-Net）C.深度学习迁移学习D.K-Means聚类答案：A、B、C解析：图像分类、图像分割和迁移学习常用于疾病诊断。K-Means用于聚类，与诊断无关。三、简答题（每题5分，共6题）21.题目：简述图像分割在自动驾驶中的主要应用场景。答案：图像分割在自动驾驶中主要用于车道线检测、障碍物分割、交通标志识别等。通过精确分割图像中的不同区域，系统能更准确地理解周围环境，从而做出安全决策。例如，车道线分割帮助车辆保持车道，障碍物分割用于避障。22.题目：简述光流法在视频分析中的主要作用。答案：光流法通过分析视频帧间像素的运动，能检测物体的运动轨迹、速度和方向。在视频分析中，光流法常用于异常行为检测（如摔倒、奔跑）、目标跟踪、场景理解等。通过捕捉运动信息，系统能更有效地分析视频内容。23.题目：简述图像超分辨率的主要挑战和常用方法。答案：图像超分辨率的主要挑战包括保留细节、避免模糊、处理噪声等。常用方法包括插值法（如双三次插值）、基于学习的方法（如SRCNN、EDSR、ECG算法）。插值法简单快速但效果有限，基于学习的方法能更好地恢复细节，但计算量大。24.题目：简述目标检测中的锚框（AnchorBox）机制。答案：锚框机制通过预定义不同大小和长宽比的框（AnchorBox），帮助模型更准确地预测目标位置和类别。在训练过程中，模型通过调整锚框与实际目标的偏差，提升检测精度。该机制在YOLO、SSD等目标检测模型中广泛应用。25.题目：简述人脸识别中的特征提取技术。答案：人脸识别中的特征提取技术包括传统方法（如PCA、LDA）和深度学习方法（如VGGFace、TP-Hash）。PCA通过主成分分析提取人脸特征，LDA利用线性判别分析增强类间差异。深度学习方法通过卷积神经网络自动学习特征，效果更优。26.题目：简述医学影像分析中的病灶检测方法。答案：医学影像分析中的病灶检测方法包括图像分割（如U-Net）、图像分类（如CNN）和基于深度学习的检测网络。图像分割用于精确标注病灶区域，图像分类用于判断是否存在病灶，深度学习方法能自动学习病灶特征，提升检测精度。四、论述题（每题10分，共2题）27.题目：论述深度学习在计算机视觉中的优势及其在工业质检中的应用。答案：深度学习在计算机视觉中的优势包括：1）自动特征提取，无需人工设计特征；2）强大的学习能力，能处理复杂任务；3）泛化能力强，适应不同场景。在工业质检中，深度学习通过图像分类和分割技术，能高效检测缺陷（如裂纹、划痕）。例如，基于CNN的缺陷检测模型能自动学习缺陷特征，提升检测精度和效率，降低人工成本。28.题目：论述自动驾驶中多传感器融合的必要性和方法。答案：自动驾驶中多传感器融合的必要性在于：1