2026年计算机视觉与人工智能应用试题库

2026年计算机视觉与人工智能应用试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国智慧城市建设中，计算机视觉技术主要应用于以下哪个领域？A.智能交通管理B.金融风险评估C.医疗影像分析D.垃圾分类监测2.以下哪种算法在行人重识别任务中表现最优？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.LSTM（长短期记忆网络）D.GAN（生成对抗网络）3.在自动驾驶系统中，计算机视觉主要用于识别以下哪种信息？A.车辆位置B.路面标志C.驾驶员情绪D.气象条件4.以下哪个国家在计算机视觉领域的研究和应用处于全球领先地位？A.中国B.美国C.德国D.日本5.在工业质检中，计算机视觉技术主要用于检测以下哪种缺陷？A.表面划痕B.尺寸偏差C.材料成分D.结构强度6.以下哪种传感器在无人机视觉系统中应用最广泛？A.LiDARB.RGB摄像头C.惯性导航系统D.GPS7.在医疗影像分析中，以下哪种技术可以用于病灶检测？A.目标检测B.图像分割C.关系抽取D.机器翻译8.在智慧零售中，计算机视觉技术主要用于以下哪个环节？A.库存管理B.客户行为分析C.商品推荐D.订单处理9.以下哪种方法可以用于提高图像的分辨率？A.数据增强B.图像压缩C.超分辨率重建D.图像降噪10.在安防监控中，以下哪种技术可以用于异常行为检测？A.人脸识别B.目标跟踪C.情感分析D.文本检测二、多选题（每题3分，共10题）1.计算机视觉技术在以下哪些领域有广泛应用？A.医疗诊断B.智能家居C.自动驾驶D.智慧农业2.以下哪些算法可以用于图像分类任务？A.SIFTB.ResNetC.YOLOD.GPT3.在自动驾驶系统中，计算机视觉技术需要处理哪些信息？A.道路标志B.交通信号灯C.其他车辆D.天气状况4.以下哪些国家在计算机视觉领域的研究和应用处于领先地位？A.中国B.美国C.德国D.韩国5.在工业质检中，计算机视觉技术可以用于检测以下哪些缺陷？A.表面划痕B.尺寸偏差C.材料成分D.结构强度6.以下哪些传感器在无人机视觉系统中应用广泛？A.RGB摄像头B.热成像摄像头C.惯性导航系统D.LiDAR7.在医疗影像分析中，以下哪些技术可以用于病灶检测？A.目标检测B.图像分割C.关系抽取D.语义分割8.在智慧零售中，计算机视觉技术主要用于以下哪些环节？A.库存管理B.客户行为分析C.商品推荐D.订单处理9.以下哪些方法可以用于提高图像的质量？A.数据增强B.图像压缩C.超分辨率重建D.图像降噪10.在安防监控中，以下哪些技术可以用于安全检测？A.人脸识别B.目标跟踪C.情感分析D.异常行为检测三、判断题（每题1分，共10题）1.计算机视觉技术可以用于自动驾驶系统的车道线检测。2.图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）是目前最优的算法。3.在中国，计算机视觉技术在智慧城市建设中应用广泛。4.目标检测算法可以用于工业质检中的缺陷检测。5.无人机视觉系统中，LiDAR传感器应用最广泛。6.医疗影像分析中，语义分割技术可以用于病灶检测。7.智慧零售中，计算机视觉技术主要用于客户行为分析。8.图像压缩可以提高图像的分辨率。9.安防监控中，异常行为检测技术可以用于安全监控。10.计算机视觉技术可以用于垃圾分拣中的物品识别。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述计算机视觉技术在智能交通管理中的应用。2.简述目标检测算法在自动驾驶系统中的作用。3.简述图像分割技术在医疗影像分析中的应用。4.简述计算机视觉技术在智慧零售中的应用场景。5.简述异常行为检测技术在安防监控中的应用。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述计算机视觉技术在工业质检中的优势和应用场景。2.论述计算机视觉技术在无人机视觉系统中的应用和挑战。答案与解析一、单选题1.A解析：在中国智慧城市建设中，计算机视觉技术主要应用于智能交通管理，如车牌识别、交通流量分析等。2.A解析：CNN（卷积神经网络）在行人重识别任务中表现最优，能够有效提取行人特征。3.B解析：在自动驾驶系统中，计算机视觉技术主要用于识别路面标志，如红绿灯、路标等。4.B解析：美国在计算机视觉领域的研究和应用处于全球领先地位，拥有众多顶尖企业和研究机构。5.A解析：在工业质检中，计算机视觉技术主要用于检测表面划痕等缺陷。6.B解析：RGB摄像头在无人机视觉系统中应用最广泛，能够提供清晰的图像信息。7.B解析：图像分割技术可以用于医疗影像分析中的病灶检测，如肿瘤分割。8.B解析：在智慧零售中，计算机视觉技术主要用于客户行为分析，如客流统计、商品关注度等。9.C解析：超分辨率重建技术可以用于提高图像的分辨率，使图像更加清晰。10.D解析：异常行为检测技术可以用于安防监控中的安全检测，如入侵检测、摔倒检测等。二、多选题1.A、C、D解析：计算机视觉技术在医疗诊断、智慧农业等领域有广泛应用，但智能家居应用较少。2.B、C解析：ResNet和YOLO可以用于图像分类任务，而SIFT和GPT不适用于此任务。3.A、B、C解析：自动驾驶系统中，计算机视觉技术需要处理道路标志、交通信号灯和其他车辆信息。4.A、B、C解析：中国、美国和德国在计算机视觉领域的研究和应用处于领先地位，韩国相对较晚。5.A、B、D解析：计算机视觉技术可以用于检测表面划痕、尺寸偏差和结构强度等缺陷，但材料成分检测不属于计算机视觉范畴。6.A、B解析：RGB摄像头和热成像摄像头在无人机视觉系统中应用广泛，而惯性导航系统和LiDAR属于其他传感器。7.A、B、D解析：目标检测、图像分割和语义分割技术可以用于病灶检测，而关系抽取不适用于此任务。8.A、B、C解析：计算机视觉技术在智慧零售中主要用于库存管理、客户行为分析和商品推荐，订单处理不属于此范畴。9.C、D解析：超分辨率重建和图像降噪技术可以用于提高图像的质量，而数据增强和图像压缩不适用于此任务。10.A、B、D解析：人脸识别、目标跟踪和异常行为检测技术可以用于安全监控，情感分析不适用于此任务。三、判断题1.正确解析：计算机视觉技术可以用于自动驾驶系统的车道线检测。2.正确解析：卷积神经网络（CNN）是目前最优的图像分类算法。3.正确解析：在中国，计算机视觉技术在智慧城市建设中应用广泛。4.正确解析：目标检测算法可以用于工业质检中的缺陷检测。5.错误解析：无人机视觉系统中，RGB摄像头应用最广泛，而LiDAR属于其他传感器。6.正确解析：语义分割技术可以用于医疗影像分析中的病灶检测。7.正确解析：智慧零售中，计算机视觉技术主要用于客户行为分析。8.错误解析：图像压缩会降低图像的分辨率，而超分辨率重建可以提高分辨率。9.正确解析：异常行为检测技术可以用于安防监控中的安全监控。10.正确解析：计算机视觉技术可以用于垃圾分拣中的物品识别。四、简答题1.简述计算机视觉技术在智能交通管理中的应用。答：计算机视觉技术在智能交通管理中应用广泛，如车牌识别、交通流量分析、违章检测等。通过摄像头采集图像，利用计算机视觉技术进行处理，可以实现交通流量的实时监控和违章行为的自动检测，提高交通管理效率。2.简述目标检测算法在自动驾驶系统中的作用。答：目标检测算法在自动驾驶系统中用于识别和定位道路上的障碍物，如行人、车辆、交通信号灯等。通过目标检测算法，自动驾驶系统可以实时获取周围环境信息，做出相应的驾驶决策，确保行车安全。3.简述图像分割技术在医疗影像分析中的应用。答：图像分割技术在医疗影像分析中用于将病灶区域从背景中分离出来，如肿瘤分割、血管分割等。通过图像分割技术，医生可以更清晰地观察病灶区域，提高诊断准确率。4.简述计算机视觉技术在智慧零售中的应用场景。答：计算机视觉技术在智慧零售中应用广泛，如客流统计、商品关注度分析、无人商店等。通过摄像头采集图像，利用计算机视觉技术进行处理，可以实现客流量的实时统计、商品关注度的分析，提高零售效率。5.简述异常行为检测技术在安防监控中的应用。答：异常行为检测技术在安防监控中用于识别和报警异常行为，如入侵检测、摔倒检测等。通过摄像头采集图像，利用计算机视觉技术进行处理，可以实现异常行为的实时检测和报警，提高安防水平。五、论述题1.论述计算机视觉技术在工业质检中的优势和应用场景。答：计算机视觉技术在工业质检中具有显著优势，如高效性、准确性、客观性等。通过摄像头采集图像，利用计算机视觉技术进行处理，可以实现缺陷检测、尺寸测量、表面检测等，提高质检效率和质量。应用场景包括电子产品的缺陷检测、汽车零部