2026年计算机视觉实践题库算法与案例分析

2026年计算机视觉实践题库：算法与案例分析一、选择题（每题2分，共10题）说明：以下题目侧重计算机视觉在智能安防领域的应用，结合中国智慧城市建设需求。1.在行人检测任务中，以下哪种算法对光照变化鲁棒性较差？A.YOLOv5B.SSDC.HOGD.FasterR-CNN2.用于自动驾驶场景的3D目标检测，通常依赖哪种传感器数据融合？A.摄像头与激光雷达B.摄像头与毫米波雷达C.GPS与IMUD.以上均不正确3.在医疗影像分析中，以下哪种技术常用于病灶分割？A.卷积神经网络（CNN）B.RNNC.LSTMD.Transformer4.针对低分辨率图像增强，以下哪种方法效果最显著？A.双三次插值B.EDSR模型C.传统滤波器D.均值滤波5.在视频监控中，用于异常行为检测的算法通常属于？A.半监督学习B.无监督学习C.强化学习D.深度强化学习二、填空题（每空1分，共5题）说明：考察计算机视觉基础算法及实际应用场景。6.在目标跟踪任务中，卡尔曼滤波常用于融合传感器数据。7.语义分割的目标是给图像中的每个像素分配类别标签。8.光流法可用于估计视频帧间的运动矢量。9.FasterR-CNN算法的核心组件包括区域提议网络（RPN）和分类头。10.在人脸识别中，特征提取常用LBP或深度学习模型完成。三、简答题（每题5分，共4题）说明：结合工业质检与智慧农业场景。11.简述目标检测算法在工业零件缺陷检测中的应用流程。（要求：说明数据预处理、模型选择及评估指标）12.如何利用计算机视觉技术实现农作物病虫害的自动识别？（要求：描述关键步骤及所用算法）13.在无人零售场景中，计算机视觉如何辅助实现商品自动分类？（要求：结合实际应用场景说明）14.比较传统图像处理方法与深度学习在场景文字识别中的优缺点。（要求：从精度、效率、适用性角度分析）四、论述题（每题10分，共2题）说明：针对智慧交通与智慧医疗领域。15.论述YOLOv5算法在实时交通流量监测中的优化策略。（要求：结合中国交通特点，说明模型轻量化与部署方案）16.结合实际案例，分析深度学习在医疗影像辅助诊断中的挑战与前景。（要求：说明数据标注、模型泛化及伦理问题）五、编程题（每题15分，共2题）说明：基于Python和OpenCV库，考察算法实现能力。17.编写Python代码，实现基于OpenCV的简单目标跟踪算法（如KCF或MIL）。（要求：输入视频文件，输出跟踪框）18.设计一个基于深度学习的图像超分辨率程序，要求输出2倍放大图像。（要求：说明模型选择及实现步骤，可使用PyTorch或TensorFlow框架）答案与解析一、选择题答案1.C（HOG算法对光照变化敏感，适用于静态场景但鲁棒性较差）2.A（自动驾驶依赖摄像头与激光雷达融合，兼顾2D与3D信息）3.A（CNN在医学图像分割中应用广泛，如U-Net）4.B（EDSR模型专为低分辨率增强设计，效果优于传统方法）5.B（异常行为检测属于无监督学习，发现未标记数据中的异常模式）二、填空题答案6.传感器7.类别8.视频帧间9.区域提议网络（RPN）、分类头10.LBP或深度学习模型三、简答题解析11.目标检测在工业质检中的应用流程-数据预处理：去噪、增强、标注（标注框或类别标签）-模型选择：YOLOv5或SSD，兼顾速度与精度-评估指标：mAP（平均精度均值）、召回率-实际应用：部署在产线边，实时检测裂纹、尺寸偏差12.农作物病虫害识别-关键步骤：图像采集（多光谱相机）、预处理（去雾、分割）-算法：基于ResNet的病变区域分类，或SIFT特征匹配-应用场景：无人机巡检，自动生成病害分布图13.无人零售商品分类-技术：摄像头捕捉货架图像，CNN进行商品识别-流程：图像分割→特征提取→类别分类→自动结算-挑战：商品摆放变化、遮挡问题需结合传感器融合解决14.传统方法与深度学习在文字识别中的对比-传统方法：依赖模板匹配、OCR，对规整文字效果较好，但抗干扰弱-深度学习：CNN/RNN组合，适应弯曲、模糊文字，但标注成本高-适用性：传统方法适合工业标签识别，深度学习适合场景文字四、论述题解析15.YOLOv5优化策略-轻量化：模型剪枝、量化，适配边缘设备-部署方案：TensorRT加速，云端-边缘协同计算-中国交通特点：高密度路口需动态优先级排序，结合多摄像头数据融合16.深度学习在医疗影像诊断中的挑战-挑战：数据稀缺性、标注不均衡、模型泛化性-前景：3DCNN提升病灶空间理解，联邦学习解决隐私问题-伦理问题：算法偏见需多群体数据校正五、编程题解析17.KCF目标跟踪代码示例（Python+OpenCV）pythonimportcv2cap=cv2.VideoCapture('track.mp4')ret,frame=cap.read()bbox=cv2.selectROI(frame)#手动选择初始框tracker=cv2.TrackerKCF_create()tracker.init(frame,bbox)whileTrue:ret,frame=cap.read()success,bbox=tracker.update(frame)ifsuccess:cv2.rectangle(frame,(int(bbox[0]),int(bbox[1])),(int(bbox[0]+bbox[2]),int(bbox[1]+bbox[3])),(255,0,0),2)cv2.imshow('Tracking',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):break18.图