2026年计算机视觉与人工智能算法应用题目

2026年计算机视觉与人工智能算法应用题目一、单选题（每题2分，共20题）1.在智慧城市交通管理中，以下哪种计算机视觉算法最适合用于实时检测行人过街违规行为？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.目标检测（ObjectDetection）C.光流法（OpticalFlow）D.图像超分辨率（Super-Resolution）2.在工业质检领域，用于检测产品表面微小划痕的算法通常是？A.人脸识别（FacialRecognition）B.异常检测（AnomalyDetection）C.特征点匹配（FeatureMatching）D.场景流（SceneFlow）3.中国某港口需要通过无人机搭载的计算机视觉系统自动统计集装箱数量，最适合的算法是？A.图像分类（ImageClassification）B.实例分割（InstanceSegmentation）C.目标跟踪（ObjectTracking）D.深度估计（DepthEstimation）4.在医疗影像分析中，用于区分肿瘤与正常组织的算法通常是？A.人脸检测（FaceDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.图像配准（ImageRegistration）D.动作识别（ActionRecognition）5.某超市希望通过摄像头分析顾客的购物路径，最适合的算法是？A.图像超分辨率（Super-Resolution）B.行为识别（BehaviorRecognition）C.目标跟踪（ObjectTracking）D.语义分割（SemanticSegmentation）6.在自动驾驶中，用于实时检测车道线、交通标志的算法是？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.目标检测（ObjectDetection）C.图像配准（ImageRegistration）D.光流法（OpticalFlow）7.在安防监控中，用于检测异常行为（如跌倒、攀爬）的算法是？A.人脸识别（FacialRecognition）B.行为识别（BehaviorRecognition）C.特征点匹配（FeatureMatching）D.深度估计（DepthEstimation）8.在农业领域，用于检测作物病虫害的算法通常是？A.目标检测（ObjectDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.光流法（OpticalFlow）D.图像超分辨率（Super-Resolution）9.在遥感影像分析中，用于自动识别建筑物、道路的算法是？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.实例分割（InstanceSegmentation）C.目标跟踪（ObjectTracking）D.动作识别（ActionRecognition）10.在智能客服中，用于识别用户手写输入的算法是？A.语音识别（SpeechRecognition）B.手写识别（HandwritingRecognition）C.图像分类（ImageClassification）D.目标检测（ObjectDetection）二、多选题（每题3分，共10题）11.以下哪些算法可用于自动驾驶中的障碍物检测？A.目标检测（ObjectDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.实例分割（InstanceSegmentation）D.深度估计（DepthEstimation）12.在医疗影像分析中，以下哪些技术可用于病灶自动标注？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.目标检测（ObjectDetection）C.图像配准（ImageRegistration）D.深度估计（DepthEstimation）13.以下哪些算法可用于智能零售中的顾客行为分析？A.目标跟踪（ObjectTracking）B.行为识别（BehaviorRecognition）C.语义分割（SemanticSegmentation）D.光流法（OpticalFlow）14.在工业质检中，以下哪些算法可用于缺陷检测？A.异常检测（AnomalyDetection）B.目标检测（ObjectDetection）C.语义分割（SemanticSegmentation）D.深度估计（DepthEstimation）15.在智慧农业中，以下哪些算法可用于作物生长监测？A.目标检测（ObjectDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.光流法（OpticalFlow）D.图像超分辨率（Super-Resolution）16.在遥感影像分析中，以下哪些技术可用于土地利用分类？A.语义分割（SemanticSegmentation）B.目标检测（ObjectDetection）C.图像配准（ImageRegistration）D.深度估计（DepthEstimation）17.在安防监控中，以下哪些算法可用于入侵检测？A.目标检测（ObjectDetection）B.行为识别（BehaviorRecognition）C.语义分割（SemanticSegmentation）D.光流法（OpticalFlow）18.在智能客服中，以下哪些技术可用于手写识别？A.手写识别（HandwritingRecognition）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.深度估计（DepthEstimation）D.目标检测（ObjectDetection）19.在自动驾驶中，以下哪些算法可用于车道线检测？A.目标检测（ObjectDetection）B.语义分割（SemanticSegmentation）C.光流法（OpticalFlow）D.深度估计（DepthEstimation）20.在医疗影像分析中，以下哪些技术可用于多模态数据融合？A.图像配准（ImageRegistration）B.深度估计（DepthEstimation）C.语义分割（SemanticSegmentation）D.目标检测（ObjectDetection）三、简答题（每题5分，共5题）21.简述目标检测与实例分割在自动驾驶中的区别和联系。22.描述语义分割在医疗影像分析中的应用场景及其优势。23.解释光流法在视频分析中的作用，并列举一个实际应用案例。24.说明深度估计在增强现实（AR）中的重要性，并举例说明其应用方式。25.分析计算机视觉在智慧农业中的主要应用方向及其技术挑战。四、论述题（每题10分，共2题）26.结合中国智慧城市建设现状，论述计算机视觉在交通管理、公共安全、环境监测等方面的应用价值及面临的挑战。27.分析计算机视觉与人工智能算法在医疗影像分析中的发展趋势，并探讨其在未来精准医疗中的潜在作用。答案与解析一、单选题1.B解析：目标检测算法能够定位图像中的行人并判断其行为（如过街），适合实时违规检测。语义分割主要用于场景分类，光流法用于运动估计，超分辨率用于提升图像质量。2.B解析：异常检测算法能够识别图像中的异常区域（如划痕），适用于工业质检。人脸识别用于身份验证，特征点匹配用于图像对齐，场景流用于三维运动估计。3.B解析：实例分割算法能够区分每个集装箱的边界框，适合统计数量。图像分类用于识别整体场景，目标跟踪用于追踪动态物体，深度估计用于获取距离信息。4.B解析：语义分割算法可以将肿瘤区域与正常组织区分开来，适用于医学诊断。人脸检测用于识别人脸，图像配准用于对齐不同影像，动作识别用于分析视频行为。5.C解析：目标跟踪算法可以持续追踪顾客的移动路径，分析其购物行为。图像超分辨率用于提升图像清晰度，行为识别用于分析动作，语义分割用于场景分类。6.B解析：目标检测算法可以识别车道线、交通标志等动态或静态目标，适用于自动驾驶。语义分割用于场景分类，图像配准用于对齐影像，光流法用于运动估计。7.B解析：行为识别算法可以分析顾客的动作序列，检测异常行为（如跌倒）。人脸识别用于身份验证，特征点匹配用于图像对齐，深度估计用于获取距离信息。8.A解析：目标检测算法可以定位作物上的病虫害区域，便于精准施药。语义分割用于场景分类，光流法用于运动估计，图像超分辨率用于提升图像质量。9.A解析：语义分割算法可以自动分类遥感影像中的建筑物、道路等，适用于土地利用分析。实例分割用于区分单个目标，目标跟踪用于追踪动态物体，动作识别用于分析视频行为。10.B解析：手写识别算法可以将手写输入转换为文本，适用于智能客服。语音识别用于识别语音，图像分类用于识别物体，目标检测用于定位目标。二、多选题11.A,B,C解析：目标检测、语义分割、实例分割均可用于障碍物检测，深度估计提供距离信息辅助检测。光流法主要用于运动估计。12.A,B,C解析：语义分割、目标检测、图像配准可用于病灶标注，深度估计提供三维信息辅助诊断。光流法主要用于运动估计。13.A,B解析：目标跟踪用于追踪顾客位置，行为识别用于分析购物行为。语义分割用于场景分类，光流法主要用于运动估计。14.A,B,C解析：异常检测、目标检测、语义分割可用于缺陷检测，深度估计提供三维信息辅助分析。光流法主要用于运动估计。15.A,B解析：目标检测用于定位作物，语义分割用于分析作物区域。光流法、图像超分辨率主要用于运动和图像质量提升。16.A,B解析：语义分割、目标检测可用于土地利用分类，图像配准用于对齐影像，深度估计提供三维信息辅助分类。光流法主要用于运动估计。17.A,B解析：目标检测用于识别入侵者，行为识别用于分析异常动作。语义分割、光流法主要用于场景和运动分析。18.A,B解析：手写识别算法依赖语义分割和深度学习模型，目标检测用于定位手写区域。光流法主要用于运动估计。19.A,B解析：目标检测、语义分割均可用于车道线检测，光流法、深度估计辅助动态分析。20.A,B,C,D解析：多模态数据融合涉及图像配准、深度估计、语义分割、目标检测等技术，用于综合分析不同模态信息。三、简答题21.简述目标检测与实例分割在自动驾驶中的区别和联系。答案：目标检测算法（如YOLO、FasterR-CNN）用于定位图像中的所有目标并分类（如车辆、行人），但无法区分每个目标的边界。实例分割（如MaskR-CNN）在目标检测基础上，为每个目标生成精确的像素级分割掩码，区分不同实例。两者联系在于，实例分割通常以目标检测为基础，进一步细化目标边界，提高场景理解的精确性。22.描述语义分割在医疗影像分析中的应用场景及其优势。答案：应用场景包括肿瘤自动标注、器官分割、病灶检测等。优势在于能够将整个图像区域分类为不同类别（如正常/肿瘤），实现像素级精细化分析，提高诊断效率。23.解释光流法在视频分析中的作用，并列举一个实际应用案例。答案：光流法用于估计视频帧间像素的运动矢量，分析场景运动规律。应用案例：在智能监控中，通过光流法检测异常运动（如奔跑、跌倒），辅助安防决策。24.说明深度估计在增强现实（AR）中的重要性，并举例说明其应用方式。答案：深度估计提供场景的三维信息，使AR内容能根据真实环境进行空间定位和遮挡处理。应用案例：AR眼镜通过深度估计将虚拟导航箭头叠加在真实路面上，实现精准导航。25.分析计算机视觉在智慧农业中的主要应用方向及其技术挑战。答案：主要应用方向包括作物生长监测、病虫害检测、产量预测等。技术挑战包括光照变化、图像噪声、小目标检测等，需要鲁棒的算法和传感器融合技术。四、论述题26.结合中国智慧城市建设现状，论述计算机视觉在交通管理、公共安全、环境监测等方面的应用价值及面临的挑战。答案：应用价值：-交通管理：通过智能摄像头检测拥堵、违章，优化信号灯配时，提升通行效率。-公共安全：人脸识别、行为分析用于犯罪防控，无人机巡查提升应急响应能力。-环境监测：遥感影像分析污染源，无人