2026年计算机视觉技术与应用考试题库

2026年计算机视觉技术与应用考试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.中国制造业智能化转型背景下，计算机视觉技术在工业质检中的主要应用场景不包括以下哪项？A.产品表面缺陷检测B.自动化装配引导C.工厂能耗监测D.机器人运动轨迹优化2.在智慧城市建设中，计算机视觉用于交通流量分析时，以下哪种算法通常用于车辆计数和分类？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.轻量级YOLOv5D.隐马尔可夫模型（HMM）3.针对医疗影像（如CT、MRI）的计算机视觉应用，以下哪种技术最适合病灶的自动标注？A.传统图像处理滤波算法B.深度学习语义分割模型C.光学字符识别（OCR）技术D.基于规则的专家系统4.中国农业现代化中，计算机视觉用于作物长势监测时，以下哪个指标最能有效反映作物健康状态？A.图像分辨率B.绿色植被指数（NDVI）C.像素亮度值D.图像文件大小5.自动驾驶系统中，车道线检测的计算机视觉算法通常采用以下哪种模型？A.长短时记忆网络（LSTM）B.高斯混合模型（GMM）C.基于边缘检测的Canny算法D.基于Transformer的ViT模型6.在安防监控领域，计算机视觉用于人脸识别时，以下哪种技术能有效缓解光照变化带来的干扰？A.传统模板匹配B.红外热成像技术C.灰度化处理D.光照不变性特征提取7.中国智慧零售场景中，计算机视觉用于顾客行为分析时，以下哪个指标最常用于衡量顾客停留时间？A.视频帧率B.顾客移动速度C.区域停留时长D.摄像头角度8.遥感图像处理中，计算机视觉用于土地利用分类时，以下哪种方法最适用于小样本数据场景？A.全连接网络（FCN）B.迁移学习C.传统统计分类器D.图像金字塔匹配9.工业机器人视觉引导中，以下哪种技术最适合抓取柔性物体？A.点云配准B.几何约束优化C.动态深度学习模型D.传统边缘检测10.在医疗影像辅助诊断中，计算机视觉用于病灶检测时，以下哪种评估指标最能反映模型的鲁棒性？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数D.ROC曲线下面积（AUC）二、多选题（每题3分，共10题）1.中国智慧农业中，计算机视觉技术可用于以下哪些场景？A.作物病虫害识别B.土壤湿度监测C.产量预测分析D.自动灌溉控制2.自动驾驶系统的计算机视觉模块通常包含以下哪些功能？A.交通标志识别B.车辆行为预测C.停车辅助D.高精度地图构建3.医疗影像分析中，计算机视觉技术可用于以下哪些任务？A.肿瘤自动分割B.病灶边缘平滑处理C.医学报告自动生成D.脑电图（EEG）信号分析4.智慧城市建设中，计算机视觉可用于以下哪些安防应用？A.异常行为检测B.人脸布控C.交通违章抓拍D.环境污染监测5.工业质检中，计算机视觉技术可用于以下哪些缺陷检测任务？A.表面划痕识别B.尺寸偏差测量C.异物剔除D.产品包装完整性检查6.遥感图像处理中，计算机视觉技术可用于以下哪些地物分类任务？A.森林覆盖率估算B.水体污染检测C.城市扩张监测D.土地利用类型划分7.零售行业中的计算机视觉应用包括以下哪些场景？A.商品货架管理B.顾客流量统计C.自动结账D.营业员行为分析8.医疗影像增强中，计算机视觉技术可用于以下哪些处理？A.图像去噪B.对比度提升C.伪影去除D.3D重建9.计算机视觉在安防监控中的应用包括以下哪些技术？A.目标跟踪B.智能预警C.视频摘要D.人脸比对10.工业机器人视觉引导中，以下哪些技术可用于提高抓取精度？A.深度相机点云拼接B.摄像头标定C.动态光照补偿D.物体姿态估计三、简答题（每题5分，共6题）1.简述计算机视觉技术在智慧农业中的应用优势及面临的挑战。2.自动驾驶系统中，车道线检测的计算机视觉算法如何应对恶劣天气条件（如雨、雪、雾）？3.医疗影像分析中，计算机视觉技术如何实现病灶的自动标注？请说明关键步骤。4.智慧零售场景中，计算机视觉用于顾客行为分析时，如何解决隐私保护问题？5.工业质检中，计算机视觉技术如何实现非结构化场景下的缺陷检测？请举例说明。6.遥感图像处理中，计算机视觉技术如何实现小样本数据的地物分类？请说明方法。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国制造业数字化转型趋势，论述计算机视觉技术在工业质检中的具体应用场景及未来发展方向。2.分析计算机视觉技术在智慧城市建设中的核心作用，并探讨其在不同行业（如安防、交通、医疗）的融合应用潜力。答案与解析一、单选题答案与解析1.C解析：工业能耗监测属于物联网和智能楼宇技术范畴，计算机视觉主要用于物理对象的检测与分析，不直接涉及能耗监测。2.C解析：YOLOv5轻量级模型适合实时交通场景，能高效进行车辆计数和分类。3.B解析：语义分割模型（如U-Net）能自动标注病灶区域，适用于医学影像分析。4.B解析：NDVI能有效反映作物光合作用状态，是农业视觉监测的核心指标。5.C解析：Canny边缘检测算法能提取车道线边缘特征，常用于自动驾驶。6.D解析：光照不变性特征提取技术能有效缓解光照变化对人脸识别的影响。7.C解析：区域停留时长是衡量顾客兴趣的关键指标，零售行业常用。8.B解析：迁移学习适合小样本数据场景，能快速训练遥感分类模型。9.A解析：点云配准能处理柔性物体表面不平整问题，适合机器人抓取。10.D解析：AUC最能反映模型在不同阈值下的综合性能，体现鲁棒性。二、多选题答案与解析1.A、C解析：病虫害识别和产量预测是农业视觉应用的核心场景，土壤湿度监测依赖传感器，自动灌溉控制属于控制技术。2.A、B、C解析：交通标志识别、车辆行为预测和停车辅助是自动驾驶视觉模块的常见功能，高精度地图构建依赖其他技术。3.A、B解析：肿瘤分割和边缘平滑是医学影像分析的核心任务，医学报告生成依赖自然语言处理，EEG信号分析不属于视觉范畴。4.A、B、C解析：异常行为检测、人脸布控和违章抓拍是安防视觉应用，环境污染监测依赖光谱分析。5.A、C、D解析：表面划痕识别、异物剔除和包装完整性检查是工业质检的典型视觉任务，尺寸偏差测量依赖激光测距。6.A、C、D解析：森林覆盖率估算、城市扩张监测和土地利用划分是遥感视觉分类任务，水体污染检测依赖多光谱成像。7.A、B、D解析：商品货架管理、顾客流量统计和营业员行为分析是零售视觉应用，自动结账依赖OCR技术。8.A、B、C解析：图像去噪、对比度提升和伪影去除是医学影像增强技术，3D重建依赖多视角成像。9.A、B、D解析：目标跟踪、智能预警和人脸比对是安防视觉应用，视频摘要依赖自然语言处理。10.A、B、D解析：点云拼接、摄像头标定和姿态估计能提高抓取精度，动态光照补偿属于图像处理技术。三、简答题答案与解析1.答案-优势：自动化检测效率高、非接触式测量、可扩展性强。-挑战：光照变化影响、小样本数据训练难、复杂场景适应性差。2.答案-算法改进：采用抗干扰特征提取（如LBP），结合多传感器融合。-硬件优化：使用红外或激光雷达辅助，提高恶劣天气下的感知能力。3.答案-关键步骤：①图像预处理（去噪），②病灶候选区域提取（如阈值分割），③深度学习模型分割（如U-Net），④边界优化（如形态学处理）。4.答案-隐私保护措施：①数据脱敏（如像素值模糊化），②局部隐私计算（如联邦学习），③匿名化处理（如K-匿名）。5.答案-非结构化场景应用：①基于深度学习的物体检测（如YOLO），②多模态数据融合（如RGB+深度图），③自适应特征提取（如SIFT）。6.答案-小样本方法：①迁移学习（如预训练模型微调），②数据增强（如GAN生成），③元学习（如MAML快速适应）。四、论述题答案与解析1.答案-应用场景：①电子元器件表面缺陷检测，②汽车零部件装配引导，③食品包装完整性检查。-发展方向：①与边缘计算结合实