2026年计算机视觉技术与应用测试题

2026年计算机视觉技术与应用测试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）考察内容：计算机视觉基础理论与技术原理1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常适用于小目标检测？（）A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.RCNN2.以下哪种图像增强方法主要用于提高图像对比度？（）A.高斯滤波B.直方图均衡化C.中值滤波D.形态学变换3.在语义分割任务中，U-Net网络的核心优势是什么？（）A.高速检测B.多尺度特征融合C.低内存占用D.高精度定位4.以下哪种技术常用于解决深度学习模型的过拟合问题？（）A.数据增强B.DropoutC.BatchNormalizationD.EarlyStopping5.在自动驾驶场景中，以下哪种传感器常用于环境感知？（）A.激光雷达（LiDAR）B.GPSC.超声波传感器D.温湿度传感器6.以下哪种方法常用于图像去噪？（）A.卷积神经网络（CNN）B.小波变换C.高斯滤波D.最大池化7.在人脸识别任务中，以下哪种特征提取方法常用于跨光照场景？（）A.LBPB.HOGC.FPND.DCT8.在医学影像分析中，以下哪种技术常用于病灶检测？（）A.SIFTB.RANSACC.3DU-NetD.Gabor滤波器9.在视频理解任务中，以下哪种算法常用于行为识别？（）A.CRNNB.LSTNetC.FasterR-CNND.GAN10.在工业质检场景中，以下哪种方法常用于缺陷分类？（）A.K-Means聚类B.支持向量机（SVM）C.深度学习迁移学习D.贝叶斯分类二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）考察内容：计算机视觉高级技术与行业应用1.在自动驾驶中，以下哪些技术属于传感器融合的范畴？（）A.GPS/IMU融合B.摄像头与LiDAR融合C.毫米波雷达与激光雷达融合D.视觉与激光雷达融合2.在医学影像分割中，以下哪些方法可以提高分割精度？（）A.U-NetB.DeepLabC.FPND.FCN3.在视频目标跟踪中，以下哪些算法常用于解决遮挡问题？（）A.SORTB.DeepSORTC.FairMOTD.Kalman滤波4.在工业质检中，以下哪些技术常用于缺陷检测？（）A.机器视觉系统B.深度学习缺陷检测C.模式识别算法D.传统图像处理方法5.在人脸识别中，以下哪些因素会影响识别精度？（）A.光照条件B.采集角度C.遮挡（如口罩）D.人脸数据库规模三、填空题（共10题，每题1分，合计10分）考察内容：计算机视觉术语与关键概念1.计算机视觉中的“降采样”操作通常使用______滤波器实现。2.在目标检测中，______是一种常用的边界框回归算法。3.语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到______类别。4.Dropout是一种常用的______方法，可以有效防止过拟合。5.在自动驾驶中，______传感器常用于高精度定位。6.图像去噪中，______滤波器可以去除高频噪声。7.人脸识别中，______特征提取方法对光照不敏感。8.医学影像分析中，______网络常用于病灶分割。9.视频理解中，______算法可以用于行为识别。10.工业质检中，______方法常用于缺陷分类。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）考察内容：计算机视觉技术原理与应用场景分析1.简述FasterR-CNN算法的基本流程及其优缺点。2.解释什么是数据增强，并列举三种常用的数据增强方法。3.在自动驾驶中，传感器融合的目的是什么？常见的传感器有哪些？4.描述语义分割与目标检测的主要区别，并举例说明两种技术的应用场景。5.在工业质检中，深度学习缺陷检测相比传统方法有哪些优势？五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）考察内容：计算机视觉技术发展趋势与行业挑战1.结合当前技术趋势，论述计算机视觉在智慧城市中的应用前景及面临的挑战。2.分析深度学习在医学影像分析中的局限性，并提出可能的解决方案。答案与解析一、单选题1.C-SSD（SingleShotMultiBoxDetector）通过多尺度特征图直接预测目标边界框，对小目标检测效果较好。-FasterR-CNN和YOLOv5适用于快速检测，但小目标容易漏检。-RCNN需要多阶段检测，效率较低。2.B-直方图均衡化通过调整图像灰度分布增强对比度，适用于低对比度图像。-高斯滤波和形态学变换主要用于平滑和结构化处理。-中值滤波适用于去除椒盐噪声。3.B-U-Net通过跳跃连接融合多尺度特征，提高分割精度，尤其适用于医学影像分割。-其他选项分别侧重检测、效率和资源占用。4.B-Dropout通过随机丢弃神经元，强制网络学习更鲁棒的特征。-其他选项分别侧重数据扩充、归一化和提前停止训练。5.A-LiDAR（激光雷达）提供高精度三维点云数据，常用于自动驾驶环境感知。-GPS用于定位但精度有限，超声波和温湿度传感器应用较少。6.B-小波变换通过多尺度分解去除噪声，适用于图像去噪。-CNN和最大池化是特征提取方法，高斯滤波主要用于平滑。7.C-FPN（FeaturePyramidNetwork）通过多尺度特征融合提高跨光照场景的人脸识别性能。-LBP和HOG对光照敏感，DCT主要用于频域分析。8.C-3DU-Net适用于医学影像的病灶分割，如肿瘤检测。-SIFT和RANSAC用于特征匹配和几何估计，Gabor滤波器用于纹理分析。9.B-LSTNet（LongShort-TermNetwork）通过3D卷积捕捉视频时序信息，适用于行为识别。-CRNN用于文本识别，FasterR-CNN和GAN应用较少。10.B-SVM（SupportVectorMachine）适用于小样本缺陷分类，效率高。-K-Means和GAN应用较少，迁移学习适用于复杂场景。二、多选题1.A,B,C,D-自动驾驶中常见传感器融合方法包括GPS/IMU、摄像头与LiDAR、毫米波雷达与激光雷达、视觉与激光雷达等。2.A,B,C,D-U-Net、DeepLab、FPN、FCN均通过多尺度特征融合提高分割精度。3.A,B,C,D-SORT、DeepSORT、FairMOT、Kalman滤波均用于解决视频目标跟踪中的遮挡问题。4.A,B,C,D-工业质检中，机器视觉系统、深度学习缺陷检测、模式识别算法、传统图像处理方法均用于缺陷检测。5.A,B,C,D-光照条件、采集角度、遮挡、人脸数据库规模均影响人脸识别精度。三、填空题1.高斯2.RPN（RegionProposalNetwork）3.语义4.正则化5.LiDAR6.中值7.LBP（LocalBinaryPatterns）8.3DU-Net9.LSTNet10.SVM（SupportVectorMachine）四、简答题1.FasterR-CNN算法流程及优缺点-流程：①提取特征图；②生成区域建议（RPN）；③分类和回归边界框；④非极大值抑制（NMS）筛选目标。-优点：精度较高，速度快。-缺点：计算量大，对小目标检测效果有限。2.数据增强及方法-定义：通过变换输入数据提高模型泛化能力。-方法：①随机旋转；②水平翻转；③亮度调整。3.传感器融合目的及类型-目的：提高感知精度和鲁棒性。-类型：GPS/IMU、摄像头与LiDAR、毫米波雷达与激光雷达等。4.语义分割与目标检测区别及场景-区别：语义分割逐像素分类，目标检测定位目标。-场景：语义分割用于场景理解，目标检测用于目标识别。5.深度学习缺陷检测优势-优