2026年计算机视觉技术解析计算机视觉专业题库

2026年计算机视觉技术解析：计算机视觉专业题库一、单选题（共10题，每题2分）考察方向：基础理论与技术原理1.题干：在计算机视觉中，以下哪种方法通常用于解决光照变化对图像质量的影响？A.直方图均衡化B.卡尔曼滤波C.SIFT特征点检测D.深度学习迁移学习答案：A解析：直方图均衡化通过调整图像灰度分布来增强对比度，适用于光照不均场景。卡尔曼滤波用于状态估计，SIFT用于特征检测，迁移学习是深度学习应用方式。2.题干：以下哪种算法在目标检测任务中常用于处理小目标检测问题？A.R-CNNB.YOLOv5C.FasterR-CNND.SSD答案：B解析：YOLOv5通过单阶段检测和多尺度特征融合，对小目标检测效果较好。R-CNN、FasterR-CNN、SSD属于双阶段检测，对小目标漏检率较高。3.题干：在自动驾驶领域，以下哪种技术常用于实时车道线检测？A.GAN生成对抗网络B.传统霍夫变换C.CNN卷积神经网络D.Transformer答案：B解析：霍夫变换是经典的车道线检测方法，计算效率高且鲁棒。GAN、CNN、Transformer更适用于语义分割或深度估计等任务。4.题干：以下哪种度量指标常用于评估图像分割的准确性？A.IoU（交并比）B.F1-scoreC.BLEUD.PSNR答案：A解析：IoU用于评估分割框与真实框的重叠程度，是目标检测和分割的常用指标。F1-score用于分类任务，BLEU用于机器翻译，PSNR用于图像质量评估。5.题干：在3D视觉中，以下哪种方法常用于相机标定？A.光流法B.SLAM同步定位与建图C.双目立体视觉D.张正友标定法答案：D解析：张正友标定法是经典的单目相机标定方法，适用于工业检测场景。光流法用于运动估计，SLAM用于环境构建，双目立体视觉用于深度估计。6.题干：以下哪种网络结构常用于图像超分辨率任务？A.ResNetB.VGGC.ESRGAND.GPT答案：C解析：ESRGAN（EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）是高效的超分辨率模型。ResNet、VGG主要用于分类，GPT是自然语言处理模型。7.题干：在人脸识别中，以下哪种特征提取方法常用于提高鲁棒性？A.主成分分析（PCA）B.深度学习嵌入C.灰度图像处理D.LBP局部二值模式答案：B解析：深度学习嵌入（如ArcFace、SphereFace）通过度量学习提升特征区分度。PCA、LBP适用性有限，灰度图像处理会丢失纹理信息。8.题干：以下哪种技术常用于解决视频目标跟踪中的遮挡问题？A.Kalman滤波B.RNN循环神经网络C.GAN生成对抗网络D.CRF条件随机场答案：B解析：RNN及其变种（如LSTM）能捕捉时序依赖，适用于遮挡场景跟踪。Kalman滤波适用于线性系统，GAN、CRF应用范围较窄。9.题干：在工业质检领域，以下哪种方法常用于表面缺陷检测？A.传统边缘检测B.YOLOv8C.语义分割D.关键点检测答案：C解析：语义分割能精确实时检测缺陷区域。边缘检测分辨率低，YOLOv8、关键点检测更适用于目标定位。10.题干：以下哪种技术常用于解决多视角图像拼接问题？A.光束法平差B.Dijkstra算法C.A搜索算法D.贝叶斯网络答案：A解析：光束法平差通过优化相机参数实现图像拼接，是主流方法。Dijkstra、A用于路径规划，贝叶斯网络用于不确定性推理。二、多选题（共5题，每题3分）考察方向：技术组合与实际应用1.题干：在自动驾驶视觉系统中，以下哪些技术常用于行人检测？A.SSD目标检测器B.YOLOv5C.FasterR-CNND.GAN生成对抗网络答案：A、B、C解析：SSD、YOLOv5、FasterR-CNN都是主流目标检测框架，适用于行人检测。GAN主要用于生成数据，不直接用于检测。2.题干：在医疗影像分析中，以下哪些方法可用于病灶分割？A.U-NetB.MaskR-CNNC.3DCNND.K-means聚类答案：A、B、C解析：U-Net、MaskR-CNN、3DCNN均适用于医学图像分割。K-means是传统聚类算法，不适用于病灶分割。3.题干：在增强现实（AR）中，以下哪些技术对实时性要求较高？A.SLAM同步定位与建图B.深度估计C.光学标记识别D.3D重建答案：A、B解析：SLAM和深度估计需要低延迟处理，适用于AR实时渲染。光学标记识别、3D重建对延迟容忍度较高。4.题干：在机器人视觉导航中，以下哪些方法可用于环境感知？A.LiDAR点云处理B.双目立体视觉C.深度相机D.光流法答案：A、B、C解析：LiDAR、双目视觉、深度相机均提供环境几何信息。光流法用于运动估计，不直接用于静态环境感知。5.题干：在遥感图像处理中，以下哪些技术可用于土地覆盖分类？A.卷积神经网络（CNN）B.随机森林C.光谱分析D.图像增强答案：A、B、C解析：CNN、随机森林、光谱分析是主流分类方法。图像增强仅用于预处理，不直接用于分类。三、简答题（共5题，每题5分）考察方向：技术原理与行业应用1.题干：简述双目立体视觉的基本原理及其在3D重建中的应用。答案：双目立体视觉通过模拟人类双眼观察，利用左右相机成像差异计算深度信息。通过匹配对应特征点，可计算视差（Disparity），进而生成3D点云。应用包括自动驾驶障碍物测距、AR场景重建等。2.题干：简述YOLOv5目标检测的优势及其在视频监控中的改进方向。答案：YOLOv5优势：单阶段检测速度快、支持多尺度特征融合、易部署。改进方向：针对视频监控可增加时序信息（如使用RNN），优化小目标检测（如结合Anchor-Free），提升遮挡场景鲁棒性。3.题干：简述图像超分辨率（Super-Resolution）的常用方法及其在医疗影像中的意义。答案：常用方法：插值法（如双线性插值）、单网络超分辨率（如SRCNN）、生成对抗网络（如ESRGAN）。意义：提升低分辨率医疗影像（如CT、MRI）清晰度，有助于病灶诊断。4.题干：简述人脸识别中，如何通过特征提取提升跨光照、姿态变化的鲁棒性？答案：方法：1）使用深度学习嵌入（如ArcFace），通过度量学习增强特征区分度；2）结合多模态特征（如结合纹理、红外图像）；3）引入数据增强（如光照、姿态模拟）。5.题干：简述自动驾驶中，摄像头与LiDAR融合的必要性及其挑战。答案：必要性：摄像头提供语义信息（如车道线、交通标志），LiDAR提供精确距离，融合可提升全天候可靠性。挑战：传感器标定误差、数据同步问题、计算资源需求。四、论述题（共2题，每题10分）考察方向：综合应用与行业趋势1.题干：结合中国智慧城市建设的背景，论述计算机视觉在交通管理中的具体应用及未来发展方向。答案：具体应用：1）车流检测：通过视频分析实时监控路口拥堵，优化信号灯配时；2）违章识别：自动抓拍闯红灯、违停等行为；3）人脸识别：结合门禁系统实现无感通行。未来方向：1）多传感器融合（摄像头+雷达+摄像头），提升恶劣天气下的可靠性；2）边缘计算落地，减少数据传输延迟；3）结合AI预测车流，实现动态信号灯控制。2.题干：结合工业4.0趋势，论述计算机视觉在智能制造中的应用场景及面临的挑战。答案：应用场景：1）产品缺陷检测：通过机器视觉替代人工质检，提高效率；2）机器人引导：视觉SLAM技术引导机械臂自主作业；3）生产流程监控：实时分析生产线状态，预测故障。挑战：1）复杂场景适应性：如多光源干扰、表面反光；2）实时性要求：高速生产线需毫秒级处理；3）数据标注成本：深度学习依赖大量标注数据。答案与解析单选题1.A2.B3.B4.A5.D6.C7.B8.B9.C10.A多选题1.A、B、C2.A、B、C3.A、B4.A、B、C5.A、B、C简答题1.双目立体视觉原理：通过左右相机成像差异计算视差，匹配特征点生成3D点云。应用：3D重建、自动驾驶测距。3D重建应用：生成场景深度图，用于AR虚拟物体放置、机器人导航。2.YOLOv5优势：单阶段检测，速度快，支持多尺度特征。改进方向：结合RNN处理时序信息，优化小目标检测。3.超分辨率方法：插值法（双线性）、单网络（SRCNN）、GAN（ESRGAN）。医疗影像意义：提升CT/MRI清晰度，辅助病灶诊断。4.人脸识别鲁棒性提升：深度学习嵌入（ArcFace）、多模态特征融合、数据增强（光照/姿态模拟）。5.摄像头与LiDAR