2026年人工智能在智慧城市中的应用题集

2026年人工智能在智慧城市中的应用题集一、单选题（每题2分，共10题）背景：假设某沿海城市计划利用人工智能技术提升港口物流效率和海岸线安全监测能力。1.在智慧港口中，利用计算机视觉技术自动识别集装箱编号，其主要依赖的人工智能算法是？A.机器学习中的决策树算法B.深度学习中的卷积神经网络（CNN）C.贝叶斯分类算法D.K-means聚类算法2.智慧城市中的交通信号灯智能调度系统，若要实现实时流量预测，最适合采用的AI模型是？A.线性回归模型B.长短期记忆网络（LSTM）C.逻辑回归模型D.支持向量机（SVM）3.在城市应急响应中，AI辅助的灾害预测系统通过分析历史气象数据，预测台风路径时，应优先使用哪种技术？A.决策树分类B.隐马尔可夫模型（HMM）C.神经网络回归D.K最近邻算法（KNN）4.智慧医疗系统中，利用AI分析患者医学影像（如CT扫描）以辅助诊断肿瘤，最常用的模型是？A.朴素贝叶斯分类器B.生成对抗网络（GAN）C.U-Net深度学习模型D.随机森林算法5.在智慧农业中，AI系统通过无人机拍摄的作物图像检测病虫害，主要依赖的技术是？A.强化学习B.目标检测算法（如YOLO）C.聚类分析D.关联规则挖掘6.智慧电网中，AI用于预测用电负荷，避免停电，最适合的模型是？A.逻辑回归B.梯度提升树（GBDT）C.线性规划D.朴素贝叶斯7.城市安防系统中，AI人脸识别技术用于门禁管理，其核心算法属于？A.关联规则算法B.特征提取与度量学习C.时间序列分析D.线性回归8.智慧交通中的自动驾驶车辆路径规划，若考虑实时避障，最适合的AI技术是？A.贝叶斯网络B.A搜索算法结合深度学习C.决策树D.聚类分析9.在智慧养老系统中，AI通过语音识别监测独居老人状态，其关键技术是？A.意图识别与情感分析B.关联规则挖掘C.聚类分析D.时间序列预测10.智慧城市中的AI垃圾分类系统，通过图像识别分类垃圾种类，最适合的模型是？A.逻辑回归B.卷积神经网络（CNN）C.支持向量机（SVM）D.决策树二、多选题（每题3分，共5题）背景：某中部城市计划构建AI驱动的城市治理平台，涵盖交通、安防、环保等多个领域。1.在智慧交通信号优化中，AI系统需要收集哪些数据？A.道路车流量B.天气状况C.公交车实时位置D.道路施工信息E.消防车紧急调度需求2.AI赋能的城市安防系统可能涉及哪些技术？A.视频行为分析B.人脸识别C.异常事件检测D.自然语言处理（NLP）E.神经网络聚类3.智慧环保中，AI用于监测空气质量时，可能依赖哪些传感器数据？A.PM2.5浓度B.温湿度C.风速风向D.噪音水平E.气体成分（如CO2）4.在智慧医疗中，AI辅助诊断系统可能应用哪些模型？A.逻辑回归B.深度学习（CNN）C.支持向量机（SVM）D.贝叶斯网络E.强化学习5.智慧农业中，AI技术可用于哪些场景？A.作物生长监测B.病虫害预警C.智能灌溉控制D.土壤成分分析E.农业政策优化三、简答题（每题4分，共5题）背景：假设某北方城市冬季易发生雾霾，计划利用AI技术提升空气质量治理效果。1.简述AI在雾霾预测中的应用原理。2.描述智慧交通中AI信号灯优化的工作流程。3.解释AI如何辅助城市安防系统进行异常事件检测。4.说明AI在智慧养老中的具体应用场景。5.分析AI技术如何提升城市垃圾分类效率。四、论述题（每题10分，共2题）背景：结合某沿海或内陆城市的实际情况，探讨AI技术在提升城市韧性（如抗灾、应急响应）中的作用。1.结合具体案例，论述AI技术如何帮助城市应对极端天气灾害（如台风、洪涝）。2.分析AI技术在提升城市治理效率、减少行政成本方面的潜力与实践挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：计算机视觉中的集装箱编号识别属于图像分类任务，卷积神经网络（CNN）是主流算法。2.B-解析：交通流量预测属于时间序列分析，LSTM能处理长期依赖关系。3.C-解析：灾害预测需考虑历史气象数据的时间序列特征，神经网络回归更适用。4.C-解析：医学影像分析常用U-Net，专为医学图像分割设计。5.B-解析：作物病虫害检测属于目标检测问题，YOLO等算法高效。6.B-解析：用电负荷预测需处理多变量复杂关系，GBDT集成学习更优。7.B-解析：人脸识别依赖深度学习特征提取与度量学习。8.B-解析：自动驾驶避障结合A搜索与深度学习，兼顾路径规划与实时性。9.A-解析：语音监测需分析老人意图与情感状态，结合NLP技术。10.B-解析：垃圾图像分类依赖CNN，能自动提取纹理、形状等特征。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-解析：信号优化需综合交通流量、天气、施工等数据。2.A、B、C-解析：安防系统核心是视频分析、身份识别、异常检测。3.A、B、C、D-解析：空气质量监测需多维度传感器数据支持。4.B、C、D-解析：深度学习、SVM、贝叶斯网络在医学影像分析中常用。5.A、B、C、D-解析：AI在农业可监测生长、预警病虫害、控制灌溉、分析土壤。三、简答题答案与解析1.AI雾霾预测原理-解析：AI通过收集气象数据（温度、湿度、风速）、污染物排放数据（工业、交通）、卫星遥感数据，利用机器学习模型（如LSTM）预测PM2.5浓度变化趋势。2.AI信号灯优化流程-解析：①收集实时车流量；②AI模型（如强化学习）动态调整绿灯时长；③考虑优先级（公交、急救车）；④反馈优化信号配时策略。3.AI异常事件检测-解析：通过视频分析（如YOLO检测异常行为）、人脸比对（陌生人识别）、声音分析（警报声检测），触发警报并通知安保。4.AI智慧养老应用-解析：语音助手监测健康问题（如跌倒）、AI分析睡眠数据、智能药盒提醒服药、紧急呼叫系统。5.AI垃圾分类效率提升-解析：图像识别分类垃圾（可回收/有害/厨余），结合机械臂自动分拣，降低人工成本。四、论述题答案与解析1.AI抗灾应用案例-解析：以台风为例，AI可通