2026年计算机视觉技术实践与应用题目

2026年计算机视觉技术实践与应用题目一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.题目：在北京市自动驾驶出租车场景中，用于实时检测行人、车辆和红绿灯的高精度目标检测算法，最适合采用哪种模型架构？A.YOLOv8B.FasterR-CNNC.SSDv5D.MaskR-CNN2.题目：在上海市智慧医疗影像分析系统中，用于病灶区域分割的算法，需要高精度且能处理复杂纹理，以下哪种技术最合适？A.传统边缘检测（如Canny算子）B.U-NetC.MobileNetV3D.ResNet503.题目：在深圳市高空桥梁巡检中，用于无人机拍摄图像的图像增强算法，以下哪种技术能最大程度提升低光照条件下的细节清晰度？A.直方图均衡化B.双边滤波C.Super-Resolution（超分辨率重建）D.图像去噪（如DnCNN）4.题目：在成都市智慧农业中，用于识别作物病害的图像分类算法，需要兼顾速度和精度，以下哪种模型最合适？A.VGG16B.EfficientNet-L2C.AlexNetD.InceptionV35.题目：在广州市城市交通流量分析中，用于车道线检测的算法，以下哪种方法在复杂光照条件下鲁棒性最好？A.Hough变换B.K-means聚类C.GAN生成对抗网络D.CRF（条件随机场）6.题目：在武汉市无人零售店中，用于商品自动识别的算法，以下哪种技术最适合处理小目标检测问题？A.R-CNNB.YOLOv8-NanoC.SSDD.FasterR-CNN7.题目：在重庆市老旧建筑检测中，用于裂缝检测的算法，以下哪种方法能同时实现高精度和实时性？A.传统模板匹配B.GAN超分辨率C.U-Net结合光流法D.线性回归8.题目：在杭州市港口集装箱识别中，用于多目标跟踪的算法，以下哪种技术最适合处理遮挡问题？A.SORTB.DeepSORTC.Kalman滤波D.KNN聚类9.题目：在南京市智慧安防中，用于人脸识别的算法，以下哪种技术最适合解决光照变化问题？A.EigenfacesB.FaceNetC.LBP（局部二值模式）D.HOG（方向梯度直方图）10.题目：在深圳市无人驾驶场景中，用于3D场景重建的算法，以下哪种技术最适合处理稀疏点云数据？A.SLAM（同步定位与建图）B.PointNetC.CNN（卷积神经网络）D.RANSAC二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.题目：在上海市智慧医疗影像分析中，用于病灶检测的算法需要满足以下哪些要求？A.高精度B.实时性C.低计算资源消耗D.支持多模态数据融合2.题目：在深圳市高空桥梁巡检中，用于图像增强的算法需要满足以下哪些要求？A.提高边缘清晰度B.去除噪声C.保持色彩真实D.支持动态补全缺失区域3.题目：在成都市智慧农业中，用于作物病害识别的算法需要满足以下哪些要求？A.高分辨率图像处理能力B.支持多种病害类型分类C.实时检测能力D.低功耗适配边缘设备4.题目：在广州市城市交通流量分析中，用于车道线检测的算法需要满足以下哪些要求？A.高鲁棒性B.支持动态光照变化C.低误检率D.支持多车道同时检测5.题目：在武汉市无人零售店中，用于商品自动识别的算法需要满足以下哪些要求？A.高精度小目标检测B.支持复杂背景干扰C.低延迟响应D.支持多角度图像处理三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.题目：简述YOLOv8与FasterR-CNN在目标检测任务中的主要区别及其在北京市自动驾驶出租车场景中的适用性分析。2.题目：简述U-Net在上海市智慧医疗影像分析系统中的工作原理及其优势。3.题目：简述图像增强技术在深圳市高空桥梁巡检中的重要性，并列举至少三种常用的增强方法。4.题目：简述EfficientNet-L2在成都市智慧农业中的适用性，并说明其相比其他模型的优势。5.题目：简述车道线检测技术在广州市城市交通流量分析中的挑战，并说明如何提高检测的鲁棒性。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.题目：结合武汉市无人零售店的应用场景，详细论述如何设计一个高精度、低延迟的商品自动识别系统，包括算法选择、数据预处理、模型优化等方面。2.题目：结合重庆市老旧建筑检测的应用场景，详细论述如何利用计算机视觉技术实现高精度裂缝检测，包括数据采集、算法设计、结果验证等方面，并分析其局限性及改进方向。答案与解析一、单选题1.答案：A解析：YOLOv8模型以其高速度和较高的精度，特别适合北京市自动驾驶出租车场景中的实时目标检测需求。FasterR-CNN速度较慢，SSDv5精度略逊，MaskR-CNN主要用于分割任务。2.答案：B解析：U-Net是一种基于深度学习的语义分割模型，特别适合处理医学影像中的病灶分割，能兼顾高精度和复杂纹理处理。传统边缘检测精度不足，MobileNetV3主要用于轻量级分类，ResNet50为通用特征提取器。3.答案：C解析：Super-Resolution（超分辨率重建）技术能有效提升低光照图像的细节清晰度，适合深圳市高空桥梁巡检的需求。直方图均衡化主要改善对比度，双边滤波去噪效果有限，DnCNN专门用于去噪。4.答案：B解析：EfficientNet-L2在精度和效率之间取得了良好平衡，适合成都市智慧农业中实时识别作物病害的需求。VGG16计算量大，AlexNet较老，InceptionV3结构复杂。5.答案：A解析：Hough变换是一种经典的几何特征检测方法，对光照变化鲁棒性较高，适合广州市城市交通流量分析中的车道线检测。K-means聚类用于数据分簇，GAN和CRF不适用于此任务。6.答案：B解析：YOLOv8-Nano专为边缘设备优化，适合处理小目标检测问题，如武汉市无人零售店中的商品识别。R-CNN和FasterR-CNN速度较慢，SSD对小目标效果一般。7.答案：C解析：U-Net结合光流法能同时实现高精度裂缝检测和实时性，适合重庆市老旧建筑检测。传统模板匹配精度低，GAN超分辨率计算量大，线性回归不适用于图像分析。8.答案：B解析：DeepSORT通过结合卡尔曼滤波和外观模型，能有效处理遮挡问题，适合杭州市港口集装箱多目标跟踪。SORT依赖卡尔曼滤波，鲁棒性较差，Kalman滤波和KNN聚类不适用于此场景。9.答案：B解析：FaceNet通过深度学习提取人脸特征，对光照变化具有较强鲁棒性，适合南京市智慧安防中的人脸识别。Eigenfaces依赖特征脸，LBP和HOG为传统方法，鲁棒性较差。10.答案：A解析：SLAM（同步定位与建图）技术适合处理稀疏点云数据，如深圳市无人驾驶场景中的3D场景重建。PointNet适用于密集点云，CNN为2D图像处理，RANSAC主要用于几何估计。二、多选题1.答案：A、B、C解析：上海市智慧医疗影像分析系统中的病灶检测算法需满足高精度、实时性和低计算资源消耗。多模态数据融合是加分项，非必需。2.答案：A、B、C解析：深圳市高空桥梁巡检中的图像增强算法需提高边缘清晰度、去除噪声并保持色彩真实。动态补全缺失区域不适用于桥梁巡检。3.答案：A、B、C解析：成都市智慧农业中的作物病害识别算法需支持高分辨率图像、多病害分类和实时检测。低功耗非核心要求。4.答案：A、B、C答案：车道线检测算法需具备高鲁棒性、支持动态光照变化和低误检率。多车道同时检测是加分项。5.答案：A、B、C解析：武汉市无人零售店中的商品自动识别算法需支持高精度小目标检测、复杂背景干扰和低延迟响应。多角度图像处理是加分项。三、简答题1.答案：YOLOv8是一种单阶段目标检测模型，速度快，适合实时场景；FasterR-CNN是两阶段模型，精度高，但速度较慢。北京市自动驾驶出租车场景需要实时检测，YOLOv8更适用。2.答案：U-Net通过编码器-解码器结构实现高精度分割，其优势在于能处理医学影像中的小目标，并保持像素级精度。3.答案：图像增强技术能提升图像质量，如直方图均衡化、双边滤波和Super-Resolution，对桥梁巡检至关重要。4.答案：EfficientNet-L2兼顾精度和效率，适合农业场景。其优势在于通过复合缩放方式提升模型性能，同时减少计算量。5.答案：车道线检测面临光照变化、遮挡等挑战，可通过改进Hough变换参数、结合深度学习等方法提高鲁棒性。四、论述题1.答案：算法选择：采用YOLOv8-Nano进行商品检测，兼顾精度和速度。数据预处理：使用数据增强技术（