2026年计算机视觉与人工智能应用进阶题目

2026年计算机视觉与人工智能应用进阶题目一、单选题（每题2分，共20题）1.在智慧城市建设中，计算机视觉技术主要用于以下哪个场景？A.智能交通信号灯控制B.远程医疗诊断C.智能零售店铺客流分析D.智能电网故障检测2.以下哪种深度学习模型最适合用于小样本图像分类任务？A.卷积神经网络（CNN）B.生成对抗网络（GAN）C.变分自编码器（VAE）D.自编码器（Autoencoder）3.在自动驾驶系统中，计算机视觉主要用于以下哪个环节？A.车辆动力系统控制B.道路环境感知C.车辆制动系统调节D.导航路径规划4.以下哪种图像增强技术最适合用于低光照条件下的图像处理？A.直方图均衡化B.高斯滤波C.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）D.中值滤波5.在医疗影像分析中，以下哪种模型最适合用于病灶检测？A.循环神经网络（RNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.卷积神经网络（CNN）D.生成对抗网络（GAN）6.以下哪种目标检测算法在复杂场景下表现最佳？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN7.在人脸识别系统中，以下哪种特征提取方法最常用？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.深度学习特征提取D.灰度共生矩阵（GLCM）8.以下哪种图像分割方法最适合用于医学影像分割？A.超级像素分割B.活动轮廓模型（ActiveContours）C.图像阈值分割D.U-Net9.在工业质检中，以下哪种模型最适合用于缺陷检测？A.生成对抗网络（GAN）B.变分自编码器（VAE）C.卷积神经网络（CNN）D.循环神经网络（RNN）10.以下哪种技术最适合用于实时视频流处理？A.高斯混合模型（GMM）B.深度学习模型C.传统图像处理算法D.贝叶斯网络二、多选题（每题3分，共10题）1.在智慧零售中，计算机视觉技术可以应用于以下哪些场景？A.商品货架管理B.客流密度分析C.消费者行为分析D.商品价格自动识别2.以下哪些深度学习模型可以用于图像生成任务？A.生成对抗网络（GAN）B.变分自编码器（VAE）C.卷积神经网络（CNN）D.自编码器（Autoencoder）3.在自动驾驶系统中，计算机视觉技术可以用于以下哪些任务？A.交通标志识别B.车道线检测C.行人检测D.自主导航4.以下哪些图像增强技术可以提高图像的清晰度？A.锐化滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）5.在医疗影像分析中，以下哪些模型可以用于病灶检测？A.卷积神经网络（CNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.生成对抗网络（GAN）D.U-Net6.以下哪些目标检测算法属于单阶段检测器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.R-CNN7.在人脸识别系统中，以下哪些特征提取方法可以提高识别精度？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.深度学习特征提取D.灰度共生矩阵（GLCM）8.以下哪些图像分割方法可以用于医学影像分割？A.超级像素分割B.活动轮廓模型（ActiveContours）C.图像阈值分割D.U-Net9.在工业质检中，以下哪些模型可以用于缺陷检测？A.生成对抗网络（GAN）B.变分自编码器（VAE）C.卷积神经网络（CNN）D.循环神经网络（RNN）10.以下哪些技术可以提高实时视频流处理的效率？A.模型压缩B.硬件加速C.分布式计算D.传统图像处理算法三、简答题（每题5分，共5题）1.简述计算机视觉技术在智慧城市建设中的应用场景及其优势。2.简述深度学习模型在小样本图像分类任务中的优势及其常用方法。3.简述自动驾驶系统中计算机视觉技术的应用流程及其关键挑战。4.简述图像增强技术在低光照条件下的应用原理及其优缺点。5.简述人脸识别系统中特征提取方法的作用及其常用技术。四、论述题（每题10分，共2题）1.论述计算机视觉技术在医疗影像分析中的应用现状及未来发展趋势。2.论述自动驾驶系统中计算机视觉技术的关键挑战及其解决方案。答案与解析一、单选题1.C-智能零售店铺客流分析是计算机视觉技术的重要应用场景之一，通过分析顾客行为和客流密度，优化店铺布局和营销策略。其他选项虽然涉及计算机视觉，但不是主要应用场景。2.A-卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现优异，尤其在小样本情况下，通过迁移学习等方法可以提高分类精度。其他模型更适合其他任务。3.B-道路环境感知是自动驾驶系统的核心功能之一，计算机视觉技术可以识别道路标志、车道线、行人等，为自动驾驶提供决策依据。4.C-对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）可以有效提高低光照条件下的图像对比度，同时避免过度放大噪声。其他技术效果较差。5.C-卷积神经网络（CNN）在医学影像分析中表现最佳，可以自动提取病灶特征，提高检测精度。其他模型更适合其他任务。6.B-YOLOv5在复杂场景下表现最佳，具有高速度和高精度，适合实时目标检测。其他算法在复杂场景下效果较差。7.C-深度学习特征提取方法可以自动学习人脸特征，提高识别精度。其他方法效果较差。8.D-U-Net是医学影像分割的常用模型，具有高精度和高鲁棒性。其他方法效果较差。9.C-卷积神经网络（CNN）在工业质检中表现最佳，可以自动识别缺陷，提高检测效率。其他模型效果较差。10.B-深度学习模型可以通过模型压缩和硬件加速提高实时视频流处理效率。其他技术效果较差。二、多选题1.A,B,C-商品货架管理、客流密度分析、消费者行为分析是计算机视觉技术在智慧零售中的主要应用场景。商品价格自动识别不属于主要应用场景。2.A,B,D-生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、自编码器（Autoencoder）可以用于图像生成任务。卷积神经网络（CNN）主要用于图像分类和特征提取。3.A,B,C-交通标志识别、车道线检测、行人检测是自动驾驶系统中的关键任务。自主导航属于规划任务，不属于计算机视觉范畴。4.A,D-锐化滤波和对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）可以提高图像清晰度。高斯滤波和中值滤波主要用于降噪，效果较差。5.A,D-卷积神经网络（CNN）和U-Net在医学影像分析中表现最佳。其他模型更适合其他任务。6.A,B-YOLOv5和SSD属于单阶段检测器，速度快。FasterR-CNN和R-CNN属于两阶段检测器，速度较慢。7.A,B,C-主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、深度学习特征提取可以提高人脸识别精度。灰度共生矩阵（GLCM）效果较差。8.B,D-活动轮廓模型（ActiveContours）和U-Net可以用于医学影像分割。超级像素分割和图像阈值分割效果较差。9.C-卷积神经网络（CNN）在工业质检中表现最佳。其他模型效果较差。10.A,B,C-模型压缩、硬件加速、分布式计算可以提高实时视频流处理效率。传统图像处理算法效果较差。三、简答题1.计算机视觉技术在智慧城市建设中的应用场景及其优势-应用场景：智能交通管理（如交通流量监测、违章检测）、智能安防（如人脸识别、行为分析）、智能零售（如客流分析、商品识别）、智能医疗（如远程诊断、病灶检测）。-优势：提高城市管理效率、降低人力成本、提升安全性、优化公共服务。2.深度学习模型在小样本图像分类任务中的优势及其常用方法-优势：通过迁移学习、数据增强等方法提高分类精度。常用方法：迁移学习（利用预训练模型）、数据增强（如旋转、翻转）、生成对抗网络（GAN）生成合成数据。3.自动驾驶系统中计算机视觉技术的应用流程及其关键挑战-应用流程：图像采集（摄像头、雷达等）→图像预处理（降噪、增强）→目标检测（交通标志、行人等）→环境感知（车道线、道路标志）→决策规划。-关键挑战：光照变化、天气影响、复杂场景识别、实时性要求。4.图像增强技术在低光照条件下的应用原理及其优缺点-应用原理：通过提高图像对比度、增强细节，改善图像质量。常用方法：对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）。-优点：有效提高图像质量，避免过度放大噪声。缺点：可能引入伪影，需要优化参数。5.人脸识别系统中特征提取方法的作用及其常用技术-作用：将人脸图像转换为高维特征向量，用于后续比对和识别。常用技术：深度学习特征提取（如FaceNet）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）。四、论述题1.计算机视觉技术在医疗影像分析中的应用现状及未来发展趋势-应用现状：病灶检测（如肿瘤、病变）、图像分割（如器官分割）、三维重建（如脑部结构）。未来趋势：多模态融合