2026年计算机视觉技术高级考试题库

2026年计算机视觉技术高级考试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在自动驾驶领域，以下哪种传感器技术对于实时检测和跟踪行人最为可靠？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达（Radar）C.高清摄像头（Camera）D.超声波传感器（UltrasonicSensor）2.在医学影像分析中，用于病灶自动分割的深度学习模型，以下哪种损失函数能够更好地平衡边界精度和内部平滑性？A.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）B.均方误差损失（MSELoss）C.Dice损失（DiceLoss）D.L1损失（L1Loss）3.在工业质检领域，若需要检测产品表面微小划痕，以下哪种相机模组最适合？A.色彩相机（ColorCamera）B.高分辨率黑白相机（High-ResolutionB&WCamera）C.热成像相机（ThermalCamera）D.3D结构光相机（3DStructuredLightCamera）4.在人脸识别系统中，用于提升鲁棒性的关键技术是？A.活体检测（LivenessDetection）B.感知哈希（PerceptualHashing）C.慢特征分析（SFA）D.数据增强（DataAugmentation）5.在视频目标跟踪任务中，以下哪种算法对遮挡场景的适应性最强？A.光流法（OpticalFlow）B.相关滤波（CorrelationFilter）C.基于检测的跟踪（Detection-basedTracking）D.多假设跟踪（MHT）6.在遥感影像处理中，用于土地覆盖分类的典型深度学习模型是？A.卷积自编码器（ConvolutionalAutoencoder）B.U-NetC.VGG16D.GAN（生成对抗网络）7.在无人零售场景中，用于识别商品的主要技术是？A.条形码扫描B.光学字符识别（OCR）C.计算机视觉商品识别D.指纹识别8.在机器人导航中，SLAM（即时定位与地图构建）的核心挑战是？A.计算资源限制B.环境光照变化C.精度与实时性平衡D.数据标注成本9.在自动驾驶的“三阶段”测试中，以下哪个阶段属于封闭场地测试？A.功能安全测试B.环境适应性测试C.路测（公共道路测试）D.离线仿真测试10.在图像超分辨率任务中，以下哪种模型能够更好地保留边缘细节？A.EDSR（EnhancedDeepSuper-Resolution）B.SRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）C.SRGAN（Super-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）D.RCAN（RecursiveConvolutionalArchitectureNetwork）二、多选题（每题3分，共10题）1.在工业自动化领域，计算机视觉的主要应用场景包括哪些？A.产品缺陷检测B.物料搬运引导C.人机协作安全监控D.医学影像诊断2.在目标检测任务中，以下哪些技术属于非极大值抑制（NMS）的优化方法？A.批归一化（BatchNormalization）B.损失函数加权（LossWeighting）C.IoU阈值动态调整D.非极大值抑制（NMS）本身3.在自动驾驶的传感器融合中，以下哪些传感器可以提供互补信息？A.激光雷达（LiDAR）B.高清摄像头（Camera）C.毫米波雷达（Radar）D.GPS定位模块4.在医学影像分割中，以下哪些方法可以提高病灶检测的敏感度？A.多尺度特征融合B.融合深度学习与传统图像处理C.数据增强（DataAugmentation）D.增强学习（ReinforcementLearning）5.在视频分析中，以下哪些技术可以用于行为识别？A.光流法（OpticalFlow）B.动作识别模型（如MoCo）C.关键点检测（KeypointDetection）D.时序卷积神经网络（TCN）6.在遥感影像处理中，以下哪些方法可以用于变化检测？A.光谱特征分析B.基于深度学习的语义分割C.多时相影像配准D.热红外成像技术7.在无人零售中，计算机视觉可以用于哪些场景？A.商品自动识别B.人流统计与分析C.货架自动补货D.消费者行为分析8.在机器人导航中，SLAM的核心算法包括哪些？A.图优化（GraphOptimization）B.特征点提取（FeatureExtraction）C.惯性导航辅助（IMUAssistedNavigation）D.地图构建（MapConstruction）9.在自动驾驶测试中，以下哪些属于开放道路测试的指标？A.防护等级（如IP等级）B.碰撞测试（CrashTest）C.恶劣天气适应性D.道路场景覆盖率10.在图像超分辨率中，以下哪些技术可以提高重建质量？A.域对抗网络（DomainAdversarialNetwork）B.生成对抗网络（GAN）C.多尺度特征融合D.迭代优化算法三、判断题（每题1分，共10题）1.深度学习模型在计算机视觉任务中可以完全替代传统图像处理方法。（×）2.在自动驾驶中，毫米波雷达的探测距离比激光雷达更远。（√）3.在医学影像分割中，Dice损失比交叉熵损失更适用于小目标检测。（√）4.计算机视觉在工业质检中的应用可以提高产品一致性的同时降低人工成本。（√）5.人脸识别系统在光照变化较大的场景下需要更强的鲁棒性。（√）6.在视频目标跟踪中，光流法可以完全解决遮挡问题。（×）7.遥感影像处理中的土地覆盖分类属于计算机视觉的典型应用。（√）8.无人零售中的商品识别主要依赖机器学习算法。（×）9.SLAM算法在动态环境中需要更高的计算资源。（√）10.图像超分辨率技术可以完全恢复丢失的图像细节。（×）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述自动驾驶中传感器融合的必要性和主要挑战。答案：必要性：单一传感器存在局限性，如激光雷达在恶劣天气下性能下降，摄像头易受光照影响，毫米波雷达分辨率较低。传感器融合可以弥补单一传感器的不足，提高系统的鲁棒性和可靠性。挑战：传感器标定误差、数据同步问题、多传感器数据融合算法复杂度、计算资源限制等。2.简述医学影像分割中，深度学习与传统方法的区别。答案：传统方法：依赖手工设计的特征和启发式规则，如阈值分割、区域生长等，对复杂场景适应性差。深度学习：通过自动学习特征，如U-Net等模型可以处理多尺度信息，对病灶分割更精准，但需要大量标注数据。3.简述工业质检中，计算机视觉如何提高产品一致性。答案：通过自动检测产品表面的微小缺陷（如划痕、裂纹），减少人工质检的主观误差，并实现实时反馈，优化生产流程。4.简述人脸识别系统中的活体检测技术及其意义。答案：活体检测通过检测人脸的动态特征（如眨眼、张嘴）或光学特性（如纹理变化），防止照片、视频等欺骗手段，提高系统的安全性。5.简述SLAM算法在机器人导航中的作用。答案：SLAM通过实时构建环境地图并定位机器人自身，使机器人在未知环境中实现自主导航，广泛应用于仓储机器人、无人机等领域。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用场景，论述计算机视觉技术在未来智慧城市中的发展趋势。答案：发展趋势：-多模态融合：结合视觉、语音、传感器等多模态信息，提升城市管理的智能化水平。-边缘计算：将视觉处理部署在边缘设备，降低延迟，提高实时性。-隐私保护：采用联邦学习等技术，在保护数据隐私的前提下实现协同分析。应用场景：智能交通（如行人行为分析）、公共安全（如异常事件检测）、城市环境监测（如垃圾分类识别）等。2.结合行业案例，论述计算机视觉技术在农业领域的应用价值。答案：应用价值：-作物监测：通过无人机搭载的多光谱相机监测作物生长状况，实现精准灌溉和施肥。-病虫害识别：利用深度学习模型自动识别病虫害，减少农药使用。-产量预测：通过图像分析预测作物产量，优化供应链管理。案例：如某农业公司利用计算机视觉技术，将作物病害检测的准确率从80%提升至95%，显著降低了人工成本。答案与解析一、单选题答案与解析1.A解析：激光雷达（LiDAR）通过高精度测距，能够生成三维点云数据，对行人的检测和跟踪更为可靠，尤其在恶劣光照条件下。毫米波雷达（Radar）穿透性强，但分辨率较低；高清摄像头受光照影响较大；超声波传感器探测距离有限。2.C解析：Dice损失在病灶分割任务中，通过最大化Dice系数，能够平衡边界精度和内部平滑性，适合医学影像分析。交叉熵损失适用于分类任务；MSE损失对噪声敏感；L1损失更关注绝对误差。3.B解析：高分辨率黑白相机对微小细节的捕捉能力更强，色彩相机主要用于场景还原；热成像相机检测热量分布；3D结构光相机主要用于深度测量。4.A解析：活体检测通过检测动态特征（如眨眼、纹理变化）防止欺骗，提升安全性。感知哈希用于图像检索；慢特征分析用于行为识别；数据增强用于提高模型泛化能力。5.C解析：基于检测的跟踪通过在每一帧中重新检测目标，能够更好地处理遮挡场景。光流法主要用于运动估计；相关滤波计算量小但易受遮挡影响；MHT适用于短期跟踪但复杂度较高。6.B解析：U-Net通过编码-解码结构，能够有效处理多尺度特征，适合遥感影像分割任务。卷积自编码器主要用于图像压缩；VGG16适用于通用图像分类；GAN用于图像生成。7.C解析：计算机视觉商品识别通过深度学习模型提取商品特征，适用于无人零售场景。条形码扫描依赖标签；OCR用于文字识别；指纹识别用于身份验证。8.C解析：SLAM的核心挑战在于如何在保证定位精度的同时，实现实时处理。计算资源限制、光照变化、数据标注成本等也是挑战，但精度与实时性平衡最为关键。9.D解析：离线仿真测试属于封闭场地测试，通过模拟环境验证算法。功能安全测试、环境适应性测试、路测均涉及开放道路场景。10.A解析：EDSR通过多尺度特征融合和残差学习，能够更好地保留边缘细节。SRCNN较简单，重建效果有限；SRGAN更注重逼真度；RCAN结构复杂但性能略逊于EDSR。二、多选题答案与解析1.A,B,C解析：计算机视觉在工业质检中的应用包括产品缺陷检测、物料搬运引导、人机协作安全监控。医学影像诊断属于医疗领域。2.C,D解析：NMS的优化方法包括IoU阈值动态调整和非极大值抑制算法本身。批归一化和损失函数加权是模型训练技术。3.A,B,C解析：激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达可以提供互补信息，但GPS定位模块主要提供位置信息，不直接参与视觉分析。4.A,B,C解析：多尺度特征融合、融合深度学习与传统方法、数据增强都能提高病灶检测敏感度。增强学习更多用于强化学习任务。5.B,C,D解析：动作识别模型、关键点检测、时序卷积神经网络可用于行为识别。光流法主要用于运动估计。6.B,C解析：基于深度学习的语义分割和多时相影像配准可用于变化检测。光谱特征分析属于遥感技术；热红外成像主要用于温度检测。7.A,B,D解析：商品自动识别、人流统计与分析、消费者行为分析是无人零售的典型应用场景。货架自动补货更多依赖机器人技术。8.A,B,D解析：图优化、特征点提取、地图构建是SLAM的核心算法。IMU辅助导航是SLAM的改进技术。9.C,D解析：恶劣天气适应性和道路场景覆盖率是开放道路测试的指标。防护等级和碰撞测试属于硬件测试。10.A,B,C解析：域对抗网络、生成对抗网络、多尺度特征融合都能提高超分辨率重建质量。迭代优化算法更多用于优化问题。三、判断题答案与解析1.×解析：深度学习可以替代部分传统方法，但无法完全取代，传统方法在某些场景（如小目标检测）仍有优势。2.√解析：毫米波雷达的探测距离通常比激光雷达更远，且不受光照影响。3.√解析：Dice损失通过最大化Dice系数，更适合小目标分割，而交叉熵损失对小目标容易忽略。4.√解析：计算机视觉可以自动检测缺陷，减少人工误差，并实时反馈生产问题，提高一致性。5.√解析：光照变化会影响人脸特征提取，因此需要更强的鲁棒性。6.×解析：光流法只能估计运动，无法完全解决遮挡问题。7.√解析：土地覆盖分类是遥感影像处理的典型应用，属于计算机视觉范畴。8.×解析：商品识别主要依赖深度学习模型，而非机器学习。9.√解析：动态环境中的SLAM需要实时处理大量数据，对计算资源要求更高。10.×解析：图像超分辨率只能部分恢复细节，无法完全恢复丢失信息。四、简答题答案与解析1.传感器融合的必要性和挑战必要性：单一传感器存在局限性，如激光雷达在恶劣天气下性能下降，摄像头易受光照影响，毫米波雷达分辨率较低。传感器融合可以弥补单一传感器的不足，提高系统的鲁棒性和可靠性。挑战：传感器标定误差、数据同步问题、多传感器数据融合算法复杂度、计算资源限制等。2.医学影像分割中，深度学习与传统方法的区别传统方法：依赖手工设计的特征和启发式规则，如阈值分割、区域生长等，对复杂场景适应性差。深度学习：通过自动学习特征，如U-Net等模型可以处理多尺度信息，对病灶分割更精准，但需要大量标注数据。3.工业质检中，计算机视觉如何提高产品一致性答案：通过