2026年计算机视觉与人工智能算法测试题

2026年计算机视觉与人工智能算法测试题一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）1.在计算机视觉中，以下哪种方法常用于目标检测任务的边界框回归？A.逻辑回归B.支持向量机（SVM）C.非极大值抑制（NMS）D.卷积神经网络（CNN）2.针对小样本学习问题，以下哪种技术能有效提升模型的泛化能力？A.数据增强B.迁移学习C.自编码器D.Dropout3.在语义分割任务中，以下哪种损失函数能更好地处理类别不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.FocalLossD.HingeLoss4.以下哪种算法常用于图像去噪任务？A.K-means聚类B.高斯混合模型（GMM）C.稳定降噪迭代算法（SDIRA）D.最大熵模型5.在人脸识别中，以下哪种技术能有效缓解光照变化带来的影响？A.PCA降维B.LDA特征提取C.光照归一化D.线性判别分析6.在自动驾驶领域，以下哪种传感器常用于车道线检测？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达（Radar）C.摄像头D.超声波传感器7.在视频目标跟踪任务中，以下哪种算法能有效处理遮挡问题？A.卡尔曼滤波B.MeanShiftC.SORT算法D.DeepSORT8.在医学图像分析中，以下哪种模型常用于病灶检测？A.逻辑回归B.卷积自编码器C.递归神经网络（RNN）D.随机森林9.在无人零售领域，以下哪种技术常用于商品识别？A.条形码扫描B.RFID识别C.计算机视觉D.生物识别10.在机器人视觉中，以下哪种算法常用于SLAM（同步定位与建图）？A.A算法B.Dijkstra算法C.RRT算法D.VINS-Mono二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）1.以下哪些技术可用于提升图像的分辨率？A.双三次插值B.Super-ResolutionCNNC.傅里叶变换D.超分辨率重建2.在目标跟踪任务中，以下哪些因素会影响跟踪精度？A.目标尺度变化B.光照变化C.相机抖动D.遮挡3.在自动驾驶领域，以下哪些传感器可用于环境感知？A.摄像头B.激光雷达（LiDAR）C.毫米波雷达（Radar）D.GPS4.在医学图像分割中，以下哪些方法能有效处理噪声问题？A.中值滤波B.活体细胞标记（Watershed）C.图割（GraphCut）D.U-Net5.在视频分析中，以下哪些技术可用于行为识别？A.3D卷积神经网络B.LSTMC.时序差分特征D.动作单元（ActionUnits）三、填空题（共10题，每题1分，总计10分）1.计算机视觉中，用于目标检测的YOLO算法属于______模型。2.在语义分割中，用于实现像素级分类的模型是______。3.图像去噪中，用于估计图像自相似性的技术是______。4.人脸识别中，用于提取光照不变特征的方法是______。5.自动驾驶中，用于检测交通标志的模型是______。6.视频目标跟踪中，用于处理遮挡问题的算法是______。7.医学图像分析中，用于病灶检测的模型是______。8.无人零售中，用于商品识别的技术是______。9.机器人视觉中，用于SLAM的算法是______。10.计算机视觉中，用于图像超分辨率的模型是______。四、简答题（共5题，每题5分，总计25分）1.简述目标检测中Non-MaximumSuppression（NMS）的作用及其原理。2.简述迁移学习在小样本学习中的应用及其优势。3.简述语义分割中U-Net模型的结构特点及其优势。4.简述自动驾驶中多传感器融合的必要性和方法。5.简述视频目标跟踪中DeepSORT算法的原理及其改进点。五、论述题（共2题，每题10分，总计20分）1.结合实际应用场景，论述计算机视觉在智慧城市中的重要性及其挑战。2.结合行业发展趋势，论述计算机视觉与人工智能算法的未来发展方向。答案与解析一、单选题1.D解析：边界框回归通常使用CNN进行端到端学习，如YOLO、SSD等模型。2.B解析：迁移学习通过将在大规模数据集上训练的模型应用于小样本任务，能有效提升泛化能力。3.C解析：FocalLoss通过降低易分样本的权重，缓解类别不平衡问题。4.C解析：SDIRA是一种基于稀疏表示的稳定降噪算法，适用于图像去噪。5.C解析：光照归一化通过将图像亮度映射到固定范围，缓解光照变化影响。6.C解析：摄像头是车道线检测的主要传感器，其他传感器如LiDAR、Radar主要用于距离测量。7.D解析：DeepSORT结合了Kalman滤波和外观模型，能有效处理遮挡问题。8.B解析：卷积自编码器适用于医学图像中的病灶检测，能学习图像的隐含特征。9.C解析：无人零售中，计算机视觉通过图像识别实现商品无感支付。10.D解析：VINS-Mono是一种基于视觉的SLAM算法，适用于单摄像头机器人。二、多选题1.B、D解析：Super-ResolutionCNN和超分辨率重建是主流的超分辨率技术，双三次插值和傅里叶变换不适用于超分辨率。2.A、B、C、D解析：目标尺度变化、光照变化、相机抖动和遮挡都会影响跟踪精度。3.A、B、C解析：GPS主要用于定位，不适用于环境感知。4.A、B、C解析：中值滤波、Watershed和图割能有效处理噪声，U-Net是分割模型，不用于去噪。5.A、B、C解析：动作单元（ActionUnits）是面部表情分析技术，不适用于视频行为识别。三、填空题1.卷积神经网络（CNN）2.U-Net3.自相似性4.光照归一化5.YOLO6.DeepSORT7.卷积自编码器8.计算机视觉9.VINS-Mono10.Super-ResolutionCNN四、简答题1.NMS的作用及其原理答：NMS用于去除目标检测中重复的边界框，保留最优的检测框。原理是：对于每个检测框，计算与其重叠度（IoU）高的框，保留IoU最大的框，其余框被抑制。2.迁移学习的应用及其优势答：迁移学习将在大规模数据集上训练的模型应用于小样本任务，优势是减少训练数据需求、加速收敛、提升泛化能力。3.U-Net模型的结构特点及其优势答：U-Net采用编码器-解码器结构，中间通过跳跃连接融合低层特征，优势是能有效利用多尺度信息，适用于医学图像分割。4.多传感器融合的必要性和方法答：必要性：单一传感器存在局限性，融合能提升鲁棒性和精度。方法：数据层融合（如传感器数据拼接）、特征层融合（如特征向量拼接）、决策层融合（如投票）。5.DeepSORT算法的原理及其改进点答：原理：结合Kalman滤波（位置跟踪）和外观模型（身份验证），通过匈牙利算法匹配轨迹。改进点：如使用改进的外观模型或加入运动模型。五、论述题1.计算机视觉在智慧城市中的重要性及其挑战答：重要性：交通管理（如车牌识别）、安