2026年计算机视觉技术与应用实战题集

2026年计算机视觉技术与应用实战题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在自动驾驶领域，以下哪种计算机视觉技术主要用于车道线检测？A.光谱分析B.语义分割C.行为识别D.光流法2.中国某港口利用计算机视觉技术进行集装箱识别，最适合的算法是？A.卷积神经网络（CNN）B.聚类分析C.支持向量机（SVM）D.K-近邻（KNN）3.在医疗影像分析中，以下哪种方法常用于病灶的自动标注？A.传统图像处理滤波B.深度学习语义分割C.主成分分析（PCA）D.线性回归4.某智慧城市项目需要实时监测行人流量，最适合的视觉技术是？A.光谱成像B.目标跟踪C.图像增强D.特征提取5.在工业质检中，以下哪种技术适用于微小缺陷检测？A.纹理分析B.运动估计C.3D重建D.光学字符识别（OCR）6.日本某企业采用计算机视觉技术优化装配线，主要利用的是？A.物体检测B.光学相干层析成像（OCT）C.多光谱成像D.毫米波成像7.在智慧农业中，以下哪种技术用于作物病害识别？A.热成像分析B.雷达探测C.机器视觉D.声波传感8.德国某物流公司使用计算机视觉技术进行包裹分拣，主要依赖？A.光学标记识别（OMR）B.视觉伺服控制C.目标分类D.运动补偿9.在安防监控领域，以下哪种技术用于人脸识别？A.光谱特征提取B.模板匹配C.深度学习人脸检测D.纹理分析10.韩国某零售商利用计算机视觉技术分析顾客行为，主要采用？A.光学鼠标追踪B.目标跟踪与行为分析C.姿态估计D.光学相干断层扫描（OCT）二、多选题（每题3分，共10题）1.在自动驾驶中，计算机视觉技术需要解决哪些问题？A.物体检测B.场景语义分割C.运动估计D.光谱特征提取E.视觉伺服控制2.医疗影像分析中，深度学习语义分割的应用场景包括？A.脑部CT图像病灶标注B.胸部X光片肺结节检测C.皮肤镜图像肿瘤识别D.医学影像三维重建E.光谱成像分析3.智慧城市中的行人流量监测系统，需要哪些技术支持？A.目标检测与跟踪B.光谱成像分析C.运动估计D.光学相干断层扫描（OCT）E.姿态估计4.工业质检中，微小缺陷检测的方法包括？A.聚类分析B.光谱成像C.深度学习语义分割D.纹理分析E.光学字符识别（OCR）5.智慧农业中的作物病害识别技术包括？A.多光谱成像B.热成像分析C.光谱特征提取D.运动补偿E.雷达探测6.物流分拣系统中的计算机视觉技术包括？A.目标分类B.光学标记识别（OMR）C.视觉伺服控制D.运动估计E.光谱成像分析7.安防监控中的人脸识别技术包括？A.模板匹配B.深度学习人脸检测C.光谱特征提取D.姿态估计E.光学相干断层扫描（OCT）8.零售商顾客行为分析中，计算机视觉技术包括？A.目标跟踪与行为分析B.光学鼠标追踪C.姿态估计D.光谱成像分析E.运动补偿9.医疗影像分析中的三维重建技术包括？A.光谱成像B.光学相干断层扫描（OCT）C.运动估计D.深度学习语义分割E.纹理分析10.工业质检中的物体检测技术包括？A.目标检测B.光谱成像C.深度学习语义分割D.运动估计E.光学字符识别（OCR）三、填空题（每题2分，共15题）1.在自动驾驶中，______技术用于车道线检测，______技术用于障碍物识别。2.中国某港口利用______技术进行集装箱识别，主要依赖______算法。3.医疗影像分析中，______方法常用于病灶的自动标注，主要基于______网络。4.智慧城市中的行人流量监测系统，需要______和______技术支持。5.工业质检中，______技术适用于微小缺陷检测，主要利用______特征。6.智慧农业中的作物病害识别技术包括______和______成像。7.物流分拣系统中的计算机视觉技术包括______和______识别。8.安防监控中的人脸识别技术包括______和______算法。9.零售商顾客行为分析中，计算机视觉技术包括______和______分析。10.医疗影像分析中的三维重建技术包括______和______成像。11.工业质检中的物体检测技术包括______和______算法。12.在自动驾驶中，______技术用于场景语义分割，______技术用于运动估计。13.中国某企业采用______技术优化装配线，主要利用______方法。14.智慧城市中的交通流量监测系统，需要______和______技术支持。15.医疗影像分析中，______方法常用于病灶的自动标注，主要基于______网络。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述计算机视觉技术在自动驾驶中的主要应用场景及其技术方法。2.解释医疗影像分析中，深度学习语义分割的原理及其优势。3.描述智慧城市中行人流量监测系统的设计思路及其关键技术。4.说明工业质检中，微小缺陷检测的原理及其应用方法。5.分析智慧农业中，作物病害识别技术的应用场景及其技术方法。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国港口的实际情况，论述计算机视觉技术在集装箱识别中的应用价值及挑战。2.分析德国物流公司在包裹分拣中应用计算机视觉技术的优势，并探讨其未来发展方向。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.光流法解析：车道线检测主要依赖光流法，通过分析像素运动轨迹识别车道线。2.A.卷积神经网络（CNN）解析：CNN在图像识别领域表现优异，尤其适用于集装箱的复杂特征提取。3.B.深度学习语义分割解析：语义分割能够精确标注病灶区域，优于传统方法。4.B.目标跟踪解析：实时监测行人流量需要连续的目标跟踪技术。5.A.纹理分析解析：微小缺陷检测依赖纹理分析，能识别细微特征。6.A.物体检测解析：装配线优化主要依靠物体检测技术。7.C.机器视觉解析：作物病害识别依赖机器视觉技术，通过图像分析判断病害。8.C.目标分类解析：包裹分拣依赖目标分类技术，识别不同包裹特征。9.C.深度学习人脸检测解析：人脸识别依赖深度学习算法，精度更高。10.B.目标跟踪与行为分析解析：顾客行为分析主要依赖目标跟踪与行为分析技术。二、多选题答案与解析1.A.物体检测，B.场景语义分割，C.运动估计解析：自动驾驶需要物体检测、场景语义分割和运动估计技术。2.A.脑部CT图像病灶标注，B.胸部X光片肺结节检测，C.皮肤镜图像肿瘤识别解析：深度学习语义分割应用于病灶标注、结节检测和肿瘤识别。3.A.目标检测与跟踪，C.运动估计解析：行人流量监测依赖目标检测与运动估计技术。4.B.光谱成像，C.深度学习语义分割，D.纹理分析解析：微小缺陷检测依赖光谱成像、深度学习语义分割和纹理分析。5.A.多光谱成像，B.热成像分析解析：作物病害识别依赖多光谱成像和热成像分析。6.A.目标分类，B.光学标记识别（OMR）解析：物流分拣系统依赖目标分类和光学标记识别技术。7.B.深度学习人脸检测，C.模板匹配解析：人脸识别依赖深度学习算法和模板匹配技术。8.A.目标跟踪与行为分析，C.姿态估计解析：顾客行为分析依赖目标跟踪与姿态估计技术。9.B.光学相干断层扫描（OCT），D.深度学习语义分割解析：三维重建依赖OCT和深度学习语义分割技术。10.A.目标检测，C.深度学习语义分割解析：物体检测依赖目标检测和深度学习语义分割技术。三、填空题答案与解析1.车道线检测，障碍物识别解析：车道线检测依赖光流法，障碍物识别依赖深度学习算法。2.机器视觉，卷积神经网络（CNN）解析：集装箱识别依赖机器视觉，主要依赖CNN算法。3.深度学习语义分割，卷积神经网络（CNN）解析：病灶标注依赖语义分割，基于CNN网络。4.目标检测，运动估计解析：行人流量监测依赖目标检测和运动估计技术。5.纹理分析，光谱特征解析：微小缺陷检测依赖纹理分析，利用光谱特征。6.多光谱成像，热成像解析：作物病害识别依赖多光谱成像和热成像技术。7.目标分类，光学标记识别（OMR）解析：包裹分拣依赖目标分类和OMR技术。8.模板匹配，深度学习人脸检测解析：人脸识别依赖模板匹配和深度学习算法。9.目标跟踪与行为分析，姿态估计解析：顾客行为分析依赖目标跟踪和姿态估计技术。10.光学相干断层扫描（OCT），多光谱成像解析：三维重建依赖OCT和多光谱成像技术。11.目标检测，深度学习语义分割解析：物体检测依赖目标检测和深度学习算法。12.场景语义分割，运动估计解析：自动驾驶依赖场景语义分割和运动估计技术。13.机器视觉，目标分类解析：装配线优化依赖机器视觉和目标分类技术。14.目标检测，运动估计解析：交通流量监测依赖目标检测和运动估计技术。15.深度学习语义分割，卷积神经网络（CNN）解析：病灶标注依赖语义分割，基于CNN网络。四、简答题答案与解析1.计算机视觉技术在自动驾驶中的主要应用场景及其技术方法答：主要应用场景包括车道线检测、障碍物识别、交通标志识别等。技术方法包括光流法（车道线检测）、深度学习目标检测（障碍物识别）、卷积神经网络（CNN）（交通标志识别）等。2.医疗影像分析中，深度学习语义分割的原理及其优势答：原理是将图像像素分类为不同类别（如病灶、正常组织），优势是精度高、效率高，能自动标注病灶区域。3.智慧城市中行人流量监测系统的设计思路及其关键技术答：设计思路包括目标检测、运动估计和流量统计。关键技术包括深度学习目标检测、光流法、数据融合等。4.工业质检中，微小缺陷检测的原理及其应用方法答：原理是分析图像纹理、光谱特征等，应用方法包括深度学习语义分割、光谱成像等。5.智慧农业中，作物病害识别技术的应用场景及其技术方法答