2026年计算机视觉技术应用场景实操练习题

2026年计算机视觉技术应用场景实操练习题一、单选题（共5题，每题2分）1.场景：智慧安防监控在某城市交通枢纽的监控系统中，计算机视觉技术用于行人异常行为检测。若系统需在实时视频流中准确识别“奔跑”行为，以下哪种算法效果最合适？A.传统背景减除法B.基于深度学习的YOLOv8目标检测C.光流法运动估计D.卡尔曼滤波器跟踪算法2.场景：工业质检某电子厂需检测手机屏幕是否有微小气泡缺陷，以下哪种视觉技术最适用于该场景？A.3D深度相机测距B.高光谱成像C.超分辨率增强算法D.红外热成像3.场景：无人零售在某东南亚国家的无人便利店中，计算机视觉用于顾客无感支付。若系统需区分顾客拿起商品后是否放入购物袋，以下哪种技术最可行？A.人脸识别支付验证B.光学字符识别（OCR）检测商品条码C.热力图分析购物路径D.深度学习姿态估计4.场景：医疗影像分析在某欧洲医院的放射科，计算机视觉用于辅助医生检测X光片中的骨折情况。以下哪种方法最可能被采用？A.情感计算分析医生疲劳度B.基于迁移学习的图像分类C.语义分割自动标注骨骼区域D.GAN生成对抗网络伪造假病例5.场景：智慧农业在中国某大型农场，计算机视觉用于监测作物病虫害。若系统需识别叶片上的病斑，以下哪种技术最有效？A.激光雷达点云分析B.多光谱成像技术C.传统模板匹配方法D.语音交互控制相机拍摄二、多选题（共4题，每题3分）6.场景：自动驾驶在某欧美国家的自动驾驶系统中，计算机视觉用于车道线检测。以下哪些因素会影响检测精度？A.雨雪天气的能见度B.摄像头镜头的畸变C.车道线颜色与背景的对比度D.GPS信号强度7.场景：文化遗产保护在中国某古建筑保护项目中，计算机视觉用于三维建模。以下哪些方法可提高重建精度？A.多视角立体视觉（MVS）B.激光扫描仪辅助C.无序稀疏点云优化算法D.云计算分布式计算8.场景：物流分拣在某东南亚电商仓库中，计算机视觉用于包裹上的条码识别。以下哪些技术可提升识别率？A.条码倾斜校正算法B.深度学习模型训练C.激光诱导成像增强条码对比度D.传统模板匹配结合边缘计算9.场景：零售业客流分析在某欧美大型商场，计算机视觉用于顾客行为分析。以下哪些指标可被系统采集？A.顾客停留时长B.消费金额预测C.人群密度热力图D.顾客年龄性别分类三、简答题（共4题，每题5分）10.场景：智慧医疗在某中东医院的手术室中，计算机视觉用于手术器械追踪。简述基于深度学习的目标追踪方法，并说明其优势。11.场景：智慧交通在中国某城市，计算机视觉用于交通信号灯状态识别。若系统需适应不同光照条件，应采用哪些技术手段？12.场景：无人驾驶在某欧美国家的港口，计算机视觉用于集装箱识别。简述多模态融合（如摄像头+雷达）的优势。13.场景：文物保护在某欧洲博物馆，计算机视觉用于古籍修复辅助。简述高分辨率图像分割技术在细节修复中的应用。四、论述题（共2题，每题10分）14.场景：智慧农业结合中国农业特点，论述计算机视觉技术在精准种植中的具体应用场景及挑战，并提出解决方案。15.场景：零售业结合东南亚市场需求，论述计算机视觉技术在无人零售中的商业价值，并分析其面临的伦理与隐私问题。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：YOLOv8基于深度学习，可实时检测行人行为，优于传统方法的光流法和背景减除法；卡尔曼滤波器主要用于目标跟踪而非行为检测。2.C解析：超分辨率增强算法可放大微小缺陷，适合精密质检；红外热成像和3D深度相机不适用于表面缺陷检测。3.D解析：姿态估计可判断手部动作（如拿起商品后放入袋），优于OCR（需条码清晰）和热力图（无行为识别能力）。4.C解析：语义分割可自动标注骨骼区域，优于情感计算或GAN伪造；多光谱成像主要用于组织差异分析。5.B解析：多光谱成像能捕捉病斑与健康叶片的细微光谱差异，优于传统方法或激光雷达。二、多选题答案与解析6.A、B、C解析：雨雪天气、镜头畸变和对比度直接影响检测精度；GPS与视觉无关。7.A、C解析：MVS和稀疏点云优化可提高精度；激光扫描仪为硬件辅助，非视觉算法。8.A、B、C解析：倾斜校正、深度学习训练和光学增强均提升识别率；消费金额需结合其他数据。9.A、C、D解析：停留时长、热力图和性别分类可采集；消费金额依赖消费记录。三、简答题答案与解析10.答案-方法：基于深度学习的目标追踪，如SORT（简单在线和实时跟踪）算法，通过多帧特征匹配和卡尔曼滤波更新目标状态。-优势：可适应光照变化、遮挡情况，且实时性高，优于传统光流法。11.答案-技术手段：自适应直方图均衡化（CLAHE）增强对比度；HDR（高动态范围）成像融合多曝光图像；红外辅助识别。12.答案-优势：摄像头捕捉纹理细节，雷达抗干扰；融合可提升恶劣天气下的识别率，且雷达数据补充视觉盲区。13.答案-应用：高分辨率图像分割自动标注文字或图案，辅助修复；如古画破损区域分割、古籍文字识别。四、论述题答案与解析14.答案-应用场景：作物长势监测（如叶面积计算）、病虫害识别、精准灌溉决策。-挑战：光照变化、作物多样性导致模型泛化难；解决方案：数据增强和迁移学习，结合气象数据优化模型。15.答案-商