2026年计算机视觉工程师专业试题

2026年计算机视觉工程师专业试题一、单选题（共10题，每题2分，计20分）考察方向：基础知识与行业应用（注：题目侧重中国制造业和智慧城市建设背景）1.在工业质检领域，针对微小裂纹检测，以下哪种特征提取方法最适用于高斯噪声环境？A.SIFT特征B.HOG特征C.LBP特征D.SURF特征2.中国智慧交通中，车牌识别系统常用的归一化预处理方法是？A.水平翻转B.直方图均衡化C.透视变换D.弹性变形3.在视频目标跟踪任务中，若场景中存在遮挡，以下哪种算法鲁棒性最强？A.Kalman滤波B.光流法C.基于深度学习的跟踪（如SiamR-CNN）D.相关滤波4.中国安防监控中，针对夜间低光照场景，以下哪种技术效果最佳？A.双目立体视觉B.图像锐化C.深度学习暗光增强模型D.热成像技术5.在自动驾驶领域，用于车道线检测的损失函数，以下哪种更适合端到端训练？A.L1损失B.MSE损失C.Dice损失D.SmoothL1损失6.针对中国拥挤地铁场景的人流密度估计，以下哪种模型效率最高？A.RNNB.3DCNNC.Voxel-based方法D.GAN7.在遥感图像分析中，用于农作物长势监测的波段通常是？A.红外波段B.可见光波段C.微波波段D.热红外波段8.中国电力巡检中，输电线路缺陷检测常用的分割方法是？A.U-NetB.K-means聚类C.ActiveContour模型D.MeanShift9.在医疗影像分析中，用于病灶边界检测的算子是？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子10.针对中国农村道路场景的图像超分辨率，以下哪种方法最适用于轻量级部署？A.SRGANB.EDSRC.RCAND.ESPCN二、多选题（共5题，每题3分，计15分）考察方向：前沿技术与综合应用1.在智慧农业中，以下哪些技术可用于作物病虫害识别？A.YOLOv8B.MaskR-CNNC.镜像增强学习D.生成对抗网络（GAN）2.中国港口集装箱识别中，以下哪些属于多模态融合方法？A.RGB与红外图像融合B.光谱与纹理特征融合C.深度学习与边缘计算结合D.点云与语义分割融合3.在无人零售场景中，以下哪些属于商品检测的挑战？A.小目标检测B.类别混淆（如苹果与橙子）C.自由组合商品（如购物车堆叠）D.光照剧烈变化4.针对中国交通标志识别，以下哪些属于数据增强方法？A.随机旋转B.颜色抖动C.文本生成对抗网络（TextGAN）D.空间噪声注入5.在工业自动化中，以下哪些属于3D视觉技术应用？A.工件姿态检测B.填充胶量分析C.障碍物规避D.产品尺寸测量三、简答题（共5题，每题5分，计25分）考察方向：算法原理与工程实践1.简述目标检测中YOLOv5与FasterR-CNN的核心区别。2.解释中国智慧城市中，边缘计算对计算机视觉系统的影响。3.描述自动驾驶中，多传感器融合的必要性及常用方法。4.说明工业质检中，数据增强的常用策略及其适用场景。5.分析中国医疗影像分析中，3D重建技术的应用价值。四、计算题（共2题，每题10分，计20分）考察方向：算法设计与性能分析1.假设某工业相机分辨率为2048×1536，帧率为60FPS，输入图像噪声为均值为0的高斯噪声（σ=5），现需设计一个去噪算法，要求信噪比（SNR）提升10dB。若采用非局部均值（NL-Means）滤波，请计算所需迭代次数（假设窗口大小为7×7，搜索窗口为21×21）。2.在中国智慧农业中，某团队使用ResNet50检测番茄黄化病，在验证集上IoU阈值设为0.5时，混淆矩阵如下：||正例（黄化）|正例（健康）||-|-|-||预测（黄化）|300|50||预测（健康）|30|420|计算该模型的Precision、Recall和F1-score。五、论述题（共1题，计20分）考察方向：行业趋势与解决方案结合中国制造业数字化转型趋势，论述计算机视觉在“智能工厂”中的具体应用场景、技术挑战及未来发展方向。答案与解析一、单选题答案1.C（LBP对噪声鲁棒性高，适合微小裂纹检测）2.B（直方图均衡化增强车牌对比度）3.C（深度学习跟踪对遮挡鲁棒性更好）4.C（深度学习暗光增强模型适应夜间场景）5.D（SmoothL1损失平滑梯度，适合端到端训练）6.B（3DCNN能同时处理时空信息，效率高）7.A（红外波段对植被长势敏感）8.A（U-Net适合医学图像分割）9.C（Canny算子用于边缘检测）10.D（ESPCN轻量级，适合边缘设备）二、多选题答案1.ABC（YOLOv8、MaskR-CNN、镜像增强学习均适用）2.ABD（RGB/红外融合、点云/语义分割、多模态融合常见）3.ABCD（小目标、类别混淆、自由组合、光照变化均存在）4.ABD（旋转、颜色抖动、噪声注入是常用方法）5.ABCD（3D视觉在姿态检测、填充分析、规避、测量均有应用）三、简答题解析1.YOLOv5与FasterR-CNN区别：-YOLOv5采用单阶段检测，速度快，适合实时场景；FasterR-CNN是两阶段检测，精度高，但计算量大。-YOLOv5使用Anchor-Free机制，无需预设先验框；FasterR-CNN依赖区域提议网络（RPN）。2.边缘计算影响：-减少云端传输延迟，实时性更强；-降低带宽成本，适合5G场景；-增强数据隐私性，避免敏感信息外传。3.多传感器融合必要性：-单传感器易受环境干扰（如光照、遮挡）；-融合可提升定位精度（如LiDAR+摄像头）。-常用方法：卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习特征融合。4.数据增强策略：-随机旋转/翻转（提高泛化性）；-光照/噪声模拟（增强抗干扰能力）；-镜像扩充（扩充数据集）。5.3D重建应用价值：-医疗手术导航（如骨骼重建）；-工业逆向工程（三维模型生成）。四、计算题解析1.去噪计算：-原SNR=20log10(μ²/σ²)=10dB，即σ'=σ/√2；-NL-Means迭代次数与窗口大小正相关，取k=20次，可近似提升10dB。2.模型性能计算：-Precision=300/(300+50)=0.857；-Recall=300/(300+30)=0.96；-F1-score=2×0.857×0.96=1.648。五、论述题参考答案智能工厂中的计算机视觉应用1.应用场景：-工件检测：表面缺陷、尺寸测量；-机器人引导：视觉SLAM实现自主导航；-线上质检：自动