2026年计算机视觉算法与应用实践专项题库

2026年计算机视觉算法与应用实践专项题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在自动驾驶场景中，用于检测行人、车辆等静态障碍物的算法通常采用哪种目标检测方法？A.R-CNNB.YOLOv5C.FasterR-CNND.SSD-答案：B-解析：YOLOv5（YouOnlyLookOnce）因其实时性高，适合自动驾驶场景中的动态目标检测，而R-CNN、FasterR-CNN、SSD虽然精度高，但速度较慢。2.在医学影像分析中，用于分割肿瘤区域的算法通常采用哪种技术？A.卷积神经网络（CNN）B.U-NetC.ResNetD.MobileNet-答案：B-解析：U-Net是医学影像分割的常用算法，因其编码器-解码器结构能保留精细特征，适合病灶定位。3.在工业质检中，用于识别产品表面微小缺陷的算法通常需要高分辨率图像，以下哪种传感器最适合？A.CMOSB.CCDC.红外传感器D.激光雷达-答案：A-解析：CMOS传感器在低光环境下性能优越，且成本较低，适合工业质检的微小缺陷检测。4.在人脸识别系统中，用于提高鲁棒性的算法通常需要考虑哪些因素？A.光照变化B.角度变化C.灰度变化D.以上都是-答案：D-解析：人脸识别系统需应对光照、角度、灰度等多重变化，确保识别准确率。5.在视频监控中，用于检测异常行为的算法通常采用哪种技术？A.光流法B.目标跟踪C.关键点检测D.情感识别-答案：A-解析：光流法能捕捉视频中的运动变化，适合异常行为检测。6.在遥感图像处理中，用于分类土地覆盖类型的算法通常采用哪种方法？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.深度学习分类D.主成分分析（PCA）-答案：C-解析：深度学习分类在遥感图像分类中精度高，能处理高维数据。7.在无人零售中，用于识别商品货架空置的算法通常采用哪种技术？A.语义分割B.目标检测C.光流法D.语义角色标注-答案：B-解析：目标检测能识别货架上的商品数量，判断是否空置。8.在智能安防中，用于检测遗留物或消失物的算法通常采用哪种方法？A.光流法B.差分帧检测C.语义分割D.关键点检测-答案：B-解析：差分帧检测能识别场景中的新增或消失物体，如遗留物。9.在自动驾驶中，用于预测车辆轨迹的算法通常采用哪种技术？A.卡尔曼滤波B.RNNC.LSTMD.以上都是-答案：D-解析：卡尔曼滤波、RNN、LSTM均能用于轨迹预测，结合使用效果更佳。10.在工业自动化中，用于检测零件尺寸的算法通常采用哪种方法？A.语义分割B.几何测量C.目标检测D.光流法-答案：B-解析：几何测量能精确计算物体尺寸，适合工业质检。二、多选题（每题3分，共10题）1.在医学影像分割中，以下哪些技术能提高分割精度？A.U-NetB.DeepLabC.3DCNND.图像配准-答案：A、B、C-解析：U-Net、DeepLab、3DCNN均能提升分割精度，图像配准用于对齐图像，间接辅助分割。2.在自动驾驶中，以下哪些传感器常用于环境感知？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达C.摄像头D.GPS-答案：A、B、C-解析：LiDAR、毫米波雷达、摄像头是自动驾驶的三大传感器，GPS用于定位，非感知。3.在工业质检中，以下哪些算法常用于缺陷检测？A.CNNB.K-means聚类C.语义分割D.光流法-答案：A、C-解析：CNN、语义分割能识别缺陷，K-means聚类、光流法不直接用于缺陷检测。4.在视频监控中，以下哪些技术能提高行为识别效率？A.目标跟踪B.光流法C.情感识别D.关键点检测-答案：A、B、D-解析：目标跟踪、光流法、关键点检测均能用于行为识别，情感识别与此无关。5.在遥感图像处理中，以下哪些方法能提高分类精度？A.随机森林B.端到端深度学习C.图像增强D.主成分分析-答案：B、C-解析：深度学习、图像增强能提升分类精度，随机森林、PCA作用有限。6.在无人零售中，以下哪些算法能用于商品识别？A.CNNB.条形码识别C.语义分割D.光流法-答案：A、C-解析：CNN、语义分割用于商品识别，条形码识别依赖标签，光流法与此无关。7.在智能安防中，以下哪些技术能用于异常检测？A.差分帧检测B.光流法C.目标跟踪D.语义分割-答案：A、B-解析：差分帧检测、光流法常用于异常检测，目标跟踪、语义分割作用有限。8.在自动驾驶中，以下哪些算法能用于车道线检测？A.Canny边缘检测B.YOLOv5C.语义分割D.RNN-答案：A、B-解析：Canny边缘检测、YOLOv5能检测车道线，语义分割、RNN与此无关。9.在工业自动化中，以下哪些技术能用于机器人导航？A.激光雷达SLAMB.GPS定位C.语义分割D.目标跟踪-答案：A、B-解析：激光雷达SLAM、GPS定位用于机器人导航，语义分割、目标跟踪作用有限。10.在视频监控中，以下哪些技术能提高隐私保护效率？A.人脸模糊化B.框架裁剪C.光流法D.语义分割-答案：A、B-解析：人脸模糊化、框架裁剪能保护隐私，光流法、语义分割与此无关。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述目标检测与语义分割的区别及其应用场景。-答案：目标检测用于定位并分类图像中的物体（如车辆、行人），而语义分割将图像每个像素分类（如道路、天空），应用场景上，目标检测用于自动驾驶（检测障碍物），语义分割用于医学影像（病灶区域划分）。2.简述光流法在视频分析中的应用及其局限性。-答案：光流法通过像素运动估计分析视频场景变化，用于行为识别、相机运动估计等，但易受光照变化、噪声影响，且计算量大。3.简述深度学习在医学影像分析中的优势。-答案：深度学习能自动提取特征，无需人工设计，对细微病灶（如早期肿瘤）识别精度高，且能处理多模态数据（CT、MRI）。4.简述工业质检中3D视觉技术的应用。-答案：3D视觉通过深度信息检测零件形状、尺寸，避免平面图像的遮挡问题，用于汽车零部件、电子产品的精密检测。5.简述自动驾驶中多传感器融合的意义。-答案：融合LiDAR、摄像头、毫米波雷达能弥补单一传感器缺陷（如LiDAR在恶劣天气下性能下降），提高环境感知的鲁棒性和精度。四、论述题（每题10分，共2题）1.论述计算机视觉在智慧城市中的应用场景及挑战。-答案：应用场景包括交通管理（车道线检测）、公共安全（异常行为识别）、城市监控（人流统计），挑战包括数据隐