智能安防摄像头算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

智能安防摄像头算法工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.目标检测算法中，YOLOv5的核心是将图像划分为多个______，每个网格预测目标的边界框和类别。2.图像处理中，高斯模糊常用于______图像噪声，提升后续算法鲁棒性。3.深度学习框架中，常用于计算机视觉任务的是TensorFlow和______。4.安防摄像头中，人形检测的常见难点包括光照变化、______、遮挡等。5.目标跟踪算法中，SORT算法主要基于______和匈牙利匹配实现。6.图像特征提取中，HOG特征的全称是______。7.智能安防中，异常行为检测常见类型包括徘徊、______、摔倒等。8.卷积神经网络中，池化层的作用是降低特征图的______，减少计算量。9.安防摄像头算法性能评估指标中，FPS代表______。10.目标检测算法中，FasterR-CNN的区域建议网络（RPN）输出的是______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种算法属于单阶段目标检测？（）A.FasterR-CNNB.MaskR-CNNC.YOLOv3D.R-CNN2.图像处理中，用于增强低光照图像的常用方法不包括？（）A.直方图均衡化B.自适应直方图均衡化C.高斯滤波D.低光照增强网络（LLNet）3.PyTorch中，定义卷积层的类是？（）A.nn.LinearB.nn.Conv2dC.nn.MaxPool2dD.nn.ReLU4.安防场景中，以下哪种指标更能反映目标检测的综合性能？（）A.PrecisionB.RecallC.F1-scoreD.FPS5.目标跟踪中，DeepSORT相比SORT增加了什么模块？（）A.卡尔曼滤波B.外观特征提取C.匈牙利匹配D.锚框生成6.以下哪种图像格式适合安防摄像头实时传输？（）A.JPEGB.PNGC.RAWD.BMP7.卷积神经网络中，padding的作用是？（）A.减少计算量B.保持特征图尺寸C.增加特征维度D.激活函数8.安防异常行为检测中，“越界”属于哪种类型？（）A.区域入侵B.物体遗留C.徘徊D.打架9.以下哪种算法不是基于深度学习的目标检测？（）A.YOLOv5B.SSDC.HaarCascadeD.FasterR-CNN10.评估目标跟踪算法的常用指标是？（）A.mAPB.IOUC.MOTAD.FPS三、多项选择题（每题2分，共20分）1.安防摄像头算法涉及的核心技术包括？（）A.目标检测B.目标跟踪C.异常行为分析D.图像增强2.以下属于单阶段目标检测算法的是？（）A.YOLO系列B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet3.图像处理中，图像预处理的常见步骤包括？（）A.resizeB.归一化C.去噪D.增强4.安防场景中，人形检测的难点有哪些？（）A.光照变化B.遮挡C.姿态多样D.小目标5.深度学习框架中，支持计算机视觉任务的有？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet6.目标跟踪算法的核心步骤包括？（）A.目标检测B.特征提取C.匹配D.更新7.以下属于异常行为检测的是？（）A.越界B.摔倒C.物体移动D.徘徊8.卷积神经网络的基本组件包括？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层9.评估目标检测算法的指标包括？（）A.mAPB.PrecisionC.RecallD.FPS10.安防摄像头中，低光照环境下的解决方案包括？（）A.硬件补光B.低光照增强算法C.红外成像D.直方图均衡化四、判断题（每题2分，共20分）1.YOLOv5是双阶段目标检测算法。（）2.卡尔曼滤波常用于目标跟踪的状态预测。（）3.直方图均衡化可以增强所有图像的对比度。（）4.FasterR-CNN包含RPN和FastR-CNN两个模块。（）5.安防中，mAP越高说明目标检测算法性能越好。（）6.DeepSORT不需要目标检测模块。（）7.卷积层的步长（stride）越大，特征图尺寸越小。（）8.异常行为检测只需要基于深度学习算法。（）9.JPEG格式是无损压缩。（）10.目标跟踪的MOTA指标越高，跟踪性能越好。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述单阶段与双阶段目标检测算法的核心区别及各举一例。2.安防场景中，人形检测面临的主要挑战及常用解决思路？3.简述目标跟踪算法SORT的核心流程。4.图像预处理在安防算法中的作用及常见步骤？六、讨论题（每题5分，共10分）1.如何在保证安防摄像头算法实时性（FPS≥25）的前提下，提升小目标（如100x100像素以下行人）的检测精度？2.针对夜间低光照安防场景，如何结合硬件与算法提升目标检测性能？---答案部分一、填空题答案1.网格2.抑制（或降低）3.PyTorch4.姿态变化（或小目标）5.卡尔曼滤波6.方向梯度直方图7.攀爬（或打架）8.尺寸（或分辨率）9.每秒帧数10.候选区域（或锚框）二、单项选择题答案1.C2.C3.B4.C5.B6.A7.B8.A9.C10.C三、多项选择题答案1.ABCD2.ABD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.×10.√五、简答题答案1.答案：单阶段算法（如YOLOv5、SSD）无需额外生成候选区域，直接回归目标框和类别，速度快但小目标精度略低；双阶段算法（如FasterR-CNN、MaskR-CNN）先通过RPN生成候选区域，再分类回归，精度高但速度慢。单阶段适合实时场景，双阶段适合高精度需求场景。2.答案：挑战：光照变化、遮挡、姿态多样、小目标。解决思路：①光照适应：低光照增强算法+硬件补光；②遮挡处理：注意力机制检测算法；③姿态泛化：数据增强（旋转、缩放）；④小目标：多尺度特征融合（FPN）。3.答案：SORT流程：①目标检测（输入帧检测目标）；②卡尔曼滤波预测（前一帧状态预测当前位置）；③匈牙利匹配（预测框与检测框IOU匹配）；④状态更新（用匹配框更新卡尔曼参数）；⑤轨迹管理（新增/删除/维持轨迹）。4.答案：作用：提升鲁棒性、降低计算量、统一输入。步骤：①resize（缩放到模型尺寸）；②归一化（像素值缩放）；③去噪（高斯/中值滤波）；④增强（直方图均衡化、翻转）；⑤格式转换（RGB转灰度）。六、讨论题答案1.答案：①算法优化：多尺度特征融合（FPN）、轻量级算法（YOLOv8n）量化、注意力机制（CBAM）；②工程部署：硬件加速（GPU/NPU）、模型剪枝、适