2022年宇视科技笔试题及答案

2022年宇视科技笔试题及答案

一、单项选择题（共10题，每题2分）1.在IP视频监控系统中，用于设备发现和管理的标准协议是：(A)RTSP(B)ONVIF(C)SIP(D)HTTP2.H.265相比H.264最主要的优势在于：(A)图像色彩更鲜艳(B)压缩效率更高(C)延迟更低(D)支持更高分辨率3.以下哪种网络拓扑结构在大型监控系统中具有较好的容错能力？(A)总线型(B)星型(C)环型(D)树型4.宇视科技摄像机中，支持在低照度环境下通过算法提升亮度的关键技术是：(A)宽动态(B)数字降噪(C)强光抑制(D)超感光5.PoE（以太网供电）标准中，802.3af标准最大能提供多少瓦的功率？(A)15.4W(B)25.5W(C)30W(D)60W6.以下哪项是NVR（网络视频录像机）的核心功能？(A)视频编码(B)视频解码显示(C)视频存储与管理(D)网络传输7.在智能分析应用中，用于检测画面中特定区域有物体进入或离开的技术称为：(A)人脸识别(B)周界防范(C)人数统计(D)行为分析8.宇视“昆仑”系列产品主要强调的核心优势是：(A)极致性价比(B)超低照度(C)超高算力与AI能力(D)超远距离传输9.以下关于视频流传输协议RTSP的描述，正确的是：(A)主要用于传输音视频流数据包(B)主要用于建立和控制媒体会话(C)是一种基于UDP的协议(D)本身提供数据加密功能10.在存储系统中，RAID5至少需要几块硬盘才能实现？(A)2(B)3(C)4(D)5二、填空题（共10题，每题2分）1.宇视科技的核心视频管理平台软件通常称为______。2.网络摄像机中，将光学图像转换为电信号的感光元件是______。3.摄像机镜头焦距的单位是______，数值越大，视角越窄。4.宇视科技提出的“AIoT”战略中，“IoT”指的是______。5.在TCP/IP模型中，IP协议位于______层。6.摄像机分辨率1920x1080通常被称为______分辨率。7.宇视摄像机支持的一种智能编码技术，可根据场景复杂度动态调整码率，称为______。8.用于衡量摄像机在低照度环境下成像能力的指标是______（填写英文缩写）。9.在视频监控系统中，将模拟视频信号转换为数字信号的设备是______。10.宇视科技自研的用于边缘计算的AI芯片系列名称是______。三、判断题（共10题，每题2分）1.()ONVIF协议确保了不同品牌网络监控设备的完全互联互通。2.()摄像机的帧率（FPS）越高，观看运动画面就越流畅。3.()宇视“魔方”智能视图存储主要面向海量非结构化数据（如图片、视频）的存储。4.()交换机工作在OSI模型的网络层（第三层）。5.()H.264和H.265都是视频压缩编码标准。6.()宽动态（WDR）技术主要用于解决摄像机在强逆光环境下前景过暗的问题。7.()宇视“IMOS”操作系统是运行在服务器端的管理平台软件。8.()光纤传输的主要优势是传输距离远、带宽高、抗电磁干扰。9.()在RAID0中，数据被条带化存储在多块硬盘上，但没有冗余，一块硬盘损坏即导致数据丢失。10.()深度学习是人工智能在计算机视觉领域应用的核心技术之一。四、简答题（共4题，每题5分）1.简述视频监控系统中，NVR和IPSAN的主要区别。2.解释摄像机宽动态（WDR）功能的工作原理及其应用场景。3.什么是PoE交换机？它在安防监控系统部署中有何优势？4.简述宇视科技“AI全栈”能力的含义，包含哪几个关键层面？五、讨论题（共4题，每题5分）1.随着人工智能技术的发展，智能视频分析在安防领域有哪些典型的应用场景？请列举至少三个并简要说明其价值。2.在大型园区或智慧城市的视频监控系统建设中，如何规划和设计网络架构以满足高带宽、低延迟、高可靠性的需求？3.云计算和边缘计算在智能安防系统中各自扮演什么角色？它们如何协同工作？4.宇视科技提出“ABCI”技术战略（AI、BigData、Cloud、IoT），请阐述这四者如何融合推动安防行业的智能化升级。---答案与解析一、单项选择题1.B(ONVIF是主流的网络视频设备接口标准，用于不同厂商设备间的互操作性。)2.B(H.265的核心优势是在相同图像质量下，码率比H.264降低约50%，即压缩效率更高。)3.C(环型拓扑在单点故障时，可通过冗余路径保证网络连通性，容错性较好。)4.D(宇视的“超感光”技术结合大靶面传感器和先进算法，显著提升低照度成像效果。)5.A(802.3af标准最大提供15.4W功率。802.3at/PoE+提供30W，802.3bt/PoE++提供更高。)6.C(NVR的核心功能是接收、存储、管理网络摄像机传输过来的数字视频流。)7.B(周界防范（IntrusionDetection）是检测特定区域（如警戒线、区域）内物体进入或离开的智能行为。)8.C(“昆仑”系列是宇视的高端产品线，主打超高算力，支持复杂AI算法在边缘端运行。)9.B(RTSP用于建立和控制媒体会话（如播放、暂停），实际流传输通常由RTP/RTCP承载。)10.B(RAID5需要至少3块硬盘，使用奇偶校验提供数据冗余。)二、填空题1.IMOS(iVMS/UniverSight等也是常见表述，但IMOS是宇视核心平台品牌。)2.图像传感器(或CMOS传感器/CCD传感器，现代主流是CMOS。)3.毫米(mm)4.物联网(InternetofThings)5.网络6.1080P(或FullHD)7.智能编码(或SmartH.264/H.265/SVC等，宇视常用“智能编码”表述其码率自适应技术。)8.Lux(勒克斯，照度单位。衡量低照度性能的指标是最低照度，单位就是Lux。)9.视频编码器(或DVR/HDVR，DVR本身包含编码功能。)10.“芯图”(宇视自研AI芯片系列名称。)三、判断题1.F(ONVIF提高了互操作性，但不同厂商对标准支持程度和私有扩展不同，不能保证“完全”互通。)2.T(帧率越高，单位时间内画面越多，运动画面越流畅。)3.T(“魔方”视图存储是宇视面向海量图片、视频等非结构化数据设计的分布式存储系统。)4.F(普通交换机工作在数据链路层（第二层）。三层交换机才具有网络层功能。)5.T(H.264是AVC，H.265是HEVC，都是国际电联制定的视频编码标准。)6.T(宽动态通过多帧合成或双快门等技术，解决同一画面中强光区域过曝和弱光区域欠曝的矛盾。)7.F(IMOS是宇视设备（如IPC、NVR、平台服务器）底层的嵌入式操作系统，是设备运行的基础。)8.T(光纤利用光信号传输，具有传输距离远（可达数十公里）、带宽极高（Tbps级）、不受电磁干扰等优点。)9.T(RAID0仅提供性能提升（条带化），无任何冗余，任何一块硬盘故障都会导致整个阵列数据不可用。)10.T(深度学习，特别是卷积神经网络CNN，是当前计算机视觉（如图像识别、目标检测）取得突破性进展的核心驱动力。)四、简答题1.NVRvsIPSAN：NVR是专用网络视频录像设备，集视频接入、存储、管理、转发、解码显示于一体，通常内置存储硬盘，使用文件系统管理视频。IPSAN是基于IP网络的存储区域网络，提供块级存储服务，需要服务器（如流媒体服务器、管理平台）挂载其存储空间进行录像。NVR更集成、易部署；IPSAN更灵活、扩展性强，适合大规模集中存储。2.WDR原理与应用：原理：通过多次曝光（如双快门，一次短曝光捕捉亮部细节，一次长曝光捕捉暗部细节）或单帧像素级处理，获取不同亮度的图像信息，然后合成一幅亮部和暗部都清晰可见的图像。应用场景：主要应用于逆光环境，如出入口（室外强光背景，室内人像较暗）、窗口（室内监控，窗外强光）、隧道口（外部亮，内部暗）等。解决因光线强烈对比导致的画面部分过曝或欠曝问题。3.PoE交换机优势：PoE交换机能为连接的PD设备（如网络摄像机、无线AP）通过网线同时提供数据和电力。优势在于：1)简化布线：只需一根网线，无需额外电源线，节省线材和布线成本；2)部署灵活：设备可安装在远离电源插座的位置（如天花板、室外）；3)集中供电管理：可通过交换机统一管理、重启远端设备供电，便于维护；4)安全可靠：支持IEEE标准，有过流、短路保护，比随意接的电源更安全。是安防监控网络部署的理想选择。4.宇视“AI全栈”：指宇视具备覆盖智能安防全链条的AI技术能力。关键层面包括：1)AI芯片(芯图)：自研边缘AI算力芯片，提供强大边缘计算能力；2)AI算法：在目标检测、识别、跟踪、行为分析等领域拥有大量核心算法；3)AI产品：推出搭载AI能力的IPC、NVR、服务器等全系列硬件产品；4)AI框架平台：提供开放的算法训练框架、管理平台，支持算法快速部署与应用开发；5)AI场景方案：将AI能力深度融入交通、金融、园区等具体行业解决方案。实现从底层算力到顶层应用的全栈智能化。五、讨论题1.智能分析应用场景：人脸识别/人员管控：应用于出入口、重点区域，实现黑白名单报警、VIP识别、人员轨迹追踪、密接排查等，提升安保效率和精准度。车辆识别与交通管理：识别车牌、车型、颜色，用于违章抓拍、停车场管理、拥堵分析、套牌车识别，提升交通治理能力。异常行为检测：如区域入侵、越界、徘徊、物品遗留/拿取、打架、跌倒等，实现主动预警，变被动监控为主动防范，提升应急响应速度。人群密度与态势分析：在车站、广场、商场等场所，监测人群密度、流动方向、聚集状态，预防踩踏风险，优化人流疏导和管理策略。运维管理：如设备异常检测（画面遮挡、偏移、雪花）、周界巡查（代替人工巡检），降低运维成本，保障系统稳定运行。(答出三点即可)2.大型网络架构规划：分层设计：采用核心层-汇聚层-接入层结构。核心层高速转发，汇聚层承上启下，接入层连接设备。保证带宽和扩展性。骨干冗余：核心层和汇聚层之间采用双链路（如链路聚合、环网）或多设备冗余（VRRP/堆叠），避免单点故障，确保高可靠性。带宽预留与QoS：根据摄像头数量、分辨率、帧率、码率精确计算接入层、汇聚层、核心层所需带宽，并预留升级空间。部署QoS策略（如优先级队列），保证视频流、信令等关键业务带宽和低延迟。接入优化：接入层使用千兆或更高速率交换机，合理划分VLAN隔离广播域，保障安全性和性能。PoE交换机简化设备供电。安全隔离：在核心或汇聚层部署防火墙，隔离视频专网与其他业务网或互联网。部署网络安全设备（如IPS）防御攻击。IPv6支持：为未来大规模地址需求做好准备。3.云边协同：边缘计算角色：部署在靠近数据源（摄像头）的位置（如IPC内置、NVR、边缘服务器）。负责实时性要求高的处理：视频结构化（目标检测、特征提取）、本地事件报警（如入侵、越界）、数据初步过滤与压缩、低延迟响应。减轻云端负担，保护隐私（原始视频不上云）。云计算角色：提供强大的中心化算力和存储。负责海量数据的汇聚存储、深度分析（如大数据挖掘、跨摄像头关联分析、长期行为预测）、全局视图展示、业务应用（如人脸库比对、车辆大数据平台）、系统管理、算法训练与更新、弹性扩容。协同工作：边缘节点处理实时数据，提取结构化信息（如人/车/物特征、事件）上传云端；云端进行集中存储、深度学习和全局分析，并将分析结果（如更新的模型、规则、策略）下发至边缘节点执行。形成“边缘感知-云端认知-边缘执行”的闭环。例如，边缘检测到可疑人员，提取特征上传；云端比对黑名单库，确认后下发告警指令到相关边缘设备联动。4.ABCI融合驱动智能化：AI(人工智能)：是核心引擎。提供视觉感知（识别、检测）、认知理解（分析、预测）、决策控制能力。赋予系统“看懂”和“思考”的能力，实现自动化、智能化应用。BigData(大数据)：是基础燃料。源于IoT设备（摄像头、传感器）产生的海量音视频、图片、日志、告警等非结构化/结构化数据。通过大数据平台进行采集、存储、清洗、治理。为AI训练提供丰富样本，为深度分析提供原材料。Cloud(云计算)：是承载平台。提供弹性、可扩展的计算、存储、网络资源池。支撑大数据平台的运行、AI模型训练和复杂业务应用（如视图库、情报分析系统）的部署。实现资源的集中管理和高效利用。IoT(物联网)：是感知神经和