无人机电力巡检 AI 算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

无人机电力巡检AI算法工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.无人机电力巡检中，常用的________可采集设备表面细节图像。2.AI目标检测算法中，________系列因实时性好，常用于巡检实时检测。3.电力设备机械类缺陷包括________（举1例）。4.图像预处理中，________操作可降低图像噪声。5.无人机无GPS环境下的定位技术是________。6.红外热成像主要检测设备的________。7.实现像素级缺陷定位的算法是________。8.AI算法训练需用到的核心数据集类型是________。9.边缘计算在巡检中可实现________的本地检测。10.腐蚀类电力缺陷包括________（举1例）。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.最适合实时巡检的目标检测算法是？A.R-CNNB.YOLOv8C.MaskR-CNND.FasterR-CNN2.红外热成像主要检测设备的？A.绝缘子裂纹B.导线断股C.温度异常D.金具锈蚀3.AI算法处理图像的第一步是？A.目标检测B.预处理C.特征提取D.缺陷分类4.无GPS下的自主定位技术是？A.激光雷达SLAMB.北斗C.4GD.无线充电5.数据增强的主要目的是？A.提高泛化能力B.减少训练时间C.降低硬件要求D.增加数据量6.属于电气类缺陷的是？A.绝缘子裂纹B.变压器油位异常C.导线断股D.金具锈蚀7.YOLO全称是？A.YouOnlyLookOnceB.YouLookOnceC.YouOnlyDetectOnceD.YouDetectOnce8.边缘计算核心优势是？A.高算力B.低延迟C.高存储D.高带宽9.增强图像对比度的操作是？A.灰度化B.归一化C.直方图均衡化D.滤波10.多传感器融合不包括？A.可见光相机B.红外热成像C.激光雷达D.麦克风三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选不得分）1.需检测的常见缺陷包括？A.绝缘子裂纹B.导线断股C.金具锈蚀D.变压器温度异常E.线路覆冰2.常用图像预处理技术有？A.灰度化B.滤波C.归一化D.数据增强E.语义分割3.边缘计算应用场景包括？A.实时缺陷检测B.数据压缩C.本地路径规划D.云端训练E.数据存储4.自主巡检关键技术包括？A.定位导航B.目标检测C.路径规划D.通信传输E.电池管理5.红外与可见光的互补作用是？A.可见光检测表面缺陷，红外检测温度异常B.红外检测机械缺陷，可见光检测电气缺陷C.可见光弥补红外细节不足D.红外弥补可见光无法检测内部缺陷E.融合提高准确率6.实时目标检测算法是？A.YOLO系列B.FasterR-CNNC.SSDD.MaskR-CNNE.R-CNN7.无人机巡检优势包括？A.覆盖广B.效率高C.成本低D.无人员风险E.全天候作业8.图像特征提取网络有？A.CNNB.RNNC.TransformerD.GANE.LSTM9.算法训练注意事项包括？A.标注准确B.数据均衡C.模型轻量化D.实时性优化E.仅用可见光数据10.属于电力设备的是？A.绝缘子B.导线C.变压器D.金具E.无人机四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.无人机巡检必须依赖GPS。（）2.YOLOv8比YOLOv3精度速度均提升。（）3.红外只能检测表面温度异常。（）4.算法无需考虑光照变化。（）5.边缘计算可本地实时处理。（）6.语义分割实现像素级定位。（）7.无人机效率比人工低。（）8.数据增强提高泛化能力。（）9.激光雷达SLAM支持无GPS导航。（）10.金具锈蚀属于机械类缺陷。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述AI目标检测算法的核心流程。2.红外与可见光图像的互补作用是什么？3.边缘计算在巡检中的应用场景及优势？4.图像预处理的主要步骤及目的？六、讨论题（共2题，每题5分，200字左右）1.如何优化复杂光照（强光、逆光）下的检测精度？2.多传感器（可见光、红外、激光雷达）数据融合的AI算法设计思路？---答案部分一、填空题答案1.可见光相机2.YOLO3.导线断股（或绝缘子裂纹等）4.滤波5.视觉SLAM6.温度异常7.语义分割8.标注数据集9.低延迟10.金具锈蚀（或导线腐蚀等）二、单项选择题答案1.B2.C3.B4.A5.A6.B7.A8.B9.C10.D三、多项选择题答案1.ABCDE2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ACDE6.AC7.ABCD8.AC9.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.核心流程：①图像采集→②预处理（降噪、灰度化）→③特征提取（CNN）→④目标检测（定位）→⑤缺陷分类→⑥结果输出。2.互补作用：①可见光检测表面机械缺陷（细节清晰）；②红外检测内部/表面温度异常（非接触）；③可见光补红外细节不足，红外补可见光无法检测内部缺陷；④融合提高准确率。3.场景：实时检测、本地路径规划、数据压缩；优势：低延迟、低带宽、高隐私、实时性强。4.步骤及目的：①灰度化（减少计算量）；②滤波（降噪）；③归一化（统一格式）；④数据增强（提高泛化）；⑤直方图均衡化（增强对比度）。六、讨论题答案1.优化方法：①数据层：收集复杂光照标注数据，用CycleGAN模拟光照；②算法层：加入光照调节模块（自适应均衡化），用注意力机制聚焦缺陷；③模型层：选YOLOv8轻量化改进版，适配边缘算力；④硬件层：搭