湖北大学《机器视觉与应用》2026-2027学年第一学期期末试卷含解析

装订线装订线PAGE2第1页，共3页湖北大学《机器视觉与应用》2026-2027学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中，需要对道路场景进行理解和预测，例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测，以下哪种技术可能是关键？（）A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是2、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶，以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述，哪一项是不正确的？（）A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度，增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器（如雷达和超声波传感器）融合，以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降，无法正常工作D.针对恶劣天气，可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性3、图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割，以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于阈值的分割方法简单直接，但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域，但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类，效果较好，但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像，对于彩色图像无法进行有效的分割4、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述，正确的是：（）A.基于光学字符识别（OCR）技术的方法对字体和排版的变化适应性强，识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本，但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容，不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字5、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测6、计算机视觉中的视觉跟踪算法常用于跟踪运动目标。假设要跟踪一只在森林中奔跑的动物，以下关于视觉跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于模型的跟踪算法通过建立目标的模型来预测其位置和状态B.基于特征的跟踪算法依赖于目标的显著特征进行跟踪C.视觉跟踪算法在目标发生快速变形或完全遮挡时仍能保持准确跟踪D.结合多种线索和信息的融合跟踪算法可以提高跟踪的稳定性和可靠性7、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中，计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过实时图像分析，为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注，帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟，不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合，实现更精确和稳定的手术操作8、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断9、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（）A.基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作B.基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练C.基于纹理分析和模式识别的方法D.基于光学原理和物理模型的检测方法10、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像11、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于时空特征提取的方法，捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置，不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合，如结合音频和视频信息，可以提高动作识别的准确率12、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。假设要将两张具有一定旋转和平移差异的图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（）A.基于特征点匹配的图像配准方法对图像的变形和光照变化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能实现准确的图像配准C.图像配准不需要考虑图像的分辨率和比例尺差异D.深度学习在图像配准中的应用还不成熟，不如传统方法有效13、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知14、计算机视觉在自动驾驶领域发挥着重要作用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志、车辆和行人。以下关于自动驾驶中计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.计算机视觉可以通过摄像头实时获取道路信息，为车辆的决策和控制提供依据B.它能够准确识别不同光照和天气条件下的交通对象，不受任何干扰C.深度学习算法在自动驾驶的计算机视觉中被广泛应用，用于目标检测和语义分割D.计算机视觉需要与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据融合，以提高感知的可靠性15、图像分类是计算机视觉中的常见任务之一。对于图像分类模型的训练，以下说法错误的是（）A.需要大量有标注的图像数据来学习不同类别的特征B.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色C.模型的训练过程是不断调整参数以最小化预测误差的过程D.图像分类模型一旦训练完成，就无法再对新的类别进行学习和分类二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明计算机视觉在海洋牧场监测中的应用。2、（本题5分）解释计算机视觉在造纸业中的质量控制。3、（本题5分）简述图像去噪的常见方法。4、（本题5分）说明计算机视觉在知识产权服务中的综合应用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用目标检测算法，在农业图像中检测病虫害。2、（本题5分）利用图像增强技术，提升水下拍摄图像的清晰度和对比度。3、（本题5分）开发一个能够识别不同种类节肢动物的计算机视觉系统。4、（本题5分）对一批水果图像进行分类，区分不同种类的水果。5、（本题5分）基于计算机视觉的智能商场导航系统，通过实时图像识别为顾客提供导航。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）剖析某运动品牌的广告视频设计，讨论其如何通过视觉效果和故事叙述吸引消费者购买产品。2、（本题10分）一款智能手表的界面设计简洁时