2026年人工智能（计算机视觉）试题及答案

2026年人工智能（计算机视觉）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法不属于计算机视觉中常用的图像分类算法？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.决策树D.隐马尔可夫模型2.在图像识别任务中，关于特征提取的说法错误的是？A.可以提取图像的纹理特征B.颜色特征是一种重要的特征类型C.特征提取后不需要进行特征选择D.形状特征也是常用的特征之一3.计算机视觉中，用于图像分割的经典算法是？A.Canny边缘检测算法B.Harris角点检测算法C.区域生长算法D.霍夫变换算法4.以下哪个不是卷积神经网络的优点？A.自动提取特征B.计算效率高C.对数据要求低D.泛化能力强5.关于深度学习中优化器的选择，以下说法正确的是？A.Adam优化器适用于所有场景B.SGD优化器收敛速度最快C.RMSProp优化器能自适应调整学习率D.Adagrad优化器不需要设置学习率6.在计算机视觉应用中，对于图像增强的目的表述不准确的是？A.提高图像的清晰度B.增加图像的色彩饱和度C.改变图像的分辨率D.突出图像中的重要信息第II卷（非选择题共70分）（一）简答题（共20分）答题要求：本大题共2题，每题10分。请简要回答问题。1.简述卷积神经网络中卷积层的作用。2.请说明计算机视觉在自动驾驶领域的主要应用。（二）论述题（共20分）答题要求：本大题共1题，20分。要求论述充分，条理清晰。论述深度学习在计算机视觉中的发展趋势及面临的挑战。（三）案例分析题（共15分）答题要求：本大题共1题，15分。阅读材料，回答问题。材料：在一个智能安防监控系统中，利用计算机视觉技术对监控画面进行人员行为分析及异常行为预警。通过对大量正常行为和异常行为图像数据的学习，建立了行为识别模型。问题：请分析该系统中计算机视觉技术是如何实现人员行为分析及异常行为预警的。（四）实践操作题（共15分）答题要求：本大题共1题，15分。请根据给定的图像数据集，设计一个简单的图像分类实验流程，包括数据预处理、模型选择与训练、模型评估等步骤。（五）算法设计题（共20分）答题要求：本大题共1题，20分。请设计一个基于计算机视觉的目标检测算法，简要说明算法的主要步骤和原理。答案：第I卷：1.D2.C3.C4.C5.C6.C第II卷：（一）1.卷积层主要作用是对输入图像进行卷积操作，通过卷积核提取图像的局部特征。它能够自动捕捉图像中的空间信息，将原始图像数据转换为具有更高语义信息的特征图，为后续的网络层提供更有价值的特征表示，是卷积神经网络实现图像特征提取和模式识别的关键部分。2.计算机视觉在自动驾驶领域主要应用于环境感知，如识别道路、交通标志、车辆和行人等；目标检测与跟踪，确定周围物体的位置和运动状态；场景理解与建模，构建车辆行驶环境的三维模型；路径规划，根据感知信息规划安全的行驶路径等。（二）发展趋势包括模型结构不断创新，如向更深、更宽、更复杂的方向发展，以提升性能；与其他技术融合，如与物联网、边缘计算结合；应用场景不断拓展。面临的挑战有数据获取与标注困难，模型训练计算资源需求大，模型的泛化能力有待提高，以及对模型的可解释性研究不足等。（三）系统首先对监控画面进行图像采集，然后利用计算机视觉技术对图像中的人员进行特征提取，如姿势、动作等。将提取的特征与预先建立的正常行为模型进行比对，若匹配度低则判定为异常行为，从而实现人员行为分析及异常行为预警。（四）数据预处理包括图像的读取、尺寸调整、归一化等。模型选择可选用简单的卷积神经网络。训练时划分训练集和验证集，使用合适的优化器和损失函数进行训练。模型评估通过计算准确率、召回率等指标，在测试集上评估模型性能，根据评估结果调整模型参数。（五）算法步骤：首先进行图像预处理，包括降噪、增强等。然后利用滑动窗口在图像上进行遍历，对每个窗口提取特征。将特征输入分类器进