2024年一級建造師民航機(jī)場跑道FOD雷達(dá)與視頻融合識別算法訓(xùn)練練習(xí)單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題）1.FOD雷達(dá)的工作頻段一般是（）A.低頻段B.中頻段C.高頻段D.微波頻段答案：D。解析：FOD雷達(dá)通常工作在微波頻段，微波頻段能較好地實(shí)現(xiàn)對跑道上異物的探測。2.視頻融合識別算法中，對圖像預(yù)處理不包括（）A.灰度化B.降噪C.特征提取D.增強(qiáng)答案：C。解析：圖像預(yù)處理包括灰度化、降噪、增強(qiáng)等操作，特征提取屬于后續(xù)處理步驟，不屬于預(yù)處理。3.FOD雷達(dá)探測距離一般能達(dá)到（）A.100米B.200米C.300米D.400米答案：C。解析：常見的FOD雷達(dá)探測距離一般可達(dá)300米左右，以滿足跑道監(jiān)測需求。4.視頻識別中常用的圖像特征是（）A.顏色特征B.形狀特征C.紋理特征D.以上都是答案：D。解析：顏色、形狀、紋理特征都是視頻識別中常用的圖像特征，用于區(qū)分不同物體。5.FOD雷達(dá)探測精度可達(dá)到（）A.厘米級B.分米級C.米級D.毫米級答案：A。解析：FOD雷達(dá)探測精度能達(dá)到厘米級，可精確探測異物大小等信息。6.融合算法中，將雷達(dá)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配的關(guān)鍵是（）A.時間同步B.空間定位C.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一D.以上都不是答案：B。解析：空間定位是將雷達(dá)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配的關(guān)鍵，確保兩者能對應(yīng)到跑道上的同一位置。7.視頻圖像增強(qiáng)的目的不包括（）A.提高清晰度B.突出目標(biāo)物體C.降低噪聲D.減少圖像分辨率答案：D。解析：視頻圖像增強(qiáng)是為了提高清晰度、突出目標(biāo)物體、降低噪聲等，而不是減少圖像分辨率。8.FOD雷達(dá)的探測角度范圍通常是（）A.90°B.180°C.270°D.360°答案：B。解析：FOD雷達(dá)探測角度范圍通常為180°，能覆蓋跑道一定寬度范圍。9.融合算法中對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的層次不包括（）A.數(shù)據(jù)層B.特征層C.決策層D.應(yīng)用層答案：D。解析：融合算法數(shù)據(jù)融合層次包括數(shù)據(jù)層、特征層、決策層，不包括應(yīng)用層。10.視頻識別算法中常用的分類器是（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是答案：D。解析：決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是視頻識別算法中常用的分類器。11.FOD雷達(dá)的安裝位置一般在（）A.跑道一側(cè)B.跑道兩端C.塔臺D.導(dǎo)航臺答案：A。解析：FOD雷達(dá)一般安裝在跑道一側(cè)，以便對跑道進(jìn)行有效探測。12.視頻圖像降噪方法不包括（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波答案：D。解析：均值濾波、中值濾波、高斯濾波都是常見的圖像降噪方法，銳化濾波用于增強(qiáng)圖像邊緣等，不是降噪方法。13.融合算法處理數(shù)據(jù)的速度要求是（）A.每秒1幀B.每秒10幀C.每秒20幀以上D.每秒5幀答案：C。解析：為了實(shí)時監(jiān)測跑道FOD，融合算法處理數(shù)據(jù)速度要求每秒20幀以上。14.FOD雷達(dá)對不同材質(zhì)異物的探測效果（）A.相同B.金屬異物探測效果好C.非金屬異物探測效果好D.無法比較答案：B。解析：FOD雷達(dá)對金屬異物探測效果相對較好，因?yàn)榻饘賹走_(dá)波反射較強(qiáng)。15.視頻融合識別算法訓(xùn)練中使用的數(shù)據(jù)集要求（）A.數(shù)據(jù)量小B.數(shù)據(jù)單一C.數(shù)據(jù)具有代表性D.以上都對答案：C。解析：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集要求數(shù)據(jù)具有代表性，這樣才能訓(xùn)練出準(zhǔn)確的算法模型。16.雷達(dá)信號處理中用于提高信噪比的方法是（）A.匹配濾波B.卷積C.傅里葉變換D.拉普拉斯變換答案：A。解析：匹配濾波是雷達(dá)信號處理中提高信噪比的常用方法。17.視頻識別中對運(yùn)動目標(biāo)的檢測方法是（）A.幀差法B.背景差分法C.光流法D.以上都是答案：D。解析：幀差法、背景差分法、光流法都是視頻識別中檢測運(yùn)動目標(biāo)的方法。18.FOD雷達(dá)探測目標(biāo)的原理是（）A.激光反射B.超聲波反射C.雷達(dá)波反射D.紅外線反射答案：C。解析：FOD雷達(dá)通過發(fā)射和接收雷達(dá)波反射來探測目標(biāo)。19.融合算法評估指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.數(shù)據(jù)量答案：D。解析：準(zhǔn)確率、召回率、均方誤差都是融合算法的評估指標(biāo)，數(shù)據(jù)量不是評估指標(biāo)。20.視頻圖像特征提取方法不包括（）A.SIFT算法B.SURF算法C.PCA算法D.哈希算法答案：D。解析：SIFT算法、SURF算法、PCA算法都可用于視頻圖像特征提取，哈希算法主要用于數(shù)據(jù)加密等，不是特征提取方法。多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.FOD雷達(dá)與視頻融合識別算法的優(yōu)勢有（）A.提高探測精度B.增強(qiáng)目標(biāo)識別能力C.降低成本D.減少誤報率E.提高系統(tǒng)穩(wěn)定性答案：ABD。解析：融合算法能結(jié)合雷達(dá)和視頻的優(yōu)勢，提高探測精度、增強(qiáng)目標(biāo)識別能力、減少誤報率。但不一定能降低成本，對系統(tǒng)穩(wěn)定性影響也不是直接優(yōu)勢。2.視頻圖像預(yù)處理步驟包含（）A.圖像分割B.灰度化C.降噪D.歸一化E.特征匹配答案：BCD。解析：圖像預(yù)處理包括灰度化、降噪、歸一化等，圖像分割和特征匹配不屬于預(yù)處理步驟。3.影響FOD雷達(dá)探測性能的因素有（）A.天氣狀況B.跑道材質(zhì)C.異物大小D.雷達(dá)發(fā)射功率E.視頻幀率答案：ABCD。解析：天氣狀況、跑道材質(zhì)、異物大小、雷達(dá)發(fā)射功率都會影響FOD雷達(dá)探測性能，視頻幀率與雷達(dá)探測性能無關(guān)。4.融合算法中數(shù)據(jù)融合的方法有（）A.加權(quán)平均法B.貝葉斯推理法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法D.決策樹法E.層次分析法答案：ABCD。解析：加權(quán)平均法、貝葉斯推理法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、決策樹法都是融合算法中常用的數(shù)據(jù)融合方法，層次分析法一般不用于數(shù)據(jù)融合。5.視頻識別算法常用的深度學(xué)習(xí)模型有（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)E.支持向量機(jī)答案：ABCD。解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)都是視頻識別常用的深度學(xué)習(xí)模型，支持向量機(jī)不屬于深度學(xué)習(xí)模型。6.FOD雷達(dá)系統(tǒng)組成部分包括（）A.天線B.發(fā)射機(jī)C.接收機(jī)D.信號處理器E.顯示器答案：ABCD。解析：FOD雷達(dá)系統(tǒng)由天線、發(fā)射機(jī)、接收機(jī)、信號處理器組成，顯示器不屬于雷達(dá)系統(tǒng)直接組成部分。7.圖像增強(qiáng)技術(shù)包括（）A.直方圖均衡化B.對比度拉伸C.銳化D.平滑E.二值化答案：ABCD。解析：直方圖均衡化、對比度拉伸、銳化、平滑都屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)，二值化不屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)。8.融合算法訓(xùn)練過程中需要注意的問題有（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確性B.模型參數(shù)調(diào)整C.防止過擬合D.數(shù)據(jù)不平衡處理E.硬件設(shè)備選擇答案：ABCD。解析：數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確性、模型參數(shù)調(diào)整、防止過擬合、數(shù)據(jù)不平衡處理在融合算法訓(xùn)練中都需注意，硬件設(shè)備選擇對訓(xùn)練過程有影響，但不是訓(xùn)練中直接關(guān)注的問題。9.視頻目標(biāo)分類方法有（）A.基于特征的分類B.基于模型的分類C.基于深度學(xué)習(xí)的分類D.基于距離的分類E.基于顏色的分類答案：ABC。解析：基于特征的分類、基于模型的分類、基于深度學(xué)習(xí)的分類是常見的視頻目標(biāo)分類方法，基于距離和基于顏色的分類不是典型的視頻目標(biāo)分類方法。10.提高FOD雷達(dá)與視頻融合識別算法效率的措施有（）A.優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)B.采用并行計算C.減少數(shù)據(jù)傳輸量D.提高硬件性能E.增加數(shù)據(jù)量答案：ABCD。解析：優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)、采用并行計算、減少數(shù)據(jù)傳輸量、提高硬件性能都可提高融合識別算法效率，增加數(shù)據(jù)量不一定能提高算法效率，反而可能增加計算負(fù)擔(dān)。重點(diǎn)知識歸納1.FOD雷達(dá)工作在微波頻段，探測距離一般300米左右，精度厘米級，探測角度180°左右，安裝在跑道一側(cè)，通過雷達(dá)波反射探測目標(biāo)，受天氣、跑道材質(zhì)、異物大小、發(fā)射功率等影響。2.視頻圖像預(yù)處理包括灰度化、降噪、歸一化等，常用特征提取方法有SIFT、SURF、PCA等，目標(biāo)檢測方法有幀差法、背景差分