2025年人工智能工程師專業(yè)知識考核試卷：人工智能在智能視頻分析系統(tǒng)中的應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在智能視頻分析系統(tǒng)中，下列哪一項不屬于典型的計算機視覺基礎任務？A.目標檢測B.圖像特征提取C.視頻數(shù)據(jù)增強D.光流估計2.下列關于機器學習分類的描述，哪一項是錯誤的？A.監(jiān)督學習需要標記的訓練數(shù)據(jù)B.無監(jiān)督學習發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)C.強化學習通過試錯學習最優(yōu)策略D.半監(jiān)督學習完全依賴標記數(shù)據(jù)3.在目標檢測領域，F(xiàn)asterR-CNN與YOLO的主要區(qū)別在于？A.FasterR-CNN使用生成對抗網(wǎng)絡，YOLO使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.FasterR-CNN是單階段檢測器，YOLO是兩階段檢測器C.FasterR-CNN主要應用于視頻檢測，YOLO主要應用于圖像檢測D.FasterR-CNN計算速度更快，YOLO定位精度更高4.下列哪種算法最適合處理視頻序列中目標的連續(xù)跟蹤問題？A.K-Means聚類B.DBSCAN密度聚類C.MeanShift聚類D.光流法跟蹤5.用于區(qū)分視頻片段中不同行為實例的計算機視覺任務稱為？A.目標檢測B.目標跟蹤C.行為識別D.視頻分割6.在訓練深度學習模型時，過擬合現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因是？A.數(shù)據(jù)量不足B.模型復雜度過低C.學習率設置過高D.模型泛化能力太強7.下列哪種技術(shù)不屬于模型壓縮的范疇？A.知識蒸餾B.卷積核剪枝C.模型量化D.數(shù)據(jù)增強8.對于需要實時處理的智能視頻分析應用，以下哪個方面最為關鍵？A.模型的精確率B.模型的召回率C.模型的推理速度D.模型的內(nèi)存占用9.在處理大規(guī)模監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)時，通常會采用哪種計算架構(gòu)？A.單機CPU計算B.小型GPU集群C.大型分布式計算系統(tǒng)D.邊緣計算設備10.智能視頻分析應用中，需要考慮的倫理問題不包括？A.數(shù)據(jù)隱私泄露B.算法決策偏見C.系統(tǒng)硬件成本D.對個人自由的過度監(jiān)控二、填空題（每空1分，共15分）1.視頻分析通常需要處理圖像序列，其中每一幀可以看作是一個___。2.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）中，___層負責提取局部空間特征，___層負責提取全局語義特征。3.常用的目標檢測評估指標___和___，常用于評估檢測框的定位精度。4.目標跟蹤算法需要解決的核心問題包括目標丟失、___和身份切換。5.行為識別任務中，___是一種常用的時序特征建模方法，能夠捕捉視頻中的動態(tài)變化。6.在模型訓練過程中，___是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。7.數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、___等方式增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性。8.為了滿足實時性要求，常常需要對訓練好的深度學習模型進行___和優(yōu)化。9.在視頻分析系統(tǒng)中，___是指將分析任務部署在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設備上執(zhí)行。10.視頻分割任務的目標是將視頻幀中的每個像素分配到不同的語義類別，包括___分割和實例分割。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述深度學習在目標檢測中的應用，并比較兩種主流目標檢測算法（如FasterR-CNN和YOLO）的優(yōu)缺點。2.解釋什么是光流法，并說明它在視頻分析中可以用于哪些任務。3.描述智能視頻分析系統(tǒng)在數(shù)據(jù)預處理階段可能包含的幾個關鍵步驟。4.闡述在智能視頻分析系統(tǒng)中引入倫理考量的重要性。四、計算題（共10分）假設一個智能視頻分析系統(tǒng)使用了一個目標檢測模型，在某個監(jiān)控場景下進行測試。該模型共檢測到100個目標，其中60個是真正例（TruePositives,TP），20個是假正例（FalsePositives,FP），20個是假負例（FalseNegatives,FN）。請計算該模型的精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分數(shù)（F1-Score）。（精確到小數(shù)點后兩位）五、設計題（共25分）設計一個用于智能交通流量監(jiān)測的簡化視頻分析系統(tǒng)方案。請說明：1.該系統(tǒng)需要實現(xiàn)的核心視頻分析功能（至少兩項）。2.為實現(xiàn)這些功能，你會選擇哪些主要的計算機視覺或深度學習算法？3.簡要描述系統(tǒng)的大致架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)輸入、處理和輸出等環(huán)節(jié)。4.在系統(tǒng)設計和實現(xiàn)過程中，需要考慮哪些關鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)或問題？（至少提出三個）試卷答案一、選擇題1.C2.D3.A4.D5.D6.A7.B8.C9.C10.C二、填空題1.圖像2.卷積，全連接3.平均精度（AP），召回率（Recall）4.目標關聯(lián)/重識別5.LSTM（或RNN）6.過擬合7.改變亮度/對比度8.加速9.邊緣計算10.語義三、簡答題1.答案：深度學習通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）自動學習圖像特征，顯著提升了目標檢測的準確性和效率。主流算法有FasterR-CNN和YOLO。FasterR-CNN是兩階段檢測器，先候選區(qū)域后分類回歸，精度高但速度慢。YOLO是單階段檢測器，直接在圖像上預測目標和類別，速度快但精度在復雜場景下可能略低。優(yōu)點：自動化特征提取，精度高；缺點：FasterR-CNN速度慢，YOLO小目標檢測和定位精度相對較低。2.答案：光流法是計算圖像序列中像素運動矢量的一種技術(shù)，它假設在短時間內(nèi)像素點的運動是平滑的。在視頻分析中，光流可用于：目標跟蹤（估計目標位置變化）、運動檢測（識別場景中的運動區(qū)域）、姿態(tài)估計（分析人體或物體的運動姿態(tài)）、視頻穩(wěn)定（補償相機或場景的運動）等。3.答案：數(shù)據(jù)預處理是模型訓練前必不可少的步驟，關鍵步驟包括：數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲、無效幀）、數(shù)據(jù)標注（人工或自動標注目標、類別）、數(shù)據(jù)增強（通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩變換等擴充數(shù)據(jù)集，提高模型泛化能力）、數(shù)據(jù)歸一化（將像素值縮放到特定范圍，如0-1或-1-1，加速收斂）。4.答案：引入倫理考量至關重要，因為智能視頻分析技術(shù)（如人臉識別、行為監(jiān)控）可能侵犯個人隱私，加劇算法偏見（導致對特定人群的歧視），甚至被濫用（如用于非法監(jiān)控）?？紤]倫理有助于設計更公平、透明、負責任的技術(shù)，保護公民權(quán)利，建立社會信任，確保技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。四、計算題Precision=TP/(TP+FP)=60/(60+20)=60/80=0.75Recall=TP/(TP+FN)=60/(60+20)=60/80=0.75F1-Score=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)=2*(0.75*0.75)/(0.75+0.75)=2*0.5625/1.5=1.125/1.5=0.75五、設計題答案：1.核心功能：a.實時車輛計數(shù)：統(tǒng)計通過特定路段的車輛數(shù)量。b.交通流量估計：根據(jù)車輛密度和速度判斷交通繁忙程度。c.交通事件檢測：識別異常情況，如交通事故、擁堵、逆行等。2.所選算法：a.車輛計數(shù)：基于目標檢測的算法（如YOLOv5/v7/v8）進行車輛檢測，通過區(qū)域統(tǒng)計或時間窗口統(tǒng)計實現(xiàn)計數(shù)。b.交通流量估計：在檢測到車輛后，結(jié)合光流法或基于深度學習的跟蹤算法（如SORT、DeepSORT）估計車輛速度，再結(jié)合車輛密度信息進行流量計算。c.交通事件檢測：可使用異常檢測算法（如基于深度學習的Autoencoder）識別與正常交通流不符的像素或目標模式，或使用行為識別算法檢測異常行為（如碰撞）。3.系統(tǒng)架構(gòu)：a.數(shù)據(jù)輸入：攝像頭采集視頻流。b.預處理：視頻幀解碼、去噪、尺寸調(diào)整。c.分析處理：調(diào)用目標檢測模型進行車輛檢測，調(diào)用跟蹤模型進行車輛身份綁定和運動估計，調(diào)用事件檢測模型進行異常識別。d.數(shù)據(jù)存儲/輸出：