2025年大學(xué)《數(shù)理基礎(chǔ)科學(xué)》專業(yè)題庫——計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智能監(jiān)控中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪一項(xiàng)不屬于計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)？A.圖像增強(qiáng)B.目標(biāo)檢測C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.圖像分割2.在圖像處理中，下列哪一項(xiàng)技術(shù)主要用于提高圖像的對比度？A.濾波B.邊緣檢測C.直方圖均衡化D.縮放3.SIFT特征具有以下哪個(gè)特點(diǎn)？A.對旋轉(zhuǎn)不敏感B.計(jì)算速度慢C.只能用于灰度圖像D.特征描述子維度較低4.下列哪種算法不屬于基于邊緣的圖像分割方法？A.閾值分割B.K-means聚類C.邊緣檢測D.區(qū)域生長5.在目標(biāo)檢測中，下列哪種方法屬于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法？A.YOLOB.R-CNNC.SVMD.SSD6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，主要進(jìn)行特征提取的層是？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層7.下列哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不屬于目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)？A.FasterR-CNNB.ResNetC.YOLOv5D.MobileNet8.在視頻監(jiān)控中，以下哪個(gè)技術(shù)主要用于分析視頻中的物體運(yùn)動軌跡？A.目標(biāo)檢測B.行為識別C.光流法D.視頻分割9.人臉識別系統(tǒng)中，以下哪個(gè)步驟是必不可少的？A.人臉檢測B.人臉對齊C.人臉特征提取D.人臉比對10.智能交通系統(tǒng)中，以下哪個(gè)應(yīng)用不屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用范圍？A.車牌識別B.交通流量估計(jì)C.道路缺陷檢測D.駕駛員疲勞檢測二、填空題1.圖像的三個(gè)基本屬性是亮度、______和______。2.在特征點(diǎn)匹配中，常用的算法有______和______。3.圖像分割的目的是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素具有______的屬性。4.目標(biāo)檢測通常包括______和______兩個(gè)步驟。5.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用，主要得益于其強(qiáng)大的______能力。三、簡答題1.簡述圖像增強(qiáng)的目的是什么，并列舉兩種常見的圖像增強(qiáng)方法。2.簡述特征點(diǎn)在計(jì)算機(jī)視覺中的作用，并列舉兩種常見的特征點(diǎn)檢測算法。3.簡述語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別。4.簡述人臉識別系統(tǒng)的基本流程。四、計(jì)算題假設(shè)使用一個(gè)簡單的模板匹配方法進(jìn)行目標(biāo)檢測，模板大小為8x8，圖像大小為256x256。如果圖像中存在目標(biāo)，且目標(biāo)與模板的相似度為0.9，請計(jì)算該目標(biāo)被檢測到的概率（假設(shè)背景像素與目標(biāo)的相似度為0.1，且檢測器將相似度大于0.8的都判為目標(biāo)）。五、論述題論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用前景，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.C解析：計(jì)算機(jī)視覺的基本任務(wù)包括圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別等，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)這些任務(wù)的一種手段，而非任務(wù)本身。2.C解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像的像素灰度分布，增強(qiáng)圖像的對比度。濾波主要用于去除噪聲，邊緣檢測用于提取圖像邊緣信息，縮放用于改變圖像大小。3.A解析：SIFT特征具有旋轉(zhuǎn)不變性、尺度不變性等特點(diǎn)，計(jì)算速度較快，可用于灰度圖像和彩色圖像，特征描述子維度為128。4.B解析：基于邊緣的圖像分割方法利用圖像的邊緣信息進(jìn)行分割，如邊緣檢測、區(qū)域生長等。K-means聚類是一種基于像素相似度的聚類算法，不屬于基于邊緣的分割方法。5.C解析：SVM是一種傳統(tǒng)的分類算法，可用于目標(biāo)檢測。YOLO、R-CNN、SSD都是基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法。6.A解析：卷積層是CNN中主要的特征提取層，通過卷積操作提取圖像的局部特征。池化層用于降維，全連接層用于分類，激活層用于引入非線性因素。7.B解析：ResNet是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像分類。FasterR-CNN、YOLOv5、SSD都是目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)。8.C解析：光流法通過分析像素的運(yùn)動來估計(jì)視頻中的物體運(yùn)動軌跡。目標(biāo)檢測用于檢測視頻中的物體，行為識別用于識別物體的行為，視頻分割用于將視頻分割成不同的場景。9.A解析：人臉識別系統(tǒng)首先需要檢測到人臉，才能進(jìn)行后續(xù)的處理。人臉對齊、人臉特征提取、人臉比對都是可選的步驟，但人臉檢測是必不可少的。10.C解析：智能交通系統(tǒng)中，車牌識別、交通流量估計(jì)、駕駛員疲勞檢測都屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用范圍。道路缺陷檢測通常使用傳感器或其他技術(shù)，不屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用范圍。二、填空題1.顏色，空間解析：圖像的三個(gè)基本屬性是亮度（灰度值）、顏色和空間位置。2.SIFT，SURF解析：SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速魯棒特征）都是常用的特征點(diǎn)匹配算法。3.相似解析：圖像分割的目的是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素具有相似的屬性，如顏色、紋理等。4.目標(biāo)檢測，目標(biāo)分類解析：目標(biāo)檢測通常包括目標(biāo)檢測和目標(biāo)分類兩個(gè)步驟。目標(biāo)檢測用于定位圖像中的目標(biāo)，目標(biāo)分類用于識別目標(biāo)的類別。5.學(xué)習(xí)三、簡答題1.圖像增強(qiáng)的目的是提高圖像的質(zhì)量，使其更適合人類觀察或機(jī)器處理。常見的圖像增強(qiáng)方法包括：直方圖均衡化、濾波、銳化等。解析：圖像增強(qiáng)的主要目的是改善圖像的質(zhì)量，使其更適合人類觀察或機(jī)器處理。直方圖均衡化可以增強(qiáng)圖像的對比度，濾波可以去除噪聲，銳化可以增強(qiáng)圖像的邊緣信息。2.特征點(diǎn)在計(jì)算機(jī)視覺中的作用是提供圖像的穩(wěn)定、可靠的描述子，用于圖像匹配、目標(biāo)識別、三維重建等任務(wù)。常見的特征點(diǎn)檢測算法包括：SIFT、SURF、ORB等。解析：特征點(diǎn)是圖像中具有獨(dú)特性的點(diǎn)，可以作為圖像的穩(wěn)定、可靠的描述子，用于圖像匹配、目標(biāo)識別、三維重建等任務(wù)。SIFT、SURF、ORB都是常用的特征點(diǎn)檢測算法。3.語義分割將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)語義類別，而實(shí)例分割將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)實(shí)例類別。語義分割不考慮物體的邊界，而實(shí)例分割考慮物體的邊界。解析：語義分割是將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)語義類別，例如，將像素分為“人”、“車”、“道路”等類別。實(shí)例分割是將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)實(shí)例類別，例如，將像素分為“這個(gè)人”、“這輛車”等實(shí)例。4.人臉識別系統(tǒng)的基本流程包括：人臉檢測、人臉對齊、人臉特征提取、人臉比對。人臉檢測用于在圖像中定位人臉，人臉對齊用于將人臉調(diào)整到標(biāo)準(zhǔn)位置，人臉特征提取用于提取人臉的特征，人臉比對用于將提取的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中的人臉特征進(jìn)行比對。解析：人臉識別系統(tǒng)首先需要檢測到人臉，然后對人臉進(jìn)行對齊，提取人臉的特征，最后將提取的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中的人臉特征進(jìn)行比對。四、計(jì)算題P=(1-P(相似度>0.8|非目標(biāo)))*P(相似度>0.8|目標(biāo))P=(1-0.1)*0.9=0.81解析：目標(biāo)被檢測到的概率等于目標(biāo)存在且相似度大于0.8的概率。由于背景像素與目標(biāo)的相似度為0.1，因此非目標(biāo)像素相似度大于0.8的概率為0.1。目標(biāo)與模板的相似度為0.9，因此目標(biāo)像素相似度大于0.8的概率為0.9。根據(jù)概率乘法規(guī)則，目標(biāo)被檢測到的概率為兩者相乘，即0.81。五、論述題計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，可以用于監(jiān)控、預(yù)警、犯罪偵查等方面。例如，可以通過視頻監(jiān)控和人臉識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和人員追蹤；可以通過行為識別技術(shù)檢測可疑行為并發(fā)出預(yù)警；可以通過車輛識別技術(shù)進(jìn)行交通管理和犯罪偵查。然而，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用也面臨著一些挑戰(zhàn)，例如：數(shù)據(jù)隱私和安全問題、算法的魯棒性和準(zhǔn)確性問題、系統(tǒng)成本和效率問題等。未來需要進(jìn)一步研究