站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共2頁甘肅交通職業(yè)技術學院《設計思維與方法》2025-2026學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像2、在計算機視覺中，圖像增強技術用于改善圖像的質量。以下關于圖像增強的描述，不正確的是（）A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質量的圖像有效果，對于高質量的圖像沒有必要進行增強3、在計算機視覺的文本檢測和識別任務中，假設要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關于文本檢測和識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進行識別B.深度學習中的卷積神經網絡在文本識別中表現出色，能夠準確識別各種字體和風格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應對，沒有任何困難D.可以結合光學字符識別（OCR）技術，將圖片中的文字轉換為可編輯的文本4、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理視頻序列數據時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰(zhàn)5、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內容。以下關于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創(chuàng)作、數據增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據用戶的任意想象生成任何內容，不受任何限制6、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設我們要對一段包含復雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征7、在計算機視覺的目標計數任務中，統(tǒng)計圖像或視頻中目標的數量。假設要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性8、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣，以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效？（）A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換9、在計算機視覺的圖像生成任務中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進行風格轉換。假設我們要將一張照片轉換為油畫風格，以下哪種方法能夠實現逼真的風格轉換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學習的風格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法10、對于視頻中的目標跟蹤任務，假設目標在視頻中經歷了快速的外觀變化和嚴重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準確性和穩(wěn)定性？（）A.結合目標的運動模型和外觀模型進行預測B.僅依賴目標的初始外觀特征進行跟蹤C.當出現遮擋時，停止跟蹤并等待目標重新出現D.隨機調整跟蹤算法的參數11、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進行理解和預測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現準確的場景理解和預測，以下哪種技術可能是關鍵？（）A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是12、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環(huán)神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）13、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法14、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設一個工廠需要檢測生產線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統(tǒng)對零件進行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用已經非常成熟，不需要人工干預和校驗15、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或對象。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網絡（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關16、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要對周圍環(huán)境進行快速準確的感知。假設車輛要在復雜的城市道路環(huán)境中行駛，以下哪種傳感器的數據融合可能對提高環(huán)境感知的可靠性至關重要？（）A.攝像頭與激光雷達B.攝像頭與毫米波雷達C.激光雷達與超聲波傳感器D.以上都有可能17、對于圖像的邊緣檢測任務，假設要準確檢測出圖像中物體的邊緣，同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結果18、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進行修復以還原其完整的內容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結果？（）A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復19、在計算機視覺的無人駕駛領域，環(huán)境感知是關鍵環(huán)節(jié)。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術在這種高要求的應用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知20、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配21、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(tài)。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷22、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫(yī)學圖像的質量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉23、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學習B.圖模型C.注意力機制D.以上都是24、當利用計算機視覺技術對醫(yī)學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數據中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取25、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學習中的卷積神經網絡可以直接預測人體姿態(tài)的參數C.姿態(tài)估計在虛擬現實和增強現實等應用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響26、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設要在一個情感分析系統(tǒng)中準確識別表情，以下關于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感，識別準確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學習中的卷積神經網絡在表情識別中能夠學習到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數據集依賴嚴重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側臉和遮擋的表情無法識別27、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區(qū)分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數據增強B.正則化C.模型融合D.以上都是28、計算機視覺中的無人駕駛技術是一個綜合性的應用領域。以下關于無人駕駛中的計算機視覺的說法，不正確的是（）A.計算機視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務B.深度學習方法能夠實時準確地識別道路標志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)已經非常成熟，能夠應對各種復雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰(zhàn)29、假設要構建一個能夠對衛(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng)，用于國土資源調查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是30、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.準確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結果與真實標簽的重合程度二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對游泳比賽中的運動員進行軌跡跟蹤和速度分析。2、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的寶石進行分類。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對馬拉松比賽中的運動員進行實時排名和速度估算。4、（本題5分）對航拍圖像中的道路和建筑物進行自動測繪和建模。5、（本題5分）基于深度學習，實現對排球比賽中球的落點的檢測。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、