2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）計算機視覺開發(fā)試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本大題共20小題，每小題2分，共40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.以下哪種算法不屬于計算機視覺中的特征提取算法？A.SIFTB.SURFC.HOGD.K-Means2.關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），下列說法錯誤的是？A.由多個卷積層、池化層和全連接層組成B.卷積層主要用于提取圖像特征C.池化層用于減少數(shù)據(jù)維度，提高計算效率D.全連接層在CNN中作用不大3.圖像的灰度化處理是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以下哪種方法不屬于常見的灰度化算法？A.最大值法B.平均值法C.加權(quán)平均法D.中值濾波法4.在計算機視覺中，用于圖像分類的常用損失函數(shù)是？A.均方誤差損失函數(shù)B.交叉熵損失函數(shù)C.Huber損失函數(shù)D.L1損失函數(shù)5.以下哪種技術(shù)可以用于圖像的超分辨率重建？A.PCAB.LDAC.SRCNND.KPCA6.關(guān)于圖像的直方圖均衡化，下列說法正確的是？A.可以增強圖像的對比度B.會改變圖像的像素值C.對所有圖像效果都一樣D.只能用于灰度圖像7.計算機視覺中，用于目標檢測的經(jīng)典算法是？A.YOLOB.DenseNetC.ResNetD.VGG8.以下哪種方法可以用于圖像的去噪？A.高斯濾波B.雙邊濾波C.中值濾波D.以上都是9.在圖像分割中，分水嶺算法屬于哪種類型的算法？A.基于區(qū)域的分割算法B.基于邊緣的分割算法C.基于閾值的分割算法D.基于深度學習的分割算法10.關(guān)于計算機視覺中的數(shù)據(jù)集，以下說法錯誤的是？A.ImageNet是一個常用的圖像分類數(shù)據(jù)集B.VOC數(shù)據(jù)集主要用于目標檢測C.COCO數(shù)據(jù)集包含多種視覺任務(wù)標注D.自己創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集不需要進行標注11.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于語義分割？A.U-NetB.InceptionC.MobileNetD.ShuffleNet12.圖像的幾何變換不包括以下哪種操作？A.平移B.旋轉(zhuǎn)C.濾波D.縮放13.在計算機視覺中，用于提取圖像邊緣的算子是？A.Sobel算子B.Laplace算子C.Canny算子D.以上都是14.關(guān)于深度學習中的優(yōu)化器，以下說法正確的是？A.Adam優(yōu)化器收斂速度比SGD慢B.RMSProp只能用于CNNC.SGD容易陷入局部最優(yōu)D.Adagrad適用于稀疏數(shù)據(jù)15.以下哪種技術(shù)可以用于圖像的配準？A.基于特征的配準B.基于區(qū)域的配準C.基于深度學習的配準D.以上都是16.在計算機視覺中，用于圖像檢索的常用方法是？A.基于文本的檢索B.基于內(nèi)容的檢索C.基于分類的檢索D.基于聚類的檢索17.關(guān)于圖像的色彩空間，以下說法錯誤的是？A.RGB是常用的色彩空間B.HSV空間更符合人類視覺感知C.CMYK主要用于印刷D.YUV空間與圖像的亮度無關(guān)18.以下哪種算法可以用于圖像的姿態(tài)估計？A.Hough變換B.粒子濾波C.深度學習方法D.以上都是19.在計算機視覺中，用于視頻目標跟蹤的算法有？A.KCFB.TLDC.MOSSED.以上都是20.關(guān)于計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域，以下說法不正確的是？A.安防監(jiān)控中用于人臉識別B.醫(yī)療領(lǐng)域可輔助疾病診斷C.只能處理二維圖像，無法處理三維場景D.自動駕駛中用于環(huán)境感知第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的工作原理。22.（10分）請說明圖像分割的主要評價指標有哪些。23.（10分）在計算機視覺中，如何利用深度學習進行目標檢測？請簡要描述流程。24.（15分）材料：隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺在工業(yè)檢測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，在某汽車制造工廠，需要檢測汽車零部件表面的缺陷。問題：請結(jié)合計算機視覺技術(shù)，闡述如何實現(xiàn)對汽車零部件表面缺陷的檢測。25.（15分）材料：在智能交通系統(tǒng)中，計算機視覺可用于交通流量監(jiān)測和違章行為識別。問題：請詳細說明計算機視覺如何實現(xiàn)交通流量監(jiān)測和違章行為識別，以及可能面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。答案：1.D2.D3.D4.B5.C6.A7.A8.D9.A10.D11.A12.C13.D14.C15.D16.B17.D18.D19.D20.C21.卷積層通過卷積核在圖像上滑動，對圖像的每個局部區(qū)域進行加權(quán)求和操作。卷積核中的權(quán)重參數(shù)是通過訓練學習得到的。它可以提取圖像的各種特征，如邊緣、紋理等。不同的卷積核可以捕捉不同類型的特征，隨著卷積層的堆疊，能夠提取到更高級、更抽象的圖像特征，為后續(xù)的分類、檢測等任務(wù)提供基礎(chǔ)。22.圖像分割的主要評價指標有：準確率，即正確分割的像素數(shù)占總像素數(shù)的比例；召回率，反映分割出的真實目標區(qū)域占所有真實目標區(qū)域的比例；F1值，是準確率和召回率的調(diào)和平均值；交并比，即預(yù)測區(qū)域與真實區(qū)域的交集和并集的比例；平均像素精度，衡量每個像素分割的準確程度等。23.利用深度學習進行目標檢測一般流程如下：首先構(gòu)建一個基于深度學習的目標檢測模型，如YOLO等。然后準備大量標注好的目標檢測數(shù)據(jù)集進行模型訓練，在訓練過程中，模型學習目標的特征和位置信息。訓練完成后，將待檢測的圖像輸入模型，模型會輸出圖像中目標的類別和位置框。24.可以先對汽車零部件圖像進行預(yù)處理，如灰度化、降噪等。然后利用深度學習的目標檢測算法，如YOLO等，對預(yù)處理后的圖像進行訓練，讓模型學習正常零部件和有缺陷零部件的特征。在實際檢測時，將實時采集的零部件圖像輸入訓練好的模型，模型會判斷是否存在缺陷，并給出缺陷的位置和類型等信息。25.對于交通流量監(jiān)測，通過安裝攝像頭采集道路圖像，利用目標