2026年人工智能計算機視覺知識應用練習題及詳細解答一、單選題（每題2分，共20題）說明：請選擇最符合題意的選項。1.在自動駕駛場景中，用于檢測行人、車輛和交通標志的核心計算機視覺技術是？A.光流法B.目標檢測C.光線追蹤D.圖像分割2.以下哪種模型在處理小樣本圖像分類任務時表現(xiàn)更優(yōu)？A.VGG16B.ResNet50C.EfficientNet-Lite0D.MobileNetV23.在醫(yī)學影像分析中，用于區(qū)分腫瘤與非腫瘤區(qū)域的任務屬于？A.關鍵點檢測B.圖像分割C.光譜分析D.對抗樣本生成4.中國智慧城市項目中，用于車牌識別（LPR）的算法通?；?？A.語義分割B.目標檢測C.特征點匹配D.時空分析5.在工業(yè)質檢中，用于檢測產品表面微小缺陷的方法是？A.幾何變換B.深度學習分類C.圖像邊緣檢測D.熱成像分析6.以下哪個技術常用于緩解深度學習模型在圖像分類任務中的過擬合問題？A.數(shù)據(jù)增強B.權重歸一化C.遷移學習D.自編碼器7.在無人零售場景中，用于識別顧客是否進入購物車區(qū)域的算法是？A.光流法B.目標跟蹤C.場景流分析D.多視角幾何8.計算機視覺中，用于測量物體尺寸和距離的技術是？A.深度學習度量學習B.結構光三維重建C.關鍵點匹配D.相似度計算9.在人臉識別系統(tǒng)中，用于提取和比對特征向量的方法是？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.卷積神經網絡（CNN）D.K近鄰（KNN）10.在機器人導航中，用于實時定位和避障的視覺技術是？A.SLAM（即時定位與地圖構建）B.光線投射C.超聲波傳感器D.慣性導航系統(tǒng)二、多選題（每題3分，共10題）說明：請選擇所有符合題意的選項。1.計算機視覺中，常用的圖像預處理技術包括？A.濾波降噪B.直方圖均衡化C.圖像縮放D.形態(tài)學操作2.在自動駕駛的感知系統(tǒng)中，以下哪些技術用于融合多源傳感器數(shù)據(jù)？A.IMU數(shù)據(jù)融合B.激光雷達與攝像頭融合C.GPS定位D.車聯(lián)網（V2X）信息3.醫(yī)學影像分割中，常用的深度學習方法包括？A.U-NetB.DeepLabC.FasterR-CNND.MaskR-CNN4.工業(yè)質檢中，用于評估圖像質量的方法有？A.信噪比（SNR）B.均方誤差（MSE）C.結構相似性（SSIM）D.灰度共生矩陣（GLCM）5.中國智慧安防項目中，視頻監(jiān)控中常用的分析任務包括？A.人流統(tǒng)計B.異常行為檢測C.車牌識別D.光照補償6.計算機視覺中的三維重建技術包括？A.雙目立體視覺B.深度相機C.結構光D.光場相機7.在無人駕駛中，用于檢測交通標志的方法包括？A.語義分割B.目標檢測C.關鍵點定位D.光學字符識別（OCR）8.計算機視覺中的度量學習技術包括？A.知識蒸餾B.特征嵌入C.余弦相似度D.稀疏編碼9.在機器人視覺中，用于目標跟蹤的方法包括？A.卡爾曼濾波B.光流法C.SIFT特征點匹配D.DeepSORT算法10.醫(yī)學影像分析中，用于評估模型性能的指標包括？A.準確率B.靈敏度C.特異性D.F1分數(shù)三、填空題（每題2分，共10題）說明：請?zhí)顚懽罘项}意的答案。1.在圖像分類任務中，通常使用______層提取圖像特征。2.計算機視覺中，用于測量圖像相似度的方法是______。3.中國安防行業(yè)常用的視頻分析技術之一是______。4.在工業(yè)質檢中，用于檢測產品表面劃痕的方法是______。5.深度學習中，用于減少模型過擬合的技術是______。6.醫(yī)學影像分割中，U-Net模型的核心結構是______。7.計算機視覺中，用于檢測圖像中移動物體的方法是______。8.在自動駕駛中，用于融合攝像頭和激光雷達數(shù)據(jù)的技術是______。9.無人零售中，用于識別顧客是否拿起商品的技術是______。10.計算機視覺中，用于評估模型泛化能力的指標是______。四、簡答題（每題5分，共5題）說明：請簡要回答問題。1.簡述目標檢測與圖像分割的區(qū)別。2.描述中國智慧城市中，計算機視覺技術的典型應用場景。3.解釋什么是數(shù)據(jù)增強，并列舉三種常用的數(shù)據(jù)增強方法。4.說明在無人駕駛中，多傳感器融合的意義。5.闡述醫(yī)學影像分析中，深度學習模型的優(yōu)勢。五、論述題（10分）說明：請結合實際案例，論述計算機視覺技術在未來工業(yè)質檢中的發(fā)展趨勢。詳細解答一、單選題答案1.B目標檢測主要用于識別圖像中的物體類別和位置，適用于自動駕駛中的行人、車輛和交通標志檢測。2.CEfficientNet-Lite0專為輕量級應用設計，適合小樣本圖像分類任務。3.B圖像分割用于將圖像劃分為不同的區(qū)域，醫(yī)學上常用于腫瘤識別。4.B車牌識別屬于目標檢測任務，通過算法定位并識別車牌文字。5.C圖像邊緣檢測能突出產品表面的微小缺陷。6.A數(shù)據(jù)增強通過變換圖像（如旋轉、翻轉）增加樣本多樣性，緩解過擬合。7.B目標跟蹤用于實時監(jiān)測物體運動狀態(tài)，如顧客進入購物車區(qū)域。8.B結構光三維重建通過激光投影和相機捕捉計算物體尺寸和距離。9.CCNN通過卷積層提取人臉特征，用于識別和比對。10.ASLAM通過視覺傳感器實時定位機器人并構建地圖，實現(xiàn)導航和避障。二、多選題答案1.A,B,C,D圖像預處理包括濾波降噪、直方圖均衡化、縮放和形態(tài)學操作。2.A,B,DIMU、攝像頭與激光雷達融合提升感知精度，V2X提供環(huán)境信息。3.A,B,DU-Net、DeepLab和MaskR-CNN是主流分割模型。4.A,B,C,D評估圖像質量常用SNR、MSE、SSIM和GLCM等指標。5.A,B,C智慧安防中常進行人流統(tǒng)計、異常行為檢測和車牌識別。6.A,B,C,D三維重建技術包括雙目立體視覺、深度相機、結構光和光場相機。7.B,D目標檢測和OCR用于交通標志識別。8.B,C,D度量學習包括特征嵌入、余弦相似度和稀疏編碼。9.B,C,D光流法、SIFT特征點匹配和DeepSORT用于目標跟蹤。10.A,B,C,D醫(yī)學影像評估指標包括準確率、靈敏度、特異性和F1分數(shù)。三、填空題答案1.卷積2.相似度計算3.視頻分析4.圖像邊緣檢測5.正則化6.下采樣-上采樣結構7.光流法8.多傳感器融合9.商品識別10.泛化能力四、簡答題答案1.目標檢測與圖像分割的區(qū)別目標檢測定位物體并分類（如YOLO、FasterR-CNN），而圖像分割將圖像劃分為語義區(qū)域（如U-Net、MaskR-CNN）。2.中國智慧城市中的計算機視覺應用包括交通監(jiān)控（車牌識別）、人流分析、公共安全（異常行為檢測）和智慧零售（無人商店）。3.數(shù)據(jù)增強方法-隨機旋轉-水平翻轉-色彩抖動4.多傳感器融合的意義提升自動駕駛的魯棒性，攝像頭提供豐富語義信息，激光雷達提供精確距離數(shù)據(jù)。5.醫(yī)學影像分析中深度學習的優(yōu)勢自動特征提取、高精度分割和泛化能力強，適用于復雜病灶識別。五、論述題答案計算機視覺技術在工業(yè)質檢中的發(fā)展趨勢工業(yè)質檢正從人工檢測向自動化升級，計算機視覺技術通過深度學習實現(xiàn)高效、精準的缺陷檢測。未來趨勢包括：1.AI驅動的智能質檢：結合3D視覺和深度學習，檢測曲面產品缺陷（如汽車零部件）。2.