2026年計算機(jī)視覺算法與應(yīng)用實踐題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種特征提取方法最適合跨光照條件下的穩(wěn)定性？A.主成分分析（PCA）B.深度學(xué)習(xí)嵌入（如FaceNet）C.LBP特征D.HoG特征2.自動駕駛中，車道線檢測在雨霧天氣下效果差的主要原因是？A.圖像分辨率降低B.光照變化導(dǎo)致對比度不足C.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足D.相機(jī)標(biāo)定誤差3.YOLOv5模型中，Mosaic數(shù)據(jù)增強方法主要解決什么問題？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)集類別不平衡C.模型泛化能力不足D.計算資源浪費4.醫(yī)學(xué)影像中，以下哪種技術(shù)最適合檢測微小病灶？A.傳統(tǒng)邊緣檢測B.語義分割（U-Net）C.光學(xué)相干斷層掃描（OCT）D.運動目標(biāo)跟蹤5.工業(yè)質(zhì)檢中，檢測表面微小劃痕最合適的算法是？A.傳統(tǒng)模板匹配B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)C.對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）6.實時視頻監(jiān)控中，以下哪種方法能有效減少模型計算量？A.輕量級CNN（如MobileNet）B.多尺度特征融合C.知識蒸餾D.端到端3D目標(biāo)檢測7.無人機(jī)巡檢中，以下哪種算法最適合三維場景重建？A.光流法B.SIFT特征匹配C.SLAM（同步定位與建圖）D.GAN圖像生成8.智能零售中，分析顧客行為最常用的視覺技術(shù)是？A.光學(xué)字符識別（OCR）B.目標(biāo)跟蹤與行為識別C.人臉屬性分析D.自動售貨機(jī)狀態(tài)檢測9.遙感影像中，識別農(nóng)作物長勢最有效的技術(shù)是？A.色彩直方圖分析B.多光譜融合C.傳統(tǒng)邊緣檢測D.卷積自編碼器10.安防監(jiān)控中，解決遮擋問題最常用的方法是？A.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）B.時空注意力機(jī)制C.傳統(tǒng)特征點匹配D.滑動窗口檢測二、多選題（每題3分，共10題）1.自動駕駛中，以下哪些技術(shù)屬于傳感器融合應(yīng)用？A.LiDAR與攝像頭數(shù)據(jù)融合B.毫米波雷達(dá)信號處理C.GPS與IMU數(shù)據(jù)整合D.基于Transformer的跨模態(tài)學(xué)習(xí)2.醫(yī)學(xué)影像分割中，以下哪些方法能有效提高精度？A.3DU-NetB.模型蒸餾C.多尺度特征金字塔D.基于強化學(xué)習(xí)的動態(tài)分割3.工業(yè)質(zhì)檢中，以下哪些指標(biāo)用于評估缺陷檢測算法性能？A.精確率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)D.計算復(fù)雜度4.視頻監(jiān)控中，以下哪些技術(shù)用于行為識別？A.時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.3DCNNC.動作關(guān)鍵點檢測D.基于Transformer的時序建模5.遙感影像分析中，以下哪些方法用于土地覆蓋分類？A.紋理特征提取B.深度學(xué)習(xí)分類器（如ResNet）C.隨機(jī)森林D.光譜角映射（SAM）6.無人機(jī)巡檢中，以下哪些技術(shù)用于目標(biāo)檢測？A.YOLOv5B.SSD（單階段檢測器）C.FasterR-CNND.多視角幾何分析7.智能零售中，以下哪些技術(shù)用于顧客分析？A.情感識別B.熱力圖分析C.目標(biāo)計數(shù)D.購物路徑規(guī)劃8.安防監(jiān)控中，以下哪些方法用于緩解遮擋問題？A.時空注意力網(wǎng)絡(luò)B.多模態(tài)特征融合C.RNN序列建模D.基于光流的運動補償9.醫(yī)學(xué)影像中，以下哪些技術(shù)用于病灶檢測？A.CNN分類器B.檢測器（如FasterR-CNN）C.圖像配準(zhǔn)D.深度強化學(xué)習(xí)10.工業(yè)質(zhì)檢中，以下哪些技術(shù)用于缺陷分類？A.支持向量機(jī)（SVM）B.語義分割（如U-Net）C.對抗學(xué)習(xí)D.傳統(tǒng)模板匹配三、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述自動駕駛中車道線檢測的挑戰(zhàn)及解決方案。（需結(jié)合實際場景和算法分析）2.解釋醫(yī)學(xué)影像分割中3DU-Net的優(yōu)勢及適用場景。（需對比2D方法并說明原因）3.說明工業(yè)質(zhì)檢中缺陷檢測算法的訓(xùn)練策略，如何解決數(shù)據(jù)不平衡問題？（需結(jié)合實際數(shù)據(jù)集和算法技巧）4.分析視頻監(jiān)控中行為識別的難點，并提出改進(jìn)方向。（需結(jié)合實際應(yīng)用場景）5.簡述遙感影像分析中土地覆蓋分類的流程及關(guān)鍵技術(shù)。（需結(jié)合實際應(yīng)用案例）6.解釋無人機(jī)巡檢中目標(biāo)檢測的實時性要求，并說明如何優(yōu)化算法。（需結(jié)合硬件和算法約束）四、編程題（每題15分，共2題）1.基于YOLOv5實現(xiàn)簡單的目標(biāo)檢測，要求：-實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理（如歸一化、letterbox）-使用預(yù)訓(xùn)練模型檢測常見物體（如車、人）-評估模型在COCO數(shù)據(jù)集上的性能（mAP）-說明如何優(yōu)化檢測效果（至少2種方法）2.設(shè)計一個基于ResNet的醫(yī)學(xué)影像病灶檢測算法，要求：-實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強（如隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)）-構(gòu)建模型并訓(xùn)練（需說明關(guān)鍵層設(shè)計）-使用ROC曲線評估模型性能-比較與VGG16的效率差異答案與解析一、單選題答案1.B2.B3.C4.B5.D6.A7.C8.B9.B10.B解析：-1題：深度學(xué)習(xí)嵌入（如FaceNet）通過三元組損失學(xué)習(xí)特征向量，對光照變化魯棒性更好。-2題：雨霧天氣導(dǎo)致光照減弱，對比度不足，傳統(tǒng)方法依賴對比度特征，深度學(xué)習(xí)模型依賴大量數(shù)據(jù)彌補。-10題：時空注意力機(jī)制通過建模時空依賴關(guān)系，有效緩解遮擋問題。二、多選題答案1.A,C2.A,C3.A,B,C4.A,B,C5.A,B6.A,B7.A,B,C8.A,B9.A,B10.A,B解析：-1題：傳感器融合通過LiDAR和攝像頭數(shù)據(jù)互補提升魯棒性，GPS和IMU用于定位，與視覺無關(guān)。-7題：顧客分析包括情感識別、熱力圖和路徑規(guī)劃，OCR用于商品識別。三、簡答題答案（部分示例）1.車道線檢測的挑戰(zhàn)及解決方案：-挑戰(zhàn)：光照變化、陰影遮擋、道路污染、動態(tài)遮擋（如行人）。-解決方案：-數(shù)據(jù)增強（如Mosaic增強）提高模型魯棒性；-使用Transformer的跨模態(tài)注意力融合LiDAR與攝像頭數(shù)據(jù)；-設(shè)計可分離卷積減少計算量，適應(yīng)車載硬件。3.缺陷檢測的訓(xùn)練策略：-常用策略：數(shù)據(jù)增強（如旋轉(zhuǎn)、噪聲添加）、類別平衡（如SMOTE過采樣）、損失函數(shù)優(yōu)化（如FocalLoss）；-數(shù)據(jù)不平衡問題：通過負(fù)樣本采樣或代價敏感學(xué)習(xí)提升少數(shù)類檢測能力。四、編程題答案（部分示例）1.YOLOv5實現(xiàn)要點：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：pythondefletterbox(img,new_shape=(640,640),color=(114,114,114)):裁剪并填充至640x640img=cv2.resize(img,new_shape)pad=new_shape[0]-img.shape[0]ornew_shape[1]-img.shape[1]填充-模型優(yōu)化：-使用Mos