2026年計(jì)算機(jī)視覺與人工智能應(yīng)用試題集一、單選題（每題2分，共20題）1.在智慧城市交通管理中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要用于以下哪項(xiàng)任務(wù)？A.自動(dòng)駕駛車輛導(dǎo)航B.交通流量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)C.停車場(chǎng)自動(dòng)收費(fèi)D.高鐵線路故障檢測(cè)2.以下哪種圖像增強(qiáng)方法最適合用于夜間監(jiān)控視頻的亮度提升？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.高斯模糊3.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，特征提取階段常用的算法是？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.支持向量機(jī)（SVM）C.決策樹D.K-近鄰（KNN）4.以下哪個(gè)屬于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用場(chǎng)景？A.圖像分類B.光學(xué)字符識(shí)別（OCR）C.視頻目標(biāo)跟蹤D.半監(jiān)督人臉識(shí)別5.在自動(dòng)駕駛中，用于檢測(cè)行人、車輛等動(dòng)態(tài)目標(biāo)的算法通常是？A.YOLOv8B.FasterR-CNNC.MaskR-CNND.R-CNN6.以下哪種技術(shù)最適合用于醫(yī)療影像中的病灶檢測(cè)？A.聚類分析B.深度學(xué)習(xí)分割C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時(shí)間序列分析7.在智慧零售中，用于分析顧客購(gòu)物路徑的熱力圖分析屬于？A.目標(biāo)檢測(cè)B.圖像分割C.行為識(shí)別D.情感分析8.計(jì)算機(jī)視覺中的“數(shù)據(jù)增強(qiáng)”主要目的是？A.提高模型泛化能力B.減少計(jì)算量C.增強(qiáng)圖像分辨率D.優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)9.在工業(yè)質(zhì)檢中，用于檢測(cè)產(chǎn)品表面微小缺陷的算法是？A.傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)B.深度學(xué)習(xí)分割C.超像素分割D.光流法10.以下哪種技術(shù)常用于無人機(jī)航拍圖像的拼接？A.SIFT特征點(diǎn)匹配B.光學(xué)字符識(shí)別（OCR）C.人臉識(shí)別D.視頻編解碼二、多選題（每題3分，共10題）1.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用包括哪些？A.醫(yī)學(xué)影像診斷B.手術(shù)機(jī)器人輔助C.病人行為分析D.藥品生產(chǎn)質(zhì)檢2.深度學(xué)習(xí)在圖像分類任務(wù)中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括？A.VGGB.ResNetC.MobileNetD.LSTM3.計(jì)算機(jī)視覺中的圖像預(yù)處理方法包括？A.灰度化B.形態(tài)學(xué)處理C.特征提取D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)4.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，傳感器融合技術(shù)通常包括哪些傳感器？A.攝像頭B.毫米波雷達(dá)C.激光雷達(dá)（LiDAR）D.GPS5.計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤算法包括？A.卡爾曼濾波B.光流法C.SIFT特征跟蹤D.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤6.在智慧農(nóng)業(yè)中，計(jì)算機(jī)視覺可用于？A.作物病蟲害檢測(cè)B.作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)C.土壤濕度分析D.產(chǎn)量預(yù)測(cè)7.計(jì)算機(jī)視覺中的語(yǔ)義分割任務(wù)包括哪些場(chǎng)景？A.道路場(chǎng)景分割B.醫(yī)學(xué)影像病灶分割C.人像摳圖D.雷達(dá)圖像目標(biāo)分割8.在視頻分析中，行為識(shí)別技術(shù)可用于？A.安防監(jiān)控中的異常行為檢測(cè)B.體育賽事動(dòng)作分析C.人機(jī)交互中的手勢(shì)識(shí)別D.電影場(chǎng)景識(shí)別9.計(jì)算機(jī)視覺中的邊緣計(jì)算應(yīng)用包括？A.邊緣設(shè)備上的實(shí)時(shí)圖像處理B.云服務(wù)器上的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練C.邊緣智能攝像頭D.邊緣服務(wù)器上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)10.在工業(yè)自動(dòng)化中，計(jì)算機(jī)視覺可用于？A.產(chǎn)品缺陷檢測(cè)B.工件定位C.部件裝配引導(dǎo)D.工作流程優(yōu)化三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）1.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺中“數(shù)據(jù)增強(qiáng)”的常用方法及其作用。2.解釋自動(dòng)駕駛中傳感器融合技術(shù)的必要性和優(yōu)勢(shì)。3.描述深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用流程。4.說明計(jì)算機(jī)視覺在智慧零售中的具體應(yīng)用場(chǎng)景及價(jià)值。5.比較傳統(tǒng)圖像處理與深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上的差異。6.闡述邊緣計(jì)算在計(jì)算機(jī)視覺中的優(yōu)勢(shì)及其典型應(yīng)用場(chǎng)景。四、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合實(shí)際案例，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在未來智慧城市建設(shè)中的重要作用和發(fā)展趨勢(shì)。2.分析計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療影像分析中的挑戰(zhàn)與解決方案，并探討其未來發(fā)展方向。答案與解析一、單選題答案與解析1.B-解析：智慧城市交通管理中，計(jì)算機(jī)視覺主要用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通流量、違章行為等，而自動(dòng)駕駛、停車場(chǎng)收費(fèi)、高鐵故障檢測(cè)屬于更專業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域。2.A-解析：直方圖均衡化能有效提升夜間監(jiān)控視頻的亮度，增強(qiáng)細(xì)節(jié)；銳化濾波、中值濾波、高斯模糊主要用于降噪或模糊處理，不適用于亮度提升。3.A-解析：人臉識(shí)別系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)（如CNN）通過多層卷積提取深度特征，比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（SVM、KNN）更準(zhǔn)確。4.D-解析：半監(jiān)督學(xué)習(xí)利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，人臉識(shí)別中常用此方法；其他選項(xiàng)均屬于全監(jiān)督或無監(jiān)督應(yīng)用。5.A-解析：YOLO系列算法以實(shí)時(shí)檢測(cè)著稱，適合自動(dòng)駕駛中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)；FasterR-CNN、MaskR-CNN更側(cè)重精度，而R-CNN較落后。6.B-解析：深度學(xué)習(xí)分割技術(shù)（如U-Net）能精確標(biāo)注醫(yī)學(xué)影像中的病灶區(qū)域；其他選項(xiàng)不適用于圖像分割任務(wù)。7.C-解析：熱力圖分析通過像素統(tǒng)計(jì)顯示顧客購(gòu)物路徑，屬于行為識(shí)別范疇；其他選項(xiàng)更側(cè)重場(chǎng)景分析或情感識(shí)別。8.A-解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等方法擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提升模型泛化能力；其他選項(xiàng)與數(shù)據(jù)增強(qiáng)無關(guān)。9.B-解析：深度學(xué)習(xí)分割算法能檢測(cè)產(chǎn)品表面微小缺陷，傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)易受光照影響；其他選項(xiàng)不適用于缺陷檢測(cè)。10.A-解析：SIFT特征點(diǎn)匹配常用于圖像拼接，確保多視角圖像的幾何一致性；其他選項(xiàng)不適用于圖像拼接任務(wù)。二、多選題答案與解析1.A、B、D-解析：醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用包括影像診斷、手術(shù)機(jī)器人輔助、藥品質(zhì)檢；C選項(xiàng)屬于安防領(lǐng)域應(yīng)用。2.A、B、C-解析：VGG、ResNet、MobileNet是主流圖像分類網(wǎng)絡(luò)；LSTM適用于序列數(shù)據(jù)，不用于圖像分類。3.A、B、D-解析：灰度化、形態(tài)學(xué)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)屬于預(yù)處理；C選項(xiàng)是特征提取，不屬于預(yù)處理。4.A、B、C-解析：自動(dòng)駕駛?cè)诤蠑z像頭、毫米波雷達(dá)、LiDAR；GPS提供定位信息，不參與傳感器融合。5.A、B、D-解析：卡爾曼濾波、光流法、基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤適用于目標(biāo)跟蹤；C選項(xiàng)屬于特征跟蹤，精度較低。6.A、B-解析：智慧農(nóng)業(yè)中，視覺技術(shù)用于病蟲害檢測(cè)、生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)；C、D屬于其他領(lǐng)域（土壤分析、產(chǎn)量預(yù)測(cè)）。7.A、B、D-解析：語(yǔ)義分割包括道路分割、病灶分割、雷達(dá)圖像分割；C選項(xiàng)屬于實(shí)例分割。8.A、B、C-解析：行為識(shí)別用于安防、體育、人機(jī)交互；D選項(xiàng)屬于場(chǎng)景識(shí)別，非行為識(shí)別。9.A、C-解析：邊緣計(jì)算強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)處理，適用于邊緣設(shè)備、智能攝像頭；B、D屬于云計(jì)算范疇。10.A、B、C-解析：工業(yè)自動(dòng)化中，視覺技術(shù)用于缺陷檢測(cè)、定位、裝配引導(dǎo)；D選項(xiàng)屬于流程優(yōu)化，非直接應(yīng)用。三、簡(jiǎn)答題答案與解析1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及其作用-常用方法：旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動(dòng)、噪聲添加等；-作用：擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型泛化能力，防止過擬合。2.傳感器融合技術(shù)的必要性和優(yōu)勢(shì)-必要性：?jiǎn)我粋鞲衅鞔嬖诰窒扌裕ㄈ鐢z像頭易受光照影響），融合可互補(bǔ)；-優(yōu)勢(shì)：提高檢測(cè)精度、魯棒性，增強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性。3.深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用流程-數(shù)據(jù)預(yù)處理→模型訓(xùn)練（CNN等）→特征提取→病灶標(biāo)注→輔助醫(yī)生診斷。4.計(jì)算機(jī)視覺在智慧零售中的應(yīng)用場(chǎng)景及價(jià)值-場(chǎng)景：顧客行為分析、貨架商品識(shí)別、無人商店；-價(jià)值：提升購(gòu)物體驗(yàn)、優(yōu)化庫(kù)存管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷。5.傳統(tǒng)圖像處理與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)差異-傳統(tǒng)方法依賴手工設(shè)計(jì)特征（如Haar特征），深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征；-深度學(xué)習(xí)精度更高，但計(jì)算復(fù)雜度更大。6.邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)及其應(yīng)用場(chǎng)景-優(yōu)勢(shì)：低延遲、減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力；-應(yīng)用：智能攝像頭、自動(dòng)駕駛、工業(yè)質(zhì)檢。四、論述題答案與解析1