2026年計算機視覺技術與應用練習題一、單選題（每題2分，共20題）說明：下列每題只有一個最符合題意的選項。1.在計算機視覺領域，以下哪種算法通常用于目標檢測任務中的特征提??？A.支持向量機（SVM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.K-近鄰（KNN）D.決策樹2.以下哪個技術不屬于傳統(tǒng)計算機視覺范疇？A.光流法B.語義分割C.超級分辨率D.運動估計3.在自動駕駛系統(tǒng)中，以下哪種傳感器與計算機視覺結合能顯著提升環(huán)境感知能力？A.激光雷達（LiDAR）B.毫米波雷達（Radar）C.攝像頭（Camera）D.GPS4.以下哪種模型在工業(yè)缺陷檢測中常用于端到端訓練？A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.邏輯回歸（LR）D.隱馬爾可夫模型（HMM）5.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種算法用于減少光照、姿態(tài)等變化對識別準確率的影響？A.特征臉（Eigenface）B.主成分分析（PCA）C.深度學習嵌入（DeepEmbedding）D.Fisherface6.在醫(yī)學影像分析中，以下哪種技術常用于病灶自動分割？A.圖像配準B.主動輪廓模型（Snakes）C.光學字符識別（OCR）D.半監(jiān)督學習7.在視頻監(jiān)控領域，以下哪種算法用于檢測異常行為？A.光流法B.情感識別C.行為識別D.目標跟蹤8.在遙感影像處理中，以下哪種方法常用于地物分類？A.語義分割B.目標檢測C.光譜分析D.運動補償9.在增強現(xiàn)實（AR）中，以下哪種技術用于實時跟蹤相機位置和姿態(tài)？A.SLAM（即時定位與地圖構建）B.語義場景分割C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）D.圖像配準10.在無人零售系統(tǒng)中，以下哪種算法用于識別顧客是否完成支付？A.目標檢測B.光學字符識別（OCR）C.行為識別D.情感識別二、多選題（每題3分，共10題）說明：下列每題有多個符合題意的選項，請全部選出。1.以下哪些技術可用于提高低光照圖像的質量？A.圖像增強B.深度學習超分辨率C.光流法D.噪聲抑制2.在自動駕駛中，以下哪些傳感器與計算機視覺協(xié)同工作？A.毫米波雷達（Radar）B.激光雷達（LiDAR）C.GPSD.攝像頭（Camera）3.在工業(yè)質檢中，以下哪些方法可用于表面缺陷檢測？A.主動輪廓模型（Snakes）B.語義分割C.傳統(tǒng)邊緣檢測算法D.深度學習目標檢測4.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪些因素會影響識別準確率？A.光照條件B.姿態(tài)變化C.遮擋（如口罩）D.年齡變化5.在醫(yī)學影像分析中，以下哪些技術可用于病灶檢測？A.主動輪廓模型（Snakes）B.語義分割C.光學字符識別（OCR）D.深度學習嵌入6.在視頻監(jiān)控中，以下哪些算法可用于行為識別？A.光流法B.行為分類模型C.目標跟蹤D.語義場景分割7.在遙感影像處理中，以下哪些方法可用于地物分類？A.語義分割B.目標檢測C.光譜分析D.圖像配準8.在增強現(xiàn)實（AR）中，以下哪些技術可用于實時跟蹤？A.SLAM（即時定位與地圖構建）B.語義場景分割C.圖像配準D.傳統(tǒng)運動估計9.在無人零售系統(tǒng)中，以下哪些算法可用于商品識別？A.目標檢測B.光學字符識別（OCR）C.語義分割D.深度學習嵌入10.在3D視覺中，以下哪些技術可用于深度估計？A.雙目立體視覺B.深度相機（如Kinect）C.深度學習單目深度估計D.光流法三、簡答題（每題5分，共5題）說明：請簡明扼要地回答問題。1.簡述計算機視覺中語義分割與目標檢測的區(qū)別。2.描述一種基于深度學習的圖像超分辨率方法及其應用場景。3.解釋光流法在視頻分析中的作用及其局限性。4.說明人臉識別系統(tǒng)中，如何解決光照和姿態(tài)變化問題？5.列舉三種計算機視覺技術在醫(yī)療影像分析中的應用。四、論述題（每題10分，共2題）說明：請結合實際案例或行業(yè)背景，深入分析問題。1.結合中國智慧城市的發(fā)展趨勢，論述計算機視覺在城市管理中的應用前景及挑戰(zhàn)。2.分析自動駕駛中計算機視覺與傳感器融合技術的必要性，并舉例說明其優(yōu)勢。答案與解析一、單選題答案1.B2.B3.C4.A5.C6.B7.C8.C9.A10.C解析：1.CNN在目標檢測中通過卷積層提取特征，比SVM、KNN等傳統(tǒng)方法更高效。2.語義分割屬于深度學習范疇，而光流法、運動估計等是傳統(tǒng)方法。3.攝像頭是計算機視覺的核心傳感器，與LiDAR、Radar協(xié)同工作。4.GAN能生成高質量缺陷樣本，適合工業(yè)質檢中的端到端訓練。5.深度學習嵌入通過特征學習減少光照、姿態(tài)變化影響。6.主動輪廓模型能自動擬合病灶邊界。7.行為識別通過分析視頻序列檢測異常行為。8.光譜分析在遙感中用于地物分類，如植被、水體等。9.SLAM是AR中實時定位與跟蹤的關鍵技術。10.行為識別可檢測顧客是否完成支付（如掃碼動作）。二、多選題答案1.A,B,D2.A,B,D3.B,C,D4.A,B,C5.A,B6.B,C7.A,C8.A,C9.A,B,D10.A,B,C解析：1.圖像增強、超分辨率、噪聲抑制均能改善低光照圖像。2.攝像頭、LiDAR、毫米波雷達協(xié)同工作提升自動駕駛感知能力。3.語義分割、傳統(tǒng)邊緣檢測、深度學習目標檢測均用于缺陷檢測。4.光照、姿態(tài)、遮擋都會影響人臉識別準確率。5.主動輪廓模型和語義分割可用于病灶檢測，OCR不適用。6.行為分類模型和目標跟蹤用于行為識別。7.光譜分析是遙感地物分類的核心方法。8.SLAM和圖像配準是AR實時跟蹤的關鍵技術。9.目標檢測、OCR、深度學習嵌入可用于商品識別。10.雙目立體視覺、深度相機、單目深度估計是3D視覺技術。三、簡答題答案1.語義分割將圖像像素分類到語義類別（如人、車），而目標檢測定位并分類圖像中的對象，輸出邊界框。2.深度學習超分辨率通過CNN學習低分辨率到高分辨率的映射關系，應用于醫(yī)療影像、遙感影像增強。3.光流法估計像素運動，用于視頻分析中的運動跟蹤，但計算量大且對遮擋敏感。4.人臉識別系統(tǒng)通過深度學習嵌入學習魯棒特征，結合多任務學習（如光照歸一化、姿態(tài)矯正）提升性能。5.醫(yī)療影像分析應用包括病灶檢測（如腫瘤分割）、器官分割、醫(yī)學圖像配準等。四、論述題答案1.智慧城市應用前景及挑戰(zhàn)-應用：交通管理（車牌識別、人流監(jiān)控）、公共安全（視頻偵查）、智能零售（客流分析）。-挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護、算法魯棒性、算力需求、跨領