2026年計算機視覺工程師備考題集及答案一、單選題（每題2分，共10題）1.在計算機視覺中，以下哪種算法通常用于目標檢測任務？A.卷積神經網絡（CNN）B.支持向量機（SVM）C.K-近鄰（KNN）D.決策樹答案：A解析：卷積神經網絡（CNN）是目前目標檢測任務中最常用的算法，因其能夠自動提取圖像特征，適用于復雜場景的檢測。SVM、KNN和決策樹在目標檢測中的應用較少。2.以下哪種技術可以用于提高圖像的分辨率？A.圖像壓縮B.圖像增強C.圖像超分辨率D.圖像去噪答案：C解析：圖像超分辨率技術通過算法提升圖像的分辨率，常見方法包括插值法和深度學習模型。圖像壓縮會降低分辨率，圖像增強和去噪則針對圖像質量優(yōu)化。3.在人臉識別中，常用的特征提取方法是什么？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.獨立成分分析（ICA）D.以上都是答案：D解析：PCA、LDA和ICA都是常用的人臉特征提取方法，其中LDA在人臉識別中效果較好，因為它能最大化類間差異。4.以下哪種模型適用于視頻中的目標跟蹤任務？A.RNN（循環(huán)神經網絡）B.LSTM（長短期記憶網絡）C.CNN（卷積神經網絡）D.以上都是答案：D解析：RNN、LSTM和CNN均可用于視頻目標跟蹤，其中LSTM能處理時序信息，CNN提取空間特征，兩者結合效果更佳。5.在自動駕駛中，以下哪種傳感器最常用于檢測障礙物？A.攝像頭B.激光雷達（LiDAR）C.超聲波傳感器D.以上都是答案：D解析：攝像頭、LiDAR和超聲波傳感器在自動駕駛中均有應用，攝像頭提供視覺信息，LiDAR精度高，超聲波成本低，常組合使用。二、多選題（每題3分，共5題）6.以下哪些技術屬于計算機視覺中的深度學習應用？A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.機器翻譯答案：A、B、C解析：圖像分類、目標檢測和圖像分割均屬于計算機視覺的深度學習應用，機器翻譯屬于自然語言處理領域。7.在醫(yī)學影像分析中，以下哪些方法可以提高診斷準確性？A.圖像配準B.圖像增強C.語義分割D.圖像壓縮答案：A、B、C解析：圖像配準、增強和語義分割能提升醫(yī)學影像的可用性，圖像壓縮會降低診斷效果。8.以下哪些傳感器可用于無人機導航？A.IMU（慣性測量單元）B.GPSC.攝像頭D.LiDAR答案：A、B、C、D解析：IMU、GPS、攝像頭和LiDAR均可用于無人機導航，IMU提供姿態(tài)信息，GPS定位，攝像頭和LiDAR用于環(huán)境感知。9.在工業(yè)質檢中，以下哪些方法可用于缺陷檢測？A.圖像邊緣檢測B.語義分割C.目標檢測D.圖像分類答案：A、B、C解析：邊緣檢測、語義分割和目標檢測可用于缺陷檢測，圖像分類主要用于整體判斷。10.以下哪些技術可以用于增強弱光圖像質量？A.圖像去噪B.圖像增強C.圖像超分辨率D.圖像壓縮答案：A、B、C解析：去噪、增強和超分辨率可改善弱光圖像，壓縮會降低質量。三、填空題（每空2分，共5題，共20分）11.在目標檢測中，YOLO和SSD是常用的算法。12.計算機視覺中的特征點匹配技術可用于圖像拼接。13.語義分割的目標是給圖像中的每個像素分配類別標簽。14.在自動駕駛中，車道線檢測是重要的視覺任務之一。15.深度學習框架如TensorFlow和PyTorch常用于訓練計算機視覺模型。四、簡答題（每題5分，共4題）16.簡述圖像增強的目的和方法。答案：圖像增強旨在提高圖像的視覺效果或便于后續(xù)處理。方法包括：對比度調整、直方圖均衡化、濾波去噪、銳化等。17.解釋什么是語義分割，并說明其在實際應用中的作用。答案：語義分割將圖像中的每個像素分類，如車輛、行人、道路等。應用包括自動駕駛（環(huán)境感知）、醫(yī)學影像（病灶識別）等。18.描述目標檢測與目標跟蹤的區(qū)別。答案：目標檢測是定位圖像中的目標并分類，目標跟蹤是在連續(xù)幀中持續(xù)追蹤目標。兩者常結合使用，如YOLO檢測后用SORT跟蹤。19.列舉三種計算機視覺中的傳統方法，并簡述其原理。答案：-邊緣檢測：通過計算像素梯度發(fā)現圖像中的邊緣，如Sobel算子。-特征點匹配：提取關鍵點（如SIFT）并匹配，用于圖像拼接或三維重建。-模板匹配：通過滑動模板與圖像比較，檢測目標位置。五、論述題（每題10分，共2題）20.論述深度學習在計算機視覺中的優(yōu)勢及其面臨的挑戰(zhàn)。答案：優(yōu)勢：自動特征提?。o需手工設計）、高精度（如目標檢測、分割）、泛化能力強。挑戰(zhàn)：數據依賴性高、模型可解釋性差、計算資源需求大、對抗樣本攻擊風險。21.結合實際應用，分析計算機視覺技術在未來城市規(guī)劃中的潛力。答案：-交通管理：智能交通信號控制、違章檢測。-公共安