2026年計算機視覺實踐題庫：算法與案例分析一、選擇題（每題2分，共10題）說明：以下題目側重計算機視覺在智能安防領域的應用，結合中國智慧城市建設需求。1.在行人檢測任務中，以下哪種算法對光照變化魯棒性較差？A.YOLOv5B.SSDC.HOGD.FasterR-CNN2.用于自動駕駛場景的3D目標檢測，通常依賴哪種傳感器數(shù)據(jù)融合？A.攝像頭與激光雷達B.攝像頭與毫米波雷達C.GPS與IMUD.以上均不正確3.在醫(yī)療影像分析中，以下哪種技術常用于病灶分割？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.RNNC.LSTMD.Transformer4.針對低分辨率圖像增強，以下哪種方法效果最顯著？A.雙三次插值B.EDSR模型C.傳統(tǒng)濾波器D.均值濾波5.在視頻監(jiān)控中，用于異常行為檢測的算法通常屬于？A.半監(jiān)督學習B.無監(jiān)督學習C.強化學習D.深度強化學習二、填空題（每空1分，共5題）說明：考察計算機視覺基礎算法及實際應用場景。6.在目標跟蹤任務中，卡爾曼濾波常用于融合傳感器數(shù)據(jù)。7.語義分割的目標是給圖像中的每個像素分配類別標簽。8.光流法可用于估計視頻幀間的運動矢量。9.FasterR-CNN算法的核心組件包括區(qū)域提議網(wǎng)絡（RPN）和分類頭。10.在人臉識別中，特征提取常用LBP或深度學習模型完成。三、簡答題（每題5分，共4題）說明：結合工業(yè)質(zhì)檢與智慧農(nóng)業(yè)場景。11.簡述目標檢測算法在工業(yè)零件缺陷檢測中的應用流程。（要求：說明數(shù)據(jù)預處理、模型選擇及評估指標）12.如何利用計算機視覺技術實現(xiàn)農(nóng)作物病蟲害的自動識別？（要求：描述關鍵步驟及所用算法）13.在無人零售場景中，計算機視覺如何輔助實現(xiàn)商品自動分類？（要求：結合實際應用場景說明）14.比較傳統(tǒng)圖像處理方法與深度學習在場景文字識別中的優(yōu)缺點。（要求：從精度、效率、適用性角度分析）四、論述題（每題10分，共2題）說明：針對智慧交通與智慧醫(yī)療領域。15.論述YOLOv5算法在實時交通流量監(jiān)測中的優(yōu)化策略。（要求：結合中國交通特點，說明模型輕量化與部署方案）16.結合實際案例，分析深度學習在醫(yī)療影像輔助診斷中的挑戰(zhàn)與前景。（要求：說明數(shù)據(jù)標注、模型泛化及倫理問題）五、編程題（每題15分，共2題）說明：基于Python和OpenCV庫，考察算法實現(xiàn)能力。17.編寫Python代碼，實現(xiàn)基于OpenCV的簡單目標跟蹤算法（如KCF或MIL）。（要求：輸入視頻文件，輸出跟蹤框）18.設計一個基于深度學習的圖像超分辨率程序，要求輸出2倍放大圖像。（要求：說明模型選擇及實現(xiàn)步驟，可使用PyTorch或TensorFlow框架）答案與解析一、選擇題答案1.C（HOG算法對光照變化敏感，適用于靜態(tài)場景但魯棒性較差）2.A（自動駕駛依賴攝像頭與激光雷達融合，兼顧2D與3D信息）3.A（CNN在醫(yī)學圖像分割中應用廣泛，如U-Net）4.B（EDSR模型專為低分辨率增強設計，效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法）5.B（異常行為檢測屬于無監(jiān)督學習，發(fā)現(xiàn)未標記數(shù)據(jù)中的異常模式）二、填空題答案6.傳感器7.類別8.視頻幀間9.區(qū)域提議網(wǎng)絡（RPN）、分類頭10.LBP或深度學習模型三、簡答題解析11.目標檢測在工業(yè)質(zhì)檢中的應用流程-數(shù)據(jù)預處理：去噪、增強、標注（標注框或類別標簽）-模型選擇：YOLOv5或SSD，兼顧速度與精度-評估指標：mAP（平均精度均值）、召回率-實際應用：部署在產(chǎn)線邊，實時檢測裂紋、尺寸偏差12.農(nóng)作物病蟲害識別-關鍵步驟：圖像采集（多光譜相機）、預處理（去霧、分割）-算法：基于ResNet的病變區(qū)域分類，或SIFT特征匹配-應用場景：無人機巡檢，自動生成病害分布圖13.無人零售商品分類-技術：攝像頭捕捉貨架圖像，CNN進行商品識別-流程：圖像分割→特征提取→類別分類→自動結算-挑戰(zhàn)：商品擺放變化、遮擋問題需結合傳感器融合解決14.傳統(tǒng)方法與深度學習在文字識別中的對比-傳統(tǒng)方法：依賴模板匹配、OCR，對規(guī)整文字效果較好，但抗干擾弱-深度學習：CNN/RNN組合，適應彎曲、模糊文字，但標注成本高-適用性：傳統(tǒng)方法適合工業(yè)標簽識別，深度學習適合場景文字四、論述題解析15.YOLOv5優(yōu)化策略-輕量化：模型剪枝、量化，適配邊緣設備-部署方案：TensorRT加速，云端-邊緣協(xié)同計算-中國交通特點：高密度路口需動態(tài)優(yōu)先級排序，結合多攝像頭數(shù)據(jù)融合16.深度學習在醫(yī)療影像診斷中的挑戰(zhàn)-挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)稀缺性、標注不均衡、模型泛化性-前景：3DCNN提升病灶空間理解，聯(lián)邦學習解決隱私問題-倫理問題：算法偏見需多群體數(shù)據(jù)校正五、編程題解析17.KCF目標跟蹤代碼示例（Python+OpenCV）pythonimportcv2cap=cv2.VideoCapture('track.mp4')ret,frame=cap.read()bbox=cv2.selectROI(frame)#手動選擇初始框tracker=cv2.TrackerKCF_create()tracker.init(frame,bbox)whileTrue:ret,frame=cap.read()success,bbox=tracker.update(frame)ifsuccess:cv2.rectangle(frame,(int(bbox[0]),int(bbox[1])),(int(bbox[0]+bbox[2]),int(bbox[1]+bbox[3])),(255,0,0),2)cv2.imshow('Tracking',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):break18.圖