2026年計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與應(yīng)用測(cè)試題一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）考察內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)理論與技術(shù)原理1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，以下哪種算法通常適用于小目標(biāo)檢測(cè)？（）A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.RCNN2.以下哪種圖像增強(qiáng)方法主要用于提高圖像對(duì)比度？（）A.高斯濾波B.直方圖均衡化C.中值濾波D.形態(tài)學(xué)變換3.在語(yǔ)義分割任務(wù)中，U-Net網(wǎng)絡(luò)的核心優(yōu)勢(shì)是什么？（）A.高速檢測(cè)B.多尺度特征融合C.低內(nèi)存占用D.高精度定位4.以下哪種技術(shù)常用于解決深度學(xué)習(xí)模型的過(guò)擬合問(wèn)題？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.DropoutC.BatchNormalizationD.EarlyStopping5.在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，以下哪種傳感器常用于環(huán)境感知？（）A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.GPSC.超聲波傳感器D.溫濕度傳感器6.以下哪種方法常用于圖像去噪？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.小波變換C.高斯濾波D.最大池化7.在人臉識(shí)別任務(wù)中，以下哪種特征提取方法常用于跨光照?qǐng)鼍埃浚ǎ〢.LBPB.HOGC.FPND.DCT8.在醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種技術(shù)常用于病灶檢測(cè)？（）A.SIFTB.RANSACC.3DU-NetD.Gabor濾波器9.在視頻理解任務(wù)中，以下哪種算法常用于行為識(shí)別？（）A.CRNNB.LSTNetC.FasterR-CNND.GAN10.在工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中，以下哪種方法常用于缺陷分類(lèi)？（）A.K-Means聚類(lèi)B.支持向量機(jī)（SVM）C.深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)D.貝葉斯分類(lèi)二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）考察內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)高級(jí)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用1.在自動(dòng)駕駛中，以下哪些技術(shù)屬于傳感器融合的范疇？（）A.GPS/IMU融合B.攝像頭與LiDAR融合C.毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)融合D.視覺(jué)與激光雷達(dá)融合2.在醫(yī)學(xué)影像分割中，以下哪些方法可以提高分割精度？（）A.U-NetB.DeepLabC.FPND.FCN3.在視頻目標(biāo)跟蹤中，以下哪些算法常用于解決遮擋問(wèn)題？（）A.SORTB.DeepSORTC.FairMOTD.Kalman濾波4.在工業(yè)質(zhì)檢中，以下哪些技術(shù)常用于缺陷檢測(cè)？（）A.機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)B.深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)C.模式識(shí)別算法D.傳統(tǒng)圖像處理方法5.在人臉識(shí)別中，以下哪些因素會(huì)影響識(shí)別精度？（）A.光照條件B.采集角度C.遮擋（如口罩）D.人臉數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模三、填空題（共10題，每題1分，合計(jì)10分）考察內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)術(shù)語(yǔ)與關(guān)鍵概念1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的“降采樣”操作通常使用______濾波器實(shí)現(xiàn)。2.在目標(biāo)檢測(cè)中，______是一種常用的邊界框回歸算法。3.語(yǔ)義分割的目標(biāo)是將圖像中的每個(gè)像素分配到______類(lèi)別。4.Dropout是一種常用的______方法，可以有效防止過(guò)擬合。5.在自動(dòng)駕駛中，______傳感器常用于高精度定位。6.圖像去噪中，______濾波器可以去除高頻噪聲。7.人臉識(shí)別中，______特征提取方法對(duì)光照不敏感。8.醫(yī)學(xué)影像分析中，______網(wǎng)絡(luò)常用于病灶分割。9.視頻理解中，______算法可以用于行為識(shí)別。10.工業(yè)質(zhì)檢中，______方法常用于缺陷分類(lèi)。四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分，合計(jì)25分）考察內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)原理與應(yīng)用場(chǎng)景分析1.簡(jiǎn)述FasterR-CNN算法的基本流程及其優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)，并列舉三種常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。3.在自動(dòng)駕駛中，傳感器融合的目的是什么？常見(jiàn)的傳感器有哪些？4.描述語(yǔ)義分割與目標(biāo)檢測(cè)的主要區(qū)別，并舉例說(shuō)明兩種技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。5.在工業(yè)質(zhì)檢中，深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)相比傳統(tǒng)方法有哪些優(yōu)勢(shì)？五、論述題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）考察內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與行業(yè)挑戰(zhàn)1.結(jié)合當(dāng)前技術(shù)趨勢(shì)，論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智慧城市中的應(yīng)用前景及面臨的挑戰(zhàn)。2.分析深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的局限性，并提出可能的解決方案。答案與解析一、單選題1.C-SSD（SingleShotMultiBoxDetector）通過(guò)多尺度特征圖直接預(yù)測(cè)目標(biāo)邊界框，對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果較好。-FasterR-CNN和YOLOv5適用于快速檢測(cè)，但小目標(biāo)容易漏檢。-RCNN需要多階段檢測(cè)，效率較低。2.B-直方圖均衡化通過(guò)調(diào)整圖像灰度分布增強(qiáng)對(duì)比度，適用于低對(duì)比度圖像。-高斯濾波和形態(tài)學(xué)變換主要用于平滑和結(jié)構(gòu)化處理。-中值濾波適用于去除椒鹽噪聲。3.B-U-Net通過(guò)跳躍連接融合多尺度特征，提高分割精度，尤其適用于醫(yī)學(xué)影像分割。-其他選項(xiàng)分別側(cè)重檢測(cè)、效率和資源占用。4.B-Dropout通過(guò)隨機(jī)丟棄神經(jīng)元，強(qiáng)制網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更魯棒的特征。-其他選項(xiàng)分別側(cè)重?cái)?shù)據(jù)擴(kuò)充、歸一化和提前停止訓(xùn)練。5.A-LiDAR（激光雷達(dá)）提供高精度三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，常用于自動(dòng)駕駛環(huán)境感知。-GPS用于定位但精度有限，超聲波和溫濕度傳感器應(yīng)用較少。6.B-小波變換通過(guò)多尺度分解去除噪聲，適用于圖像去噪。-CNN和最大池化是特征提取方法，高斯濾波主要用于平滑。7.C-FPN（FeaturePyramidNetwork）通過(guò)多尺度特征融合提高跨光照?qǐng)鼍暗娜四樧R(shí)別性能。-LBP和HOG對(duì)光照敏感，DCT主要用于頻域分析。8.C-3DU-Net適用于醫(yī)學(xué)影像的病灶分割，如腫瘤檢測(cè)。-SIFT和RANSAC用于特征匹配和幾何估計(jì)，Gabor濾波器用于紋理分析。9.B-LSTNet（LongShort-TermNetwork）通過(guò)3D卷積捕捉視頻時(shí)序信息，適用于行為識(shí)別。-CRNN用于文本識(shí)別，F(xiàn)asterR-CNN和GAN應(yīng)用較少。10.B-SVM（SupportVectorMachine）適用于小樣本缺陷分類(lèi)，效率高。-K-Means和GAN應(yīng)用較少，遷移學(xué)習(xí)適用于復(fù)雜場(chǎng)景。二、多選題1.A,B,C,D-自動(dòng)駕駛中常見(jiàn)傳感器融合方法包括GPS/IMU、攝像頭與LiDAR、毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)、視覺(jué)與激光雷達(dá)等。2.A,B,C,D-U-Net、DeepLab、FPN、FCN均通過(guò)多尺度特征融合提高分割精度。3.A,B,C,D-SORT、DeepSORT、FairMOT、Kalman濾波均用于解決視頻目標(biāo)跟蹤中的遮擋問(wèn)題。4.A,B,C,D-工業(yè)質(zhì)檢中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)、模式識(shí)別算法、傳統(tǒng)圖像處理方法均用于缺陷檢測(cè)。5.A,B,C,D-光照條件、采集角度、遮擋、人臉數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模均影響人臉識(shí)別精度。三、填空題1.高斯2.RPN（RegionProposalNetwork）3.語(yǔ)義4.正則化5.LiDAR6.中值7.LBP（LocalBinaryPatterns）8.3DU-Net9.LSTNet10.SVM（SupportVectorMachine）四、簡(jiǎn)答題1.FasterR-CNN算法流程及優(yōu)缺點(diǎn)-流程：①提取特征圖；②生成區(qū)域建議（RPN）；③分類(lèi)和回歸邊界框；④非極大值抑制（NMS）篩選目標(biāo)。-優(yōu)點(diǎn)：精度較高，速度快。-缺點(diǎn)：計(jì)算量大，對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果有限。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)及方法-定義：通過(guò)變換輸入數(shù)據(jù)提高模型泛化能力。-方法：①隨機(jī)旋轉(zhuǎn)；②水平翻轉(zhuǎn)；③亮度調(diào)整。3.傳感器融合目的及類(lèi)型-目的：提高感知精度和魯棒性。-類(lèi)型：GPS/IMU、攝像頭與LiDAR、毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)等。4.語(yǔ)義分割與目標(biāo)檢測(cè)區(qū)別及場(chǎng)景-區(qū)別：語(yǔ)義分割逐像素分類(lèi)，目標(biāo)檢測(cè)定位目標(biāo)。-場(chǎng)景：語(yǔ)義分割用于場(chǎng)景理解，目標(biāo)檢測(cè)用于目標(biāo)識(shí)別。5.深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)優(yōu)勢(shì)-優(yōu)