2026年計算機視覺技術(shù)解析：計算機視覺專業(yè)題庫一、單選題（共10題，每題2分）考察方向：基礎(chǔ)理論與技術(shù)原理1.題干：在計算機視覺中，以下哪種方法通常用于解決光照變化對圖像質(zhì)量的影響？A.直方圖均衡化B.卡爾曼濾波C.SIFT特征點檢測D.深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)答案：A解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度分布來增強對比度，適用于光照不均場景。卡爾曼濾波用于狀態(tài)估計，SIFT用于特征檢測，遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方式。2.題干：以下哪種算法在目標檢測任務(wù)中常用于處理小目標檢測問題？A.R-CNNB.YOLOv5C.FasterR-CNND.SSD答案：B解析：YOLOv5通過單階段檢測和多尺度特征融合，對小目標檢測效果較好。R-CNN、FasterR-CNN、SSD屬于雙階段檢測，對小目標漏檢率較高。3.題干：在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)常用于實時車道線檢測？A.GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.傳統(tǒng)霍夫變換C.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.Transformer答案：B解析：霍夫變換是經(jīng)典的車道線檢測方法，計算效率高且魯棒。GAN、CNN、Transformer更適用于語義分割或深度估計等任務(wù)。4.題干：以下哪種度量指標常用于評估圖像分割的準確性？A.IoU（交并比）B.F1-scoreC.BLEUD.PSNR答案：A解析：IoU用于評估分割框與真實框的重疊程度，是目標檢測和分割的常用指標。F1-score用于分類任務(wù)，BLEU用于機器翻譯，PSNR用于圖像質(zhì)量評估。5.題干：在3D視覺中，以下哪種方法常用于相機標定？A.光流法B.SLAM同步定位與建圖C.雙目立體視覺D.張正友標定法答案：D解析：張正友標定法是經(jīng)典的單目相機標定方法，適用于工業(yè)檢測場景。光流法用于運動估計，SLAM用于環(huán)境構(gòu)建，雙目立體視覺用于深度估計。6.題干：以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像超分辨率任務(wù)？A.ResNetB.VGGC.ESRGAND.GPT答案：C解析：ESRGAN（EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）是高效的超分辨率模型。ResNet、VGG主要用于分類，GPT是自然語言處理模型。7.題干：在人臉識別中，以下哪種特征提取方法常用于提高魯棒性？A.主成分分析（PCA）B.深度學(xué)習(xí)嵌入C.灰度圖像處理D.LBP局部二值模式答案：B解析：深度學(xué)習(xí)嵌入（如ArcFace、SphereFace）通過度量學(xué)習(xí)提升特征區(qū)分度。PCA、LBP適用性有限，灰度圖像處理會丟失紋理信息。8.題干：以下哪種技術(shù)常用于解決視頻目標跟蹤中的遮擋問題？A.Kalman濾波B.RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.CRF條件隨機場答案：B解析：RNN及其變種（如LSTM）能捕捉時序依賴，適用于遮擋場景跟蹤。Kalman濾波適用于線性系統(tǒng)，GAN、CRF應(yīng)用范圍較窄。9.題干：在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，以下哪種方法常用于表面缺陷檢測？A.傳統(tǒng)邊緣檢測B.YOLOv8C.語義分割D.關(guān)鍵點檢測答案：C解析：語義分割能精確實時檢測缺陷區(qū)域。邊緣檢測分辨率低，YOLOv8、關(guān)鍵點檢測更適用于目標定位。10.題干：以下哪種技術(shù)常用于解決多視角圖像拼接問題？A.光束法平差B.Dijkstra算法C.A搜索算法D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)答案：A解析：光束法平差通過優(yōu)化相機參數(shù)實現(xiàn)圖像拼接，是主流方法。Dijkstra、A用于路徑規(guī)劃，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于不確定性推理。二、多選題（共5題，每題3分）考察方向：技術(shù)組合與實際應(yīng)用1.題干：在自動駕駛視覺系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)常用于行人檢測？A.SSD目標檢測器B.YOLOv5C.FasterR-CNND.GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)答案：A、B、C解析：SSD、YOLOv5、FasterR-CNN都是主流目標檢測框架，適用于行人檢測。GAN主要用于生成數(shù)據(jù)，不直接用于檢測。2.題干：在醫(yī)療影像分析中，以下哪些方法可用于病灶分割？A.U-NetB.MaskR-CNNC.3DCNND.K-means聚類答案：A、B、C解析：U-Net、MaskR-CNN、3DCNN均適用于醫(yī)學(xué)圖像分割。K-means是傳統(tǒng)聚類算法，不適用于病灶分割。3.題干：在增強現(xiàn)實（AR）中，以下哪些技術(shù)對實時性要求較高？A.SLAM同步定位與建圖B.深度估計C.光學(xué)標記識別D.3D重建答案：A、B解析：SLAM和深度估計需要低延遲處理，適用于AR實時渲染。光學(xué)標記識別、3D重建對延遲容忍度較高。4.題干：在機器人視覺導(dǎo)航中，以下哪些方法可用于環(huán)境感知？A.LiDAR點云處理B.雙目立體視覺C.深度相機D.光流法答案：A、B、C解析：LiDAR、雙目視覺、深度相機均提供環(huán)境幾何信息。光流法用于運動估計，不直接用于靜態(tài)環(huán)境感知。5.題干：在遙感圖像處理中，以下哪些技術(shù)可用于土地覆蓋分類？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.隨機森林C.光譜分析D.圖像增強答案：A、B、C解析：CNN、隨機森林、光譜分析是主流分類方法。圖像增強僅用于預(yù)處理，不直接用于分類。三、簡答題（共5題，每題5分）考察方向：技術(shù)原理與行業(yè)應(yīng)用1.題干：簡述雙目立體視覺的基本原理及其在3D重建中的應(yīng)用。答案：雙目立體視覺通過模擬人類雙眼觀察，利用左右相機成像差異計算深度信息。通過匹配對應(yīng)特征點，可計算視差（Disparity），進而生成3D點云。應(yīng)用包括自動駕駛障礙物測距、AR場景重建等。2.題干：簡述YOLOv5目標檢測的優(yōu)勢及其在視頻監(jiān)控中的改進方向。答案：YOLOv5優(yōu)勢：單階段檢測速度快、支持多尺度特征融合、易部署。改進方向：針對視頻監(jiān)控可增加時序信息（如使用RNN），優(yōu)化小目標檢測（如結(jié)合Anchor-Free），提升遮擋場景魯棒性。3.題干：簡述圖像超分辨率（Super-Resolution）的常用方法及其在醫(yī)療影像中的意義。答案：常用方法：插值法（如雙線性插值）、單網(wǎng)絡(luò)超分辨率（如SRCNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（如ESRGAN）。意義：提升低分辨率醫(yī)療影像（如CT、MRI）清晰度，有助于病灶診斷。4.題干：簡述人臉識別中，如何通過特征提取提升跨光照、姿態(tài)變化的魯棒性？答案：方法：1）使用深度學(xué)習(xí)嵌入（如ArcFace），通過度量學(xué)習(xí)增強特征區(qū)分度；2）結(jié)合多模態(tài)特征（如結(jié)合紋理、紅外圖像）；3）引入數(shù)據(jù)增強（如光照、姿態(tài)模擬）。5.題干：簡述自動駕駛中，攝像頭與LiDAR融合的必要性及其挑戰(zhàn)。答案：必要性：攝像頭提供語義信息（如車道線、交通標志），LiDAR提供精確距離，融合可提升全天候可靠性。挑戰(zhàn)：傳感器標定誤差、數(shù)據(jù)同步問題、計算資源需求。四、論述題（共2題，每題10分）考察方向：綜合應(yīng)用與行業(yè)趨勢1.題干：結(jié)合中國智慧城市建設(shè)的背景，論述計算機視覺在交通管理中的具體應(yīng)用及未來發(fā)展方向。答案：具體應(yīng)用：1）車流檢測：通過視頻分析實時監(jiān)控路口擁堵，優(yōu)化信號燈配時；2）違章識別：自動抓拍闖紅燈、違停等行為；3）人臉識別：結(jié)合門禁系統(tǒng)實現(xiàn)無感通行。未來方向：1）多傳感器融合（攝像頭+雷達+攝像頭），提升惡劣天氣下的可靠性；2）邊緣計算落地，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲；3）結(jié)合AI預(yù)測車流，實現(xiàn)動態(tài)信號燈控制。2.題干：結(jié)合工業(yè)4.0趨勢，論述計算機視覺在智能制造中的應(yīng)用場景及面臨的挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用場景：1）產(chǎn)品缺陷檢測：通過機器視覺替代人工質(zhì)檢，提高效率；2）機器人引導(dǎo)：視覺SLAM技術(shù)引導(dǎo)機械臂自主作業(yè)；3）生產(chǎn)流程監(jiān)控：實時分析生產(chǎn)線狀態(tài)，預(yù)測故障。挑戰(zhàn)：1）復(fù)雜場景適應(yīng)性：如多光源干擾、表面反光；2）實時性要求：高速生產(chǎn)線需毫秒級處理；3）數(shù)據(jù)標注成本：深度學(xué)習(xí)依賴大量標注數(shù)據(jù)。答案與解析單選題1.A2.B3.B4.A5.D6.C7.B8.B9.C10.A多選題1.A、B、C2.A、B、C3.A、B4.A、B、C5.A、B、C簡答題1.雙目立體視覺原理：通過左右相機成像差異計算視差，匹配特征點生成3D點云。應(yīng)用：3D重建、自動駕駛測距。3D重建應(yīng)用：生成場景深度圖，用于AR虛擬物體放置、機器人導(dǎo)航。2.YOLOv5優(yōu)勢：單階段檢測，速度快，支持多尺度特征。改進方向：結(jié)合RNN處理時序信息，優(yōu)化小目標檢測。3.超分辨率方法：插值法（雙線性）、單網(wǎng)絡(luò)（SRCNN）、GAN（ESRGAN）。醫(yī)療影像意義：提升CT/MRI清晰度，輔助病灶診斷。4.人臉識別魯棒性提升：深度學(xué)習(xí)嵌入（ArcFace）、多模態(tài)特征融合、數(shù)據(jù)增強（光照/姿態(tài)模擬）。5.攝像頭與LiDAR