2025年高职（人工智能技术应用）计算机视觉开发试题及答案.doc

2025年高职（人工智能技术应用）计算机视觉开发试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
答题要求：本大题共10小题，每题4分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。

1. 以下哪种算法不属于计算机视觉中的特征提取算法？（ ）
A. SIFT
B. SURF
C. HOG
D. K-Means

2. 在图像分类任务中，常用的损失函数是（ ）
A. 均方误差损失函数
B. 交叉熵损失函数
C. 绝对值损失函数
D. Huber损失函数

3. 卷积神经网络中，卷积层的主要作用是（ ）
A. 增加网络的非线性
B. 减少参数数量
C. 提取图像特征
D. 进行图像分类

4. 以下关于图像增强的说法，错误的是（ ）
A. 直方图均衡化可以增强图像的对比度
B. 高斯滤波可以去除图像中的噪声
C. 锐化滤波可以使图像变得更加模糊
D. 线性拉伸可以调整图像的亮度范围

5. 对于一幅分辨率为512×512的灰度图像，其二值化后图像的数据量是（ ）
A.
B. 262144字节
C. 512字节
D. 256字节

6. 在目标检测中，常用的评价指标不包括（ ）
A. mAP
B. Recall
C. Precision
D. F1 Score

7. 以下哪种技术可以用于图像超分辨率重建？（ ）
A. 生成对抗网络
B. 支持向量机
C. 决策树
D. 朴素贝叶斯

8. 计算机视觉中，图像配准的目的是（ ）
A. 将不同视角的图像对齐
B. 对图像进行分类
C. 提取图像中的特征
D. 增强图像的质量

9. 以下关于深度学习框架的说法，正确的是（ ）
A. TensorFlow只能用于训练神经网络
B. PyTorch的灵活性不如TensorFlow
C. Keras是一个简单易用的深度学习框架
D. MXNet不支持分布式训练

10. 在图像分割任务中，常用的评价指标是（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. Dice系数
D. 均方误差

第II卷（非选择题 共60分）
11. （10分）简述计算机视觉的主要研究内容。

12. （15分）请详细说明卷积神经网络中池化层的作用及其常见的池化方式。

13. （15分）在图像分类任务中，如何选择合适的卷积神经网络模型？请从模型结构、参数数量、计算量等方面进行分析。

14. （10分）材料：在实际的计算机视觉应用中，如智能安防监控系统，需要对监控视频中的行人进行检测和跟踪。现有一段监控视频，包含多个行人。请描述一种基于深度学习的行人检测方法，并说明其原理。

15. （20分）材料：随着自动驾驶技术的发展，计算机视觉在其中起着至关重要的作用。例如，需要对道路场景进行识别，包括车道线、交通标志、车辆和行人等。请设计一个基于计算机视觉的道路场景识别系统，包括系统的整体架构、主要模块及其功能，并说明如何进行训练和优化。

答案：
1. D
2. B
3. C
4. C
5. B
6. 无（题目有误，选项应是评价指标）
7. A
8. A
9. C
10. C

11. 计算机视觉主要研究内容包括图像预处理，如图像增强去噪等；特征提取与描述，像提取图像中的边缘、角点等特征；目标检测与识别，识别图像中的物体类别；图像分割，将图像划分为不同区域；三维视觉，从二维图像恢复三维信息；运动分析，分析图像中物体的运动；视觉系统的硬件实现等。

12. 池化层作用：降低数据维度，减少计算量和参数数量，同时保留主要特征。常见池化方式：最大池化，取池化窗口内最大值作为输出；平均池化，计算池化窗口内均值作为输出。

13. 选择合适的卷积神经网络模型时，模型结构方面，如VGG适合处理大规模图像数据集，ResNet通过引入残差结构缓解梯度消失问题。参数数量少的模型计算量小、训练快且不易过拟合。计算量小的模型可在硬件资源有限时使用。综合考虑数据集规模、硬件资源等因素来选择。

14. 基于深度学习的行人检测方法可采用Faster R-CNN。原理：首先通过卷积层提取图像特征，然后利用区域建议网络生成候选区域，再对候选区域进行分类和回归，确定行人的位置和类别。通过大量标注行人的图像数据进行训练，使模型学习到行人的特征模式，从而在新的图像中准确检测出行人。

15. 道路场景识别系统架构：包括图像采集模块，获取道路图像；预处理模块，进行图像增强、去噪等；特征提取模块，提取车道线、交通标志等特征；分类识别模块，利用深度学习模型对提取的特征进行分类识别。训练时，使用大量标注的道路场景图像数据，优化模型参数。优化可采用数据增强、调整模型结构、选择合适的损失函数等方法提高识别准确率。