滄州交通學(xué)院《機器視覺及傳感系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《機器視覺及傳感系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關(guān)于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進行身份識別和認(rèn)證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力2、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)3、物體檢測是計算機視覺中的一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關(guān)于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標(biāo)注圖像進行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準(zhǔn)確檢測到4、在計算機視覺中，圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關(guān)5、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要理解整個圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景，對于復(fù)雜的戶外場景無法處理6、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計算機視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用7、計算機視覺中的目標(biāo)重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索8、在計算機視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓(xùn)練和性能評估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求9、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，例如對農(nóng)作物的生長監(jiān)測。假設(shè)要通過圖像分析評估農(nóng)作物的健康狀況，以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置10、在計算機視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，除了識別目標(biāo)的類別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動窗口的目標(biāo)識別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識別算法C.基于注意力機制的目標(biāo)識別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識別算法11、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強，識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識別出各種文字12、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法13、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)14、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進行數(shù)字化修復(fù)，以下關(guān)于計算機視覺在文物保護中的作用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過圖像增強和去噪技術(shù)改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計算機視覺技術(shù)能夠完全恢復(fù)文物的原始狀態(tài)，使其與未受損時一模一樣D.為文物修復(fù)專家提供輔助決策和參考依據(jù)15、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的人體姿態(tài)估計的應(yīng)用場景。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。3、（本題5分）計算機視覺中如何對古代建筑進行數(shù)字化建模？4、（本題5分）說明計算機視覺在海洋考古中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別技術(shù)，檢測消防器材的有效期。2、（本題5分）基于計算機視覺的智能停車場管理系統(tǒng)，實現(xiàn)車輛的自動入場和出場管理。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同樂器的計算機視覺程序。4、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類昆蟲蛹的計算機視覺應(yīng)用。5、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類候鳥的程序。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某城市的公共交通卡設(shè)計更新，新卡面融合了城市地標(biāo)和文化符號。請研究此交通卡設(shè)計如何體現(xiàn)城市特色，如何方便用戶識別和使用，以及