學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國計量大學

《產品系統設計》2023-2024學年第一學期期末試卷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、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是2、目標檢測是計算機視覺中的常見任務，例如在監控視頻中檢測行人或車輛。假設我們要開發一個目標檢測系統，以下關于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區域并對其進行分類和定位來實現目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然3、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節C.圖像超分辨率重建在醫學圖像、衛星圖像和監控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制4、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息5、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務。假設要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準確重建出物體的三維形狀B.結構光方法在室外環境中比在室內環境中更適用C.多視圖幾何和深度學習相結合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結果不受圖像拍攝角度和距離的影響6、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構可能在分割精度和效率方面表現較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是7、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。以下關于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰C.目標跟蹤在智能監控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復雜環境的影響8、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準方法對圖像的旋轉、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學習中的自監督學習方法在圖像配準中無法學習到有效的特征表示D.圖像配準的精度只取決于配準算法的選擇，與圖像的質量和特征無關9、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法10、在計算機視覺的醫學圖像分析任務中，假設要檢測醫學圖像中的腫瘤區域。以下哪種方法可能更適合處理醫學圖像的特殊性？（）A.結合先驗醫學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫學背景C.只對圖像的部分區域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區域為腫瘤區域11、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環境光照和背景的影響，識別穩定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求12、圖像分割是將圖像分成不同的區域，每個區域具有相似的特征。假設要對醫學圖像進行器官分割，以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠實現像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割13、在計算機視覺的應用中，人臉識別是一個常見的任務。假設一個公司要建立一個門禁系統，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結合多模態數據D.基于顏色特征的人臉識別14、在一個基于計算機視覺的智能交通監控系統中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術在車輛分析方面可能發揮關鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預測D.以上都是15、在計算機視覺的應用于工業檢測中，需要檢測產品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠實現快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產品批次和生產環境？（）A.基于機器視覺的傳統檢測方法，結合閾值和形態學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在衛星遙感圖像分析中的應用。2、（本題5分）簡述計算機視覺在餐飲行業中的食品質量檢測和服務優化。3、（本題5分）描述計算機視覺在海洋工程監測中的應用。4、（本題5分）說明計算機視覺在情報分析中的作用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學習，實現對交通信號燈狀態的實時檢測。2、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測銀行金庫內物品的存放情況。3、（本題5分）對地質勘探圖像中的礦物質分布進行分析和提取。4、（本題5分）對電影特效制作中的綠幕圖像進行精確摳像處理。5、（本題5分）基于深度學習，實現對籃球比賽中犯規動作的檢測。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某大學的學術講座海報設計為例，分析其講座主題展示、專家介紹、時間地點信息如何吸引師生參加。2、（本題10分）分析寶馬汽車的廣告設計，從車型展示、品牌標志到廣告文案。