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頁天津鐵道職業技術學院

《法理學》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件2、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內環境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環境的光照變化和動態障礙物對視覺跟蹤與定位的結果影響較小3、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征4、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現較好？（）A.基于區域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是5、在計算機視覺的圖像語義分割任務中，假設要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網絡可以應對多尺度問題，通過調整網絡參數即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像6、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性7、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配8、計算機視覺中的目標計數是估計圖像或視頻中目標的數量。假設要在一張人群圖像中準確計數人數，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數方法通過檢測每個個體來實現計數，對密集場景效果好B.基于回歸的計數方法直接預測目標數量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數中沒有作用，不能提高計數準確性D.目標計數只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息9、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區域，每個區域具有相似的特征。以下關于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網絡（FCN）C.圖像分割在醫學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結果總是完美的，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來10、假設要開發一個能夠對文物進行數字化保護和修復的計算機視覺系統，需要對文物的破損部分進行準確識別和重建。以下哪種技術在文物修復方面可能具有應用潛力？（）A.圖像修復算法B.三維重建技術C.虛擬增強現實技術D.以上都是11、在計算機視覺的視覺跟蹤與監控應用中，需要對特定目標進行持續的跟蹤和監測。假設要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤，同時要應對人群遮擋和環境變化。以下哪種視覺跟蹤與監控技術在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結果？（）A.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤12、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設要從衛星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術可能對區分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能13、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）14、在計算機視覺的目標計數任務中，統計圖像或視頻中目標的數量。假設要統計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性15、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高生產效率和質量。假設要檢測生產線上產品的表面缺陷，以下關于工業檢測中的計算機視覺技術的描述，正確的是：（）A.傳統的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業檢測中的計算機視覺系統不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產品的顏色和材質對表面缺陷檢測的結果沒有影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在無人駕駛中的障礙物檢測和路徑規劃。2、（本題5分）說明計算機視覺在軍事中的應用。3、（本題5分）計算機視覺中如何進行武器裝備檢測和維護？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的手表圖像進行分類和識別。2、（本題5分）對航拍圖像中的道路和建筑物進行自動測繪和建模。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能交通流量監測系統，實時統計車流量和道路擁堵情況。4、（本題5分）利用圖像增強技術，提高夜間監控圖像的可視性和清晰度。5、（本題5分）利用圖像識別技術，對不同品牌的空調外機圖像進行識別和分類。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）以一款游戲的道具設計為例，分析其造型、功能、色彩如何與游戲主題和玩法相配合，提升