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2025年停车场系统调试员车牌识别算法强化练习

单项选择题（每题2分，共20题）

1.车牌识别算法中，常用的图像预处理步骤不包括（）

A.灰度化

B.降噪

C.特征提取

D.二值化

答案：C。解析：图像预处理包括灰度化、降噪、二值化等，特征提取是在预处理之后的步骤，不属于预处理范畴。

2.以下哪种是常见的车牌定位方法（）

A.基于颜色特征

B.基于纹理特征

C.基于形状特征

D.以上都是

答案：D。解析：基于颜色、纹理、形状特征都是常见的车牌定位方法，利用这些特征能在图像中找到车牌区域。

3.车牌识别中，字符分割的目的是（）

A.提高图像清晰度

B.将车牌上的字符分开

C.去除噪声

D.提取车牌颜色

答案：B。解析：字符分割就是把车牌上连在一起的字符分割开，以便后续识别。

4.车牌识别准确率的计算方式是（）

A.正确识别数/总识别数

B.错误识别数/总识别数

C.总识别数/正确识别数

D.正确识别数-错误识别数

答案：A。解析：用正确识别的数量除以总的识别数量得到的就是车牌识别准确率。

5.深度学习在车牌识别算法中主要用于（）

A.图像显示

B.字符识别

C.系统控制

D.数据存储

答案：B。解析：深度学习强大的特征学习能力适合用于车牌字符的识别。

6.车牌识别系统中，光照对识别效果（）

A.无影响

B.有一定影响

C.只影响图像显示

D.只影响车牌定位

答案：B。解析：光照过强或过弱都会对车牌图像的质量产生影响，进而影响识别效果。

7.以下哪种图像格式不适合车牌识别（）

A.JPEG

B.PNG

C.BMP

D.EXE

答案：D。解析：EXE是可执行文件格式，不是图像格式，不适合用于车牌识别。

8.车牌识别算法优化的目的不包括（）

A.提高识别速度

B.降低硬件成本

C.提升准确率

D.增加图像分辨率

答案：D。解析：算法优化主要围绕提高识别速度和准确率，以及降低硬件成本等，增加图像分辨率不是算法优化直接目的。

9.车牌识别系统中，数据库主要用于（）

A.存储车牌图像

B.存储识别结果

C.存储算法参数

D.以上都是

答案：D。解析：数据库在车牌识别系统中可存储车牌图像、识别结果、算法参数等数据。

10.常用的车牌字符识别技术不包括（）

A.模板匹配

B.神经网络

C.遗传算法

D.支持向量机

答案：C。解析：模板匹配、神经网络、支持向量机都常用于车牌字符识别，遗传算法一般不直接用于字符识别。

11.车牌识别算法中，对倾斜车牌进行校正的方法是（）

A.旋转图像

B.拉伸图像

C.裁剪图像

D.灰度变换

答案：A。解析：通过旋转图像可以将倾斜的车牌校正为水平状态。

12.车牌识别系统的实时性要求主要体现在（）

A.快速显示图像

B.快速存储数据

C.快速识别车牌

D.快速更新算法

答案：C。解析：实时性主要强调能在短时间内快速准确地识别车牌。

13.提高车牌识别准确率的措施不包括（）

A.增加训练数据

B.优化算法参数

C.降低图像分辨率

D.改进预处理方法

答案：C。解析：降低图像分辨率会降低图像质量，不利于提高识别准确率，增加训练数据、优化算法参数、改进预处理方法都有助于提高准确率。

14.车牌识别算法中的特征提取是为了（）

A.减少图像数据量

B.突出车牌特征

C.美化图像

D.加快图像传输

答案：B。解析：特征提取就是为了把车牌独特的特征提取出来，方便后续识别。

15.车牌识别系统中，图像采集设备不包括（）

A.摄像头

B.扫描仪

C.麦克风

D.工业相机

答案：C。解析：麦克风是音频采集设备，不是图像采集设备，摄像头、扫描仪、工业相机都可用于采集车牌图像。

16.以下哪种编程语言常用于车牌识别算法开发（）

A.Python

B.VB

C.C

D.以上都是

答案：D。解析：Python、VB、C等编程语言都可用于车牌识别算法开发。

17.车牌识别算法对图像清晰度的要求（）

A.较低

B.较高

C.无要求

D.只对彩色图像有要求

答案：B。解析：清晰的图像有利于车牌特征的提取和识别，所以对图像清晰度要求较高。

18.车牌识别系统中，数据传输的稳定性影响（）

A.图像质量

B.识别准确率

C.系统整体性能

D.算法复杂度

答案：C。解析：数据传输不稳定会影响系统整体性能，比如导致识别结果不能及时准确传输等