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2025年人形追踪测试题及答案

本文借鉴了近年相关经典测试题创作而成，力求帮助考生深入理解测试题型，掌握答题技巧，提升应试能力。

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2025年人形追踪测试题及答案

一、单选题（每题2分，共20分）

1.在目标追踪任务中，以下哪种传感器最适合用于室内复杂环境下的多目标追踪？

A.激光雷达（LiDAR）

B.红外传感器

C.深度相机（如Kinect）

D.普通摄像头

答案：C

解析：深度相机能够提供丰富的三维信息，有效应对室内遮挡和光照变化，适合多目标追踪任务。LiDAR虽然精度高，但成本较高；红外传感器易受环境干扰；普通摄像头缺乏深度信息，难以处理遮挡问题。

2.在卡尔曼滤波器（KalmanFilter）应用于人形追踪时，以下哪种情况会导致滤波器性能显著下降？

A.目标运动轨迹线性

B.目标存在快速加速或减速

C.目标状态噪声较小

D.目标尺寸恒定

答案：B

解析：卡尔曼滤波器基于线性模型，对非线性行为（如快速加减速）的适应性较差。当目标运动剧烈变化时，滤波器难以准确预测状态，导致估计误差累积。

3.以下哪种算法常用于处理人形追踪中的遮挡问题？

A.基于深度学习的端到端模型

B.光流法（OpticalFlow）

C.RANSAC算法

D.传统跟踪算法（如Meanshift）

答案：A

解析：基于深度学习的模型（如Transformer或CNN）能够通过多尺度特征融合和注意力机制，有效处理遮挡场景。光流法主要用于运动估计，RANSAC用于鲁棒性拟合，传统跟踪算法在遮挡下容易丢失目标。

4.在多摄像头融合追踪系统中，以下哪种方法最适合用于解决视角不一致问题？

A.直接像素级特征匹配

B.基于几何约束的三角化

C.光流法拼接

D.无需特殊处理，直接融合

答案：B

解析：多摄像头系统需要通过几何约束（如三角化）校正视角差异，确保目标状态一致性。像素级匹配易受光照影响，光流法拼接不适用于静态场景，无处理直接融合会导致信息冲突。

5.以下哪种评价指标最适合评估人形追踪的鲁棒性？

A.平均精度（AP）

B.追踪成功率（SuccessRate）

C.目标漂移误差（DriftError）

D.追踪帧率（FPS）

答案：C

解析：目标漂移误差直接反映追踪的稳定性，漂移越小越鲁棒。AP和成功率关注整体性能，而帧率与算法效率相关，均不能单独衡量鲁棒性。

6.在长时序追踪任务中，以下哪种方法最适合用于缓解数据漂移问题？

A.增益自适应卡尔曼滤波

B.基于深度学习的循环神经网络（RNN）

C.传统跟踪算法（如CamShift）

D.多特征融合的混合模型

答案：D

解析：混合模型（如特征级联+RNN）能够结合多种模态（如外观、运动、深度）和时序信息，有效抑制长时序漂移。RNN虽能处理时序，但单一模型难以应对复杂变化；传统算法在长时序下失效。

7.在YOLOv5人形检测模型中，以下哪个参数对检测精度影响最大？

A.BatchSize

B.预测头（Head）数量

C.损失函数权重

D.调整后的锚框（AnchorBox）

答案：D

解析：锚框是YOLO的核心组件，直接影响小目标检测和边界框回归精度。调整后的锚框能更好地匹配人形特征，而BatchSize和损失函数权重更多影响训练效率。

8.在GPU加速的追踪系统中，以下哪种方法最适合用于降低显存占用？

A.降低分辨率

B.使用FP16精度

C.分块处理（BlockProcessing）

D.增加并行线程数

答案：B

解析：FP16精度能将浮点数从32位压缩至16位，显著减少显存需求，同时保持较高精度。降低分辨率和分块处理会牺牲性能，增加线程数易导致显存碎片。

9.在无人驾驶场景中，以下哪种方法最适合用于实时人形检测？

A.高精度深度学习模型（如YOLOv8）

B.传统背景减除法

C.光流法跟踪

D.多传感器融合（如LiDAR+摄像头）

答案：A

解析：YOLOv8等轻量化模型能在毫秒级内完成检测，兼顾精度与速度。传统方法易受光照变化影响，光流法仅基于运动，多传感器融合成本过高。

10.在遮挡场景下，以下哪种方法最适合用于目标重识别？

A.基于深度学习的特征提取

B.传统模板匹配

C.光流法

D.无需特殊处理

答案：A

解析：深度学习模型能提取鲁棒的特征，即使部分遮挡也能匹配成功。传统模板匹配依赖完整模板，光流法仅用于运动估计，无处理时重识别准确率极低。

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二、多选题（每题3分，共30分）

1.以下哪些因素会影响人形追踪的精度？

A.光照变化

B.目标尺寸

C.运动速度

D.摄像头畸变

E.遮挡程度

答案：A、C、D、E

解析：光照变化会干扰特征提取，高速运动易导致估计滞后，畸变导致几何失真，遮挡直接丢失信息。目标尺寸本身不影响精度，但小目标检测难度更大。

2.在多目标追踪算法中，以下哪些方法能有效减少身