2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：计算机视觉技术在智能监控中的应用试题.docxVIP

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：计算机视觉技术在智能监控中的应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.在计算机视觉中，下列哪一项不属于图像预处理的基本目标？

A.噪声抑制

B.边缘增强

C.图像增强

D.图像压缩

2.SIFT特征点具有旋转不变性，这是主要通过以下哪种方式实现的？

A.使用高斯金字塔

B.使用差分金字塔

C.对特征描述子进行归一化

D.使用LoG滤波器

3.下列哪种目标检测算法属于两阶段检测器？

A.R-CNN

B.SSD

C.YOLOv5

D.FasterR-CNN

4.在目标跟踪任务中，用于估计目标未来状态并融合新观测信息的算法是？

A.K-近邻算法

B.卡尔曼滤波器

C.匈牙利算法

D.DBSCAN聚类算法

5.语义分割与实例分割的主要区别在于？

A.语义分割需要深度学习，实例分割不需要

B.语义分割只能识别类别，实例分割可以识别具体目标实例

C.语义分割计算量小，实例分割计算量大

D.语义分割适用于视频，实例分割适用于静态图片

6.以下哪种技术对于提升低光照条件下智能监控系统的性能最为关键？

A.提高摄像头像素

B.使用数据增强方法

C.采用光流法进行目标跟踪

D.优化目标检测模型的参数设置

7.在人脸识别系统中，通常使用哪种方法将人脸图像转换为一组具有不变性的特征向量？

A.主成分分析（PCA）

B.K-近邻（KNN）

C.深度学习嵌入（Embedding）

D.K-means聚类

8.以下哪个不是智能监控系统通常需要考虑的性能指标？

A.检测准确率

B.响应时间

C.算法复杂度

D.人脸美丑评分

9.在嵌入式设备上部署深度学习模型时，通常需要考虑的主要挑战是？

A.数据集规模

B.模型计算量与内存限制

C.识别速度要求

D.模型泛化能力

10.为防止深度学习模型在智能监控应用中受到对抗样本的攻击，可以采取的措施包括？

A.增加数据集大小

B.使用更复杂的网络结构

C.对模型进行对抗训练

D.减少模型参数数量

二、填空题（每空1分，共10分）

1.计算机视觉系统通常包括图像采集、______、特征提取、理解解释和决策输出等阶段。

2.在目标检测任务中，衡量检测框与真实目标边界重合程度的指标通常称为______。

3.用于描述图像局部区域的显著特征点，通常包含位置信息和方向信息，如SIFT、SURF、______等。

4.深度学习模型训练过程中，用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数称为______。

5.在智能监控系统中，对视频流进行逐帧处理以检测运动目标的技术称为______。

6.为了提高模型的泛化能力，防止过拟合，常用的正则化方法包括______和Dropout。

7.在人脸识别中，将人脸对齐到标准姿态的过程称为______。

8.基于深度学习的目标检测框架，如TensorFlowObjectDetectionAPI和PyTorchstorchvision，通常依赖于______作为基础组件。

9.当监控场景中存在大量无关的干扰信息时，图像分割可以帮助我们提取出______区域。

10.针对智能监控系统在复杂光照（如逆光）下的挑战，可以采用______等技术来改善图像质量。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述边缘检测在计算机视觉中的主要作用及其常见的算法原理。

2.比较目标检测与目标跟踪在解决的问题和所需信息上的主要区别。

3.简述人脸识别系统通常包含的几个主要步骤。

4.在设计一个用于银行ATM机异常行为检测的智能监控系统时，需要考虑哪些关键的技术环节和挑战？

四、计算题（共10分）

假设一个目标检测模型在某个监控场景下的性能评估结果如下：检测到的正确目标数量为80个，误检（将非目标物体检测为目标）数量为15个，漏检（未能检测到的真实目标）数量为10个。请计算该模型的精确率（Precision）、召回率（Recall）和平均精度均值（mAP，假设只有1个类别，mAP即AP）。（计算过程需清晰，结果保留两位小数）

五、综合应用题（共30分）

假设你需要为一个小型社区停车场设计一个基于计算