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2025年人工智能工程师人工智能在安防领域的应用考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项的代表字母填入括号内）

1.下列哪种技术不属于人工智能在安防领域的典型应用范畴？

A.自动车牌识别(ANPR)

B.基于深度学习的行人异常行为检测

C.智能楼宇的自动照明控制

D.视频监控中的人脸布控检索

2.在人脸识别系统中，为了提高识别精度和鲁棒性，通常会采用哪些策略？（请列举两个）

A.数据增强与归一化

B.深度神经网络模型优化

C.增加摄像头数量

D.优化数据库索引结构

3.“边缘计算”在AI安防应用中的主要优势体现在哪些方面？（请列举两个）

A.降低网络带宽压力

B.实现实时或近实时响应

C.提高数据存储容量

D.减少对中心服务器的依赖

4.以下哪种属于AI安防应用中常见的“数据偏见”问题？

A.算法在不同光照条件下的识别率波动

B.人脸识别系统对特定种族或性别的识别准确率显著低于其他群体

C.视频压缩导致的细节损失

D.系统因长时间运行导致的过热保护

5.《中华人民共和国个人信息保护法》对AI安防应用中的个人信息处理提出了哪些基本要求？（请列举两个）

A.隐私政策告知与用户同意

B.个人信息最小化处理原则

C.存储数据的加密与安全保障

D.定期进行系统漏洞扫描

二、简答题

1.简述目标检测技术的基本原理及其在智能视频监控中的一个具体应用场景。

2.比较并说明视频结构化分析技术相对于传统视频监控的优势。

3.列举AI安防应用中可能面临的至少三种技术挑战，并简要说明其含义。

4.阐述在AI安防系统中引入“联邦学习”技术的潜在价值。

三、论述题

1.结合实际案例，论述人工智能技术在提升周界安防能力方面的作用与局限性。

2.试论AI安防应用中，如何在追求技术性能（如识别率）的同时，平衡用户隐私保护与公共安全需求。

试卷答案

一、选择题

1.C

解析：选项C描述的是智能家居场景，而非安防领域。其他选项均为安防典型应用。

2.A,B

解析：数据增强与归一化、深度神经网络模型优化都是提升人脸识别精度和鲁棒性的常用技术手段。选项C、D更多是硬件或数据库层面的优化，并非直接提升识别算法本身。

3.A,B

解析：边缘计算的核心优势在于将计算任务下沉到靠近数据源（摄像头）的地方，从而减少网络传输压力（A），并能够更快地做出响应（B），尤其是在低延迟要求场景下。选项C是数据中心的优势，选项D是分布式系统的特点，但非边缘计算核心优势。

4.B

解析：数据偏见是指算法因训练数据不具代表性而导致对不同群体产生不公平对待，选项B明确描述了这种因群体差异导致的识别准确率不均问题。选项A是环境适应性挑战，选项C是技术限制，选项D是硬件问题。

5.A,C

解析：根据《个人信息保护法》，处理个人信息必须告知并获得同意（A），并需遵循最小化原则（B），同时采取加密等安全措施（C）。选项D是系统运维措施。

二、简答题

1.

解析：目标检测技术通过算法自动在图像或视频帧中定位并分类物体，常用方法有基于深度学习的YOLO、SSD等。具体应用场景如：在商场监控中检测可疑人员徘徊、在交通路口识别闯红灯行人、在仓库监控中统计出库车辆数量等。

2.

解析：视频结构化分析技术能自动从视频流中提取结构化信息（如人物、车辆、行为、事件要素及其关系），生成结构化日志。相比传统监控，它能实现更智能的检索（如按人物、车辆属性有哪些信誉好的足球投注网站）、更深层次的语义理解（识别事件类型）、更自动化的事件告警和报表生成，从而提升监控的效率和智能化水平。

3.

解析：AI安防应用的技术挑战包括：1）复杂环境适应性：光照变化、遮挡、天气影响等导致识别率下降；2）数据隐私与安全：大量监控数据涉及个人隐私，如何合规、安全地存储和使用是重大挑战；3）算法偏见与公平性：训练数据偏差可能导致算法对不同人群存在歧视；4）系统实时性与资源消耗：部分场景需要低延迟响应，但AI模型计算量大，对算力、功耗要求高。

4.

解析：联邦学习允许在不共享原始敏感数据的情况下，联合多个设备或站点协同训练模型。在AI安防中引入联邦学习的价值在于：1）保护数据隐私：避免将包含敏感信息的监控数据上传到中心服务器；2）利用边缘数据：聚合分散在各处的有价值但孤立的数据，提升模型整体性能；3）构建私有化模型：在本地设备上训练模型，减少对中心平台的依赖，提升响应速度和自主性。

三、论述题

1.

解析：人工智能技术通过在周界