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2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能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.下列哪一项不属于智能监控系统中的常见数据源？

A.视频流

B.温湿度传感器数据

C.GPS定位信息

D.音频采集数据

2.在目标检测任务中，下列哪种算法通常被认为最适合实时性要求较高的场景？

A.R-CNN

B.YOLOv5

C.MaskR-CNN

D.FasterR-CNN

3.用于衡量目标检测模型检测结果的常用指标是？

A.F1值

B.AUC

C.mAP

D.Precision

4.以下哪种技术主要目的是从视频序列中检测和跟踪特定目标？

A.目标分类

B.目标检测

C.目标跟踪

D.行为识别

5.在人脸识别系统中，为了提高识别准确率和安全性，通常会采用？

A.单一特征点匹配

B.多模态生物特征融合

C.低分辨率图像处理

D.减少特征维度

6.以下哪项技术不属于基于深度学习的视频行为分析范畴？

A.姿势估计

B.关键点检测

C.光流法运动分析

D.序列模型行为分类

7.“边缘计算”在智能监控中的主要优势在于？

A.降低网络带宽压力

B.提高数据存储容量

C.增强模型计算复杂度

D.简化后端系统架构

8.为了防止智能监控系统中的人工智能模型被恶意攻击（如对抗样本攻击），研究者通常会采取？

A.使用更复杂的模型结构

B.增加模型的计算量

C.对模型进行对抗训练

D.忽略模型的安全性

9.以下哪项法规或原则主要关注智能监控中个人隐私权的保护？

A.《网络安全法》

B.《数据安全法》

C.《个人信息保护法》

D.《人工智能法》（假设存在）

10.在设计周界入侵检测系统时，除了目标检测，通常还需要考虑？

A.光照变化的影响

B.遮挡问题

C.人脸识别

D.音频异常检测

二、填空题（每空1分，共15分）

1.人工智能在智能监控中的应用，核心在于利用技术自动分析视频或图像数据，提取有价值的信息。

2.常用的目标检测算法包括基于深度学习的如YOLO、SSD等，以及传统的基于方法如Haar特征+Adaboost等。

3.视频中的目标跟踪旨在维持对特定目标在连续帧中的位置。

4.行为识别技术旨在理解视频中人的动作序列，区分不同的活动，如行走、奔跑、跌倒等。

5.在处理大规模监控视频数据时，常常需要采用分布式计算框架，如ApacheHadoop或Spark。

6.为了保护监控场景中采集到的个人信息，如人脸、车牌，可以采用等技术进行脱敏处理。

7.深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，这在监控场景中往往成本高昂。

8.边缘智能将部分AI计算能力部署在靠近数据源的设备上，可以实现更快的响应速度和一定的。

9.评估一个智能监控AI系统性能时，除了准确率，召回率、F1值和mAP等也是重要指标。

10.在实际部署中，需要考虑监控系统的鲁棒性，即系统在面对环境变化、遮挡等干扰时的表现。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述目标检测与目标跟踪在智能监控中的主要区别和联系。

2.简要说明人脸识别技术（1:1验证和1:N检索）在智能监控中的不同应用场景。

3.智能监控系统中，数据标注通常面临哪些挑战？可以采取哪些方法缓解这些挑战？

4.描述智能监控系统中，边缘计算与云计算各自可能承担的角色以及它们之间的关系。

四、论述题（每题10分，共30分）

1.设计一个用于大型商场出入口人流统计与异常检测的智能监控方案。请阐述你将采用的主要AI技术、关键模块的设计思路以及如何评估系统的准确性和有效性。

2.讨论在智能监控应用中引入AI技术可能带来的伦理和隐私问题，并提出相应的技术或管理措施来应对这些挑战。

3.假设你正在为一个交通十字路口设计一个智能监控系统，用于检测闯红灯、行人过街等行为。请分析该场景下可能遇到的技术难点（如光照变化、遮挡、车辆/行人密集等），并提出相应的解决方案或算法选择建议。

试卷答案

一、选择题

1.B

2.B

3.C

4.C

5.B

6.C

7.A

8.C

9.C

10.B

二、填空题

1.人工智能

2.深度学习