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2025年AI智能视频分析考核

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、单项选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填入括号内。）

1.在视频处理中，通常所说的“帧”指的是（）。

A.视频文件的压缩格式

B.视频播放的速率单位

C.视频序列中的一幅静态图像

D.视频编码中的一个数据块

2.下列哪种技术主要用于估计视频序列中像素的运动矢量？（）

A.光流法

B.K-means聚类

C.主成分分析（PCA）

D.卷积神经网络（CNN）

3.在目标检测任务中，用于衡量检测框与真实目标边界重合程度的指标是（）。

A.Precision

B.Recall

C.IntersectionoverUnion(IoU)

D.F1-score

4.下列哪种神经网络结构特别适合处理具有明显时序依赖性的视频数据？（）

A.卷积神经网络（CNN）

B.时空金字塔网络（STPN）

C.长短期记忆网络（LSTM）

D.生成对抗网络（GAN）

5.用于将二维图像特征进行升维，以融合空间上下文信息的模块是（）。

A.重复卷积层

B.池化层

C.特征金字塔网络（FPN）模块

D.注意力机制模块

6.在视频行为识别中，旨在将视频片段或帧映射到预定义动作类别的任务通常称为（）。

A.视频目标跟踪

B.视频动作分类

C.视频场景分割

D.视频对象检测

7.下列哪种背景建模方法对场景中光照变化较为敏感？（）

A.基于高斯混合模型（GMM）的方法

B.基于码本（Codebook）的方法

C.基于深度学习的方法

D.基于中值流的方法

8.在视频分析领域，通常所说的“长尾问题”指的是（）。

A.视频分辨率越来越高

B.视频数据量越来越大

C.数据集中多数类样本远多于少数类样本的现象

D.视频编码效率越来越低

9.YOLOv5模型中，用于实现特征融合和传递的机制是（）。

A.RPN（RegionProposalNetwork）

B.PANet（PathAggregationNetwork）

C.FeaturePyramidNetwork(FPN)

D.NMS（Non-MaximumSuppression）

10.能够直接输出像素级预测结果的视频分割方法是（）。

A.光流法

B.基于深度学习的语义分割

C.目标跟踪

D.K-means聚类

二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填入横线上。）

1.视频分析通常需要处理序列数据，这要求模型具备良好的________能力，以捕捉像素或特征之间的时序关系。

2.在目标检测任务中，衡量模型泛化能力的一个重要指标是________，它表示模型在未知测试集上的平均性能。

3.光流法通过计算视频帧间像素的________来估计场景的运动信息。

4.生成对抗网络（GAN）通常由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，它们通过________对抗训练来提升生成样本的质量。

5.视频摘要旨在自动生成视频的________内容，使用户能够快速理解视频主题。

6.对于视频中的小目标检测，一个常用的策略是采用________网络结构，或者利用特征金字塔网络（FPN）进行多尺度特征融合。

7.在进行视频行为识别时，为了提高模型的鲁棒性，可以采用________学习方法，利用未标注视频数据进行预训练。

8.常用的视频编码标准包括H.264/AVC和H.265/HEVC，它们主要目的是提高视频的________。

9.视频检索系统通常需要支持基于________的检索和基于内容的检索两种方式。

10.为了解决视频分析中的隐私保护问题，研究者提出了如________等技术，可以对视频中的人脸进行匿名化处理。

三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题。）

1.简述目标检测算法（如YOLO）的基本工作流程。

2.与传统的2DCNN相比，3DCNN在处理视频数据时有哪些优势？

3.简述光流法的基本原理及其在视频分析中的应用。

4.在视频监控场景中，进行视频行为识别时主要面临哪些挑战？

四、论述