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2025年度交通安全智能化建设测试及答案

一、单项选择题（每题2分，共30分）

1.在基于毫米波雷达与视觉融合的车辆检测系统中，当雷达检测到静止物体而视觉未检出时，系统优先采用的处理策略是

A.立即触发紧急制动

B.降低置信度并启动二次校验

C.忽略雷达信号

D.切换至纯视觉模式

答案：B

解析：静止物体可能是井盖、减速带等非危险目标，系统需降低置信度，通过时空一致性校验与地图比对后再决策，避免误刹。

2.城市级交通信号自适应控制平台中，用于描述“路口各方向流量随时间变化规律”的数据结构通常采用

A.邻接矩阵

B.张量分解立方体

C.时空栅格立方体

D.有向无环图

答案：C

解析：时空栅格立方体以时间、空间、车道为三维坐标，可高效存储与查询流量、速度、占有率等多维指标，支持实时滚动预测。

3.在V2X车路协同场景中，RSU下发的高优先级SPaT消息（SignalPhaseandTimingMessage）采用何种频段以保证1ms级端到端时延

A.7555–7575MHz

B.5905–5925MHz

C.4800–4900MHz

D.24.25–27.5GHz

答案：B

解析：5905–5925MHz为我国车联网直连专用频段，具备低干扰、大带宽、协议栈优化等特点，可满足SPaT消息毫秒级时效需求。

4.针对夜间低照度场景，下列哪种图像增强算法在保持红绿灯颜色恒常性方面表现最优

A.直方图均衡化

B.Retinex-Net端到端网络

C.CLAHE有限对比度增强

D.Gamma校正

答案：B

解析：Retinex-Net通过分解光照与反射分量，在合成数据与真实数据联合训练，可抑制光晕并保留色度信息，红绿灯颜色偏移均值1.5ΔE。

5.在自动驾驶仿真平台中，用于生成“行人突然横穿”极端场景的参数化模型称为

A.Social-GAN

B.BehaviorTree-Random

C.STR-IPM

D.NHTSA-SCENARIO

答案：A

解析：Social-GAN以行人历史轨迹为输入，利用生成对抗网络输出多模态未来轨迹，可控制“突然性”参数，实现高危险场景密度增强。

6.交通数字孪生底座中，用于将BIM模型轻量化至web端实时渲染的核心算法是

A.LOD1.2三角面简化

B.Draco几何压缩+实例化

C.Octree+Run-Length编码

D.JPEG-PL点云纹理化

答案：B

解析：Draco压缩率可达90%以上，配合实例化渲染，可在浏览器端维持60fps，同时保留车道级语义信息。

7.在高速匝道合流区，基于强化学习的调度算法reward函数中，下列哪项权重设置最能降低追尾风险

A.平均速度最大化

B.车头时距方差最小化

C.通行量最大化

D.延误指数最小化

答案：B

解析：车头时距方差最小化可直接压缩急减速事件，实验表明权重0.7时追尾概率下降42%，而平均速度仅下降3%。

8.激光雷达与高精地图匹配失效时，系统首先启用的退化模式是

A.轮速里程计+IMU航位推算

B.视觉SLAM重定位

C.GNSS-RTK双频定位

D.UWB锚点三角定位

答案：A

解析：轮速+IMU在隧道或高架下仍可持续输出6自由度位姿，短期漂移0.3m，满足L3级最低安全要求。

9.针对“货车右转内轮差”预警，路侧单元部署的传感器最佳组合为

A.77GHz雷达+鱼眼相机

B.激光雷达+红外相机

C.毫米波雷达+双目相机

D.超声波雷达+热成像

答案：A

解析：77GHz雷达可穿透粉尘测距30m，鱼眼相机水平视场185°，二者融合可覆盖内轮差盲区，且成本低于激光方案。

10.在交通事件视频检测中，为抑制树叶晃动造成的误报，最适合的后处理滤波算法是

A.卡尔曼滤波

B.高斯混合模型

C.时空域马尔可夫随机场

D.Vibe+算法

答案：C

解析：MRF同时考虑像素级与区域级时空一致性，可将树叶高频运动标记为“自然扰动”，在保持召回率95%的前提下误报率降至0.8次/天。

11.城市交通大脑中，用于实时评估“道路通行能力衰减指数”的数据源不包括

A.浮动车GPS采样

B.路口卡口车牌识别

C.手机信令轨迹

D.路灯单灯能耗

答案：D

解析：路灯能耗与交通流无直接因果链，其余三项均可通过速度、流量、OD推导能力衰减。

12.在智能网约车监管平台中，识别