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无人机热红外森林火点探测算法比较试题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法更适合快速识别火点轮廓？

A.阈值分割算法

B.边缘检测算法

C.聚类算法

答案：A

2.热红外图像中火点表现为？

A.低温区域

B.高温区域

C.与背景温度相同区域

答案：B

3.哪种算法对复杂背景适应性较好？

A.基于模板匹配算法

B.深度学习算法

C.直方图均衡化算法

答案：B

4.热红外森林火点探测主要利用火点的？

A.可见光特性

B.热辐射特性

C.反射特性

答案：B

5.提高火点探测精度可采用？

A.降低图像分辨率

B.多光谱融合

C.简单二值化处理

答案：B

6.以下算法运算速度较快的是？

A.遗传算法

B.快速傅里叶变换算法

C.模拟退火算法

答案：B

7.火点定位需要的信息是？

A.图像灰度值

B.火点温度

C.图像坐标与地理坐标映射

答案：C

8.哪种算法可用于去除图像噪声干扰？

A.中值滤波算法

B.梯度算法

C.拉普拉斯算法

答案：A

9.热红外图像预处理不包括？

A.图像增强

B.目标识别

C.图像去噪

答案：B

10.深度学习算法在火点探测中优势在于？

A.人工特征提取简单

B.自动学习特征

C.对硬件要求低

答案：B

多项选择题（每题2分，共10题）

1.热红外森林火点探测算法评估指标有？

A.探测准确率

B.召回率

C.误报率

答案：ABC

2.常见的火点特征有？

A.高温特征

B.形状特征

C.纹理特征

答案：ABC

3.以下属于传统火点探测算法的有？

A.基于阈值的算法

B.基于特征匹配算法

C.卷积神经网络算法

答案：AB

4.无人机热红外图像存在的问题有？

A.图像模糊

B.背景复杂

C.噪声干扰

答案：ABC

5.提高火点探测算法性能的方法有？

A.改进算法参数

B.融合多源数据

C.增加训练样本

答案：ABC

6.热红外图像增强方法有？

A.直方图拉伸

B.对比度受限自适应直方图均衡化

C.高斯滤波

答案：AB

7.深度学习算法用于火点探测可采用？

A.目标检测网络

B.图像分类网络

C.语义分割网络

答案：ABC

8.算法优化时考虑的因素有？

A.运算时间

B.内存占用

C.可扩展性

答案：ABC

9.火点信息提取内容包括？

A.火点位置

B.火点大小

C.火点温度范围

答案：ABC

10.影响火点探测的环境因素有？

A.烟雾遮挡

B.地形起伏

C.植被类型

答案：ABC

判断题（每题2分，共10题）

1.阈值分割算法对所有图像都适用。（×）

2.热红外图像中温度相同区域一定是同一物体。（×）

3.深度学习算法不需要大量训练数据。（×）

4.简单的图像增强能显著提高火点探测精度。（×）

5.火点探测算法只需要考虑探测准确率。（×）

6.多光谱融合能提高火点与背景的区分度。（√）

7.基于模板匹配算法不受图像旋转影响。（×）

8.图像去噪会丢失火点部分信息。（√）

9.遗传算法可快速找到最优火点探测参数。（×）

10.无人机飞行高度不影响火点探测算法效果。（×）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述阈值分割算法原理。

答案：设定合适阈值，将图像中灰度值大于或小于该阈值的像素分为不同类别，以此分割出火点区域与背景区域。

2.深度学习算法在火点探测中的优势。

答案：能自动学习图像中复杂的火点特征，无需人工精心设计特征提取方法，对不同场景适应性强，探测精度较高。

3.热红外图像预处理的目的。

答案：去除图像噪声干扰，增强图像中火点与背景的对比度，改善图像质量，为后续火点探测算法提供更好的数据基础。

4.列举两种提高火点探测算法鲁棒性的方法。

答案：一是融合多源数据，如可见光与热红外数据；二是增加训练数据多样性，模拟不同环境场景训练算法。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论传统算法和深度学习算法在无人机热红外森林火点探测中的应用场景及局限性。

答案：传统算法如阈值分割等适用于背景简单场景，运算快但对复杂场景适应性差。深度学习算法适合复杂背景，精度高，但训练成本高、对硬件要求高。

2.分析多光谱融合技术对火点探测算法性能提升的作用机制。

答案：多光谱融合结合不同光谱数据优势，提供更丰富的火点信息，增强火点与背景差异，改善火点定位和识别，提升探测准确率、降低误报率。

3.探讨在实际应用中，如何平衡火点探测算法的精度和运算速度。

答案：可采用优化算法结构、选择合适硬件平台。还能在保证精度前提下简化模型，或采用并行计算技术，加快运算同时尽量维持探测精度。

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