中国计量大学《承压设备安全技术》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《承压设备安全技术》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、计算机视觉在农业中的应用可以帮助监测农作物的生长状况。假设要通过图像分析判断农作物的病虫害程度，以下关于农业计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠农作物的颜色特征就能准确判断病虫害的程度B.不同农作物品种和生长阶段对病虫害判断的影响不大C.结合图像的纹理、形状和颜色等多特征，可以更准确地评估农作物的健康状况D.农业环境的复杂性对计算机视觉的应用没有挑战2、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行3、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最为关键的？（）A.准确率，即正确分类的像素比例B.召回率，即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数，综合考虑准确率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割结果与真实标签的重合程度4、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息，以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡？（）A.基于立体视觉的方法B.基于结构光的方法C.基于深度学习的单目深度估计方法D.基于飞行时间（ToF）原理的方法5、在目标检测中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特点是（）A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感6、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。假设要在一张城市街道的图像中检测出所有的行人和车辆，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像处理方法的目标检测算法在复杂场景中表现优于深度学习算法B.深度学习中的单阶段目标检测算法比两阶段算法速度快，但精度较低C.目标检测算法只需要关注目标的位置，不需要考虑目标的类别D.目标检测的准确率不受图像质量、光照条件和目标大小变化的影响7、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像，同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于学习字典的方法8、在计算机视觉的全景图像生成任务中，将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像，以下关于全景图像生成方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配，找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响，能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律，提高拼接效果9、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（）A.生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃B.变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像10、计算机视觉在农业领域的应用中，例如对农作物的生长监测。假设要通过图像分析评估农作物的健康状况，以下哪种特征可能对判断病虫害的存在较为敏感？（）A.农作物的颜色和纹理B.农作物的高度和形状C.农田的土壤湿度D.农田的地理位置11、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.自动编码器（Autoencoder）12、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果，以下哪种技术是重要的？（）A.基于立体视觉的方法，通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差，进行简单的重建D.随机生成三维模型，然后与二维图像进行匹配13、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像，包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素，但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解，但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系，但建模过程复杂，计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析，不需要考虑潜在的语义信息14、计算机视觉中的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验，或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要？（）A.实时渲染技术B.空间定位与追踪技术C.三维重建与建模技术D.以上技术综合应用15、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理，保留低光照效果16、在计算机视觉的立体视觉任务中，通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好？（）A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是17、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（）A.手工设计的特征B.基于深度学习的自动特征C.颜色直方图D.以上都是18、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域准确分割出来。以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的分割方法简单高效，适用于所有类型的医学图像分割B.区域生长法能够根据像素的相似性进行分割，但容易受到噪声的影响C.图割算法在处理复杂的图像结构时表现不佳，难以得到准确的分割结果D.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中无法处理不同大小的病变区域19、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择，哪一项是需要重点考虑的？（）A.选择具有高维度的特征向量，包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示，提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性，随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征，忽略形状和纹理等特征20、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类21、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知22、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述，正确的是：（）A.传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠B.深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练，才能准确检测出各种缺陷C.工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡D.产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响23、在计算机视觉的姿态估计任务中，例如估计人体关节的位置和姿态，以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是24、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务，例如将图像中的不同物体分割出来，以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是25、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别，以下关于车牌识别方法的描述，正确的是：（）A.基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性B.深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符，但对车牌的倾斜和光照不均敏感C.车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作，夜间和恶劣天气下无法正常运行D.车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度，与车牌的颜色和字体无关26、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性B.深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志C.除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务D.自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶27、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员，同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪28、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（）A.算法的检测速度，以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好D.算法是否开源，开源的算法更易于使用29、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（）A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法30、在计算机视觉的图像压缩任务中，需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩，以节省存储空间和传输带宽，同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好？（）A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用深度学习模型，对古代青铜器的年代和工艺进行鉴定。2、（本题5分）开发一个可以识别不同种类有蹄类动物的计算机视觉应用。3、（本题5分）运用图像识别算法，对不同类型的鞋子品牌和款式进行分类和识别。4、（本题5分）利用目标检测算法，在海洋生态图像中检测珊瑚白化区域。5、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的珠宝首饰进行分类。三、简答题（本大题共5个小