重庆第二师范学院《建筑制图与测绘》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页重庆第二师范学院《建筑制图与测绘》

2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、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2、在计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法？（）A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是3、在计算机视觉的图像生成任务中，除了生成新的图像，还可以对已有图像进行风格转换。假设我们要将一张照片转换为油画风格，以下哪种方法能够实现逼真的风格转换效果？（）A.基于图像滤波和变换的方法B.基于深度学习的风格迁移算法，如CycleGANC.基于图像融合和合成的方法D.基于颜色映射和纹理合成的方法4、在计算机视觉的视频理解任务中，例如理解一段体育比赛视频中的精彩瞬间和战术，需要对视频中的时空信息进行有效建模。以下哪种方法在时空建模方面可能具有优势？（）A.3D卷积神经网络B.长短时记忆网络C.注意力机制D.以上都是5、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果6、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务，将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是7、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息8、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像，以下关于去噪算法的选择，哪一项是需要谨慎考虑的？（）A.选择基于滤波的去噪算法，如中值滤波B.采用基于深度学习的去噪算法，如自编码器C.只考虑去噪效果，不关心图像细节的保留D.根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法9、在计算机视觉的目标识别任务中，假设目标物体被部分遮挡，以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息？（）A.多层感知机（MLP）B.卷积神经网络（CNN）C.循环神经网络（RNN）D.注意力机制（AttentionMechanism）10、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要11、假设我们要开发一个计算机视觉系统，用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂，以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型？（）A.基于传统机器学习的方法B.基于浅层神经网络的方法C.基于深度学习的方法D.基于模板匹配的方法12、对于图像的语义理解任务，假设要理解一张图像所表达的场景和事件，例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性？（）A.构建图像的语义图，分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体，忽略背景信息C.对图像进行简单的分类，不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义13、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用？（）A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是14、计算机视觉中的语义分割任务旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学图像中的病变区域进行精确分割，以下哪种技术可能对提高分割精度有较大帮助？（）A.使用更深的卷积神经网络架构B.引入多尺度特征融合C.增加训练数据中的噪声D.减少网络中的参数数量15、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16、计算机视觉在智能交通系统中的应用可以优化交通流量和提高安全性。假设要通过计算机视觉监测道路上的车辆拥堵情况。以下关于计算机视觉在智能交通中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过车辆检测和计数来评估道路的拥堵程度B.能够识别车辆的类型和行驶方向，为交通管理提供数据支持C.计算机视觉在智能交通中的应用完全不受恶劣天气和光照条件的影响D.可以与交通信号控制系统联动，实现自适应的交通信号配时17、在计算机视觉的三维重建任务中，我们需要从多幅二维图像中恢复物体的三维结构。假设我们只有少量的、视角有限的图像，以下哪种重建方法可能面临较大挑战？（）A.基于立体视觉的重建方法B.基于运动恢复结构（StructurefromMotion）的方法C.利用激光扫描数据进行重建D.基于模型拟合的重建方法18、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息19、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（）A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容20、计算机视觉在安防监控领域有着广泛的应用。假设一个商场需要通过监控摄像头进行人员异常行为检测。以下关于安防监控中的计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时监测人群的流动情况，发现拥堵和异常聚集B.能够识别人员的打斗、摔倒等异常行为，并及时发出警报C.计算机视觉系统能够完全取代人工监控，不需要人类保安的参与D.可以与其他安防设备（如门禁系统）联动，提高安防水平二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述图像的直方图规定化方法。2、（本题5分）计算机视觉中如何进行武器装备检测和维护？3、（本题5分）解释计算机视觉在气象预测中的应用。4、（本题5分）简述图像的饱和度调整方法。5、（本题5分）计算机视觉中如何利用强化学习进行目标搜索？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家高端珠宝品牌的橱窗展示设计华丽精致，灯光效果出色。请剖析此橱窗设计如何展示珠宝的品质和工艺，如何吸引路人的目光，以及在营造奢华氛围和提升品牌形象方面的策略。2、（本题5分）某旅游目的地的宣传册设计通过精彩的摄影作品和精心编排的文字，展现了其迷人的风光和独特的文化。请分析宣传册在图片选取、文字叙述、版面规划方面的特点，以及如何吸引游客前往。3、（本题5分）分析某电商平台的网页设计，研究其在界面布局、色彩搭配、交互设计等方面如何提升用户体验，促进商品销售。4、（本题5分）观察某电子产品品牌的产品发布会视频设计，阐述其如何通过视觉效果和演讲内容展