郑州铁路职业技术学院《商业插画》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页郑州铁路职业技术学院

《商业插画》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、计算机视觉中的姿态估计任务，确定物体在空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，正确的是：（）A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性2、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下关于图像采集设备的选择，哪一项是最为关键的？（）A.选择高分辨率的数码相机，获取清晰的图像B.选用具有大景深的镜头，确保整个电路板都清晰成像C.采用高速摄像机，快速采集大量图像D.选择价格低廉的图像采集设备，降低成本3、当利用计算机视觉进行图像检索任务，例如在海量图像库中查找相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响？（）A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是4、目标检测是计算机视觉中的常见任务，例如在监控视频中检测行人或车辆。假设我们要开发一个目标检测系统，以下关于目标检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于区域建议的方法，如R-CNN系列算法，通过生成候选区域并对其进行分类和定位来实现目标检测B.一阶段目标检测算法，如YOLO和SSD，直接在图像上进行目标的分类和定位，速度相对较快C.目标检测算法的性能通常用准确率、召回率和平均精度均值（mAP）等指标来评估D.目标检测算法的精度和速度是相互独立的，提高精度不会影响速度，反之亦然5、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中，实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置，以下关于视觉跟踪与定位方法的描述，正确的是：（）A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小6、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆，例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态，而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测，以下哪种方法通常被认为是最有效的？（）A.基于传统图像处理技术，如边缘检测和形态学操作B.使用基于深度学习的目标检测算法，如FasterR-CNNC.采用简单的模板匹配方法，根据预先定义的车辆模板进行匹配D.对图像进行全局特征提取，然后基于这些特征进行分类7、在计算机视觉的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换）特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配，SIFT特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色？（）A.对旋转和尺度变化具有不变性B.计算速度快，效率高C.特征维度低，易于存储和处理D.对光照变化不敏感8、对于图像分类任务，假设需要对大量的自然风景图像进行分类，包括山脉、森林、海滩和沙漠等场景。这些图像在光照、拍摄角度和季节等方面存在较大差异。为了提高图像分类的准确性和泛化能力，以下哪种策略是至关重要的？（）A.增加数据增强操作，如旋转、翻转和颜色变换B.只使用少量具有代表性的图像进行训练C.选择简单的分类模型，避免过拟合D.不进行任何预处理，直接使用原始图像训练模型9、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中，需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪，同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果？（）A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪10、在计算机视觉中，图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类，将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，能够自动学习图像的特征B.传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理大规模图像数据时，性能通常不如深度学习方法C.图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征，高层语义信息对分类结果影响不大D.为了提高分类准确率，可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集11、当进行图像的光流估计时，假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计，忽略像素的运动信息12、图像分割是将图像细分为不同的区域或对象。假设我们需要对医学图像中的肿瘤进行精确分割，以辅助医生进行诊断和治疗。在这种对精度要求很高的应用中，以下哪种图像分割方法可能更合适？（）A.基于阈值的图像分割B.基于边缘检测的图像分割C.基于区域生长的图像分割D.基于深度学习的语义分割算法，如U-Net13、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除14、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述，不准确的是（）A.传统的特征提取方法如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）在特定场景下仍然有效B.深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征C.特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能D.特征提取只关注图像的局部信息，而忽略了全局信息15、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析，以判断其材质和质量，同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确？（）A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）计算机视觉中如何协助地震救援和灾害评估？2、（本题5分）解释计算机视觉中的姿态估计任务。3、（本题5分）说明计算机视觉在照明行业中的应用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用目标检测算法，在卫星遥感图像中检测森林火灾区域。2、（本题5分）使用目标检测技术，从气象卫星图像中检测出暴雨和台风等灾害区域。3、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测景区出入口的人流量。4、（本题5分）基于计算机视觉的智能农业灌溉系统，根据作物生长情况精准控制灌溉量。5、（本题5分）利用目标检测算法，在气象雷达图像中检测龙卷风区域。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）解析某科技公司的科技产品用户手册设计，探讨其如何通过视觉