中國計(jì)量大學(xué)《產(chǎn)品系統(tǒng)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國計(jì)量大學(xué)

《產(chǎn)品系統(tǒng)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是2、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測(cè)行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對(duì)其進(jìn)行分類和定位來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)B.一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位，速度相對(duì)較快C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標(biāo)來評(píng)估D.目標(biāo)檢測(cè)算法的精度和速度是相互獨(dú)立的，提高精度不會(huì)影響速度，反之亦然3、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制4、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中，假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征，同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息5、在三維計(jì)算機(jī)視覺中，重建物體的三維形狀是一個(gè)重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個(gè)建筑物的三維模型，以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響6、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是7、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點(diǎn)的提取容易出錯(cuò)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無關(guān)9、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠更好地處理目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡(luò)D.基于均值漂移的跟蹤算法10、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測(cè)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗(yàn)醫(yī)學(xué)知識(shí)和圖像特征B.使用通用的圖像檢測(cè)算法，不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對(duì)圖像的部分區(qū)域進(jìn)行分析，忽略其他部分D.隨機(jī)標(biāo)記圖像中的區(qū)域?yàn)槟[瘤區(qū)域11、計(jì)算機(jī)視覺中的手勢(shì)識(shí)別用于理解人的手勢(shì)動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢(shì)識(shí)別，以下關(guān)于手勢(shì)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法能夠精確獲取手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢(shì)識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中無法處理復(fù)雜的手勢(shì)變化和遮擋D.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見的幾種手勢(shì)，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求12、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單直接，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測(cè)的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級(jí)別的分類，效果較好，但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對(duì)于彩色圖像無法進(jìn)行有效的分割13、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng)，通過人臉識(shí)別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別14、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤B.車牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測(cè)D.以上都是15、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)中，需要檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測(cè)手機(jī)屏幕上的劃痕和亮點(diǎn)，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機(jī)器視覺的傳統(tǒng)檢測(cè)方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，針對(duì)缺陷進(jìn)行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識(shí)別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測(cè)方法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在餐飲行業(yè)中的食品質(zhì)量檢測(cè)和服務(wù)優(yōu)化。3、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在海洋工程監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在情報(bào)分析中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通信號(hào)燈狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。2、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，檢測(cè)銀行金庫內(nèi)物品的存放情況。3、（本題5分）對(duì)地質(zhì)勘探圖像中的礦物質(zhì)分布進(jìn)行分析和提取。4、（本題5分）對(duì)電影特效制作中的綠幕圖像進(jìn)行精確摳像處理。5、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)籃球比賽中犯規(guī)動(dòng)作的檢測(cè)。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）以某大學(xué)的學(xué)術(shù)講座海報(bào)設(shè)計(jì)為例，分析其講座主題展示、專家介紹、時(shí)間地點(diǎn)信息如何吸引師生參加。2、（本題10分）分析寶馬汽車的廣告設(shè)計(jì)，從車型展示、品牌標(biāo)志到廣告文案。