智能視覺工程基礎(chǔ)知識單選題100道及答案解析

智能視覺工程基礎(chǔ)知識單選題100道及答案解析1.智能視覺工程中，圖像的分辨率主要取決于（）A.像素數(shù)量B.顏色深度C.圖像格式D.壓縮比答案：A解析：圖像分辨率是指圖像中像素的數(shù)量，像素數(shù)量越多，分辨率越高。2.以下哪種圖像格式常用于智能視覺中的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練（）A.JPEGB.PNGC.BMPD.TIFF答案：B解析：PNG格式支持無損壓縮，保留更多圖像細節(jié)，常用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。3.在智能視覺中，邊緣檢測常用的算法是（）A.中值濾波B.均值濾波C.Sobel算子D.高斯濾波答案：C解析：Sobel算子是一種常用的邊緣檢測算法。4.智能視覺系統(tǒng)中，用于消除圖像噪聲的方法是（）A.直方圖均衡化B.圖像銳化C.圖像平滑D.圖像分割答案：C解析：圖像平滑可以消除噪聲。5.以下哪個不是智能視覺中的目標檢測算法（）A.R-CNNB.YOLOC.K-MeansD.SSD答案：C解析：K-Means是聚類算法，不是目標檢測算法。6.智能視覺工程中，圖像的灰度級通常用（）表示A.二進制B.十進制C.十六進制D.八進制答案：A解析：圖像灰度級常用二進制表示。7.對于智能視覺中的圖像分類任務(wù)，常用的損失函數(shù)是（）A.均方誤差B.交叉熵C.絕對值誤差D.對數(shù)損失答案：B解析：交叉熵常用于圖像分類任務(wù)的損失計算。8.智能視覺系統(tǒng)中的特征提取方法不包括（）A.SIFTB.HOGC.LBPD.DCT答案：D解析：DCT主要用于圖像壓縮，不是特征提取方法。9.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在智能視覺中應(yīng)用廣泛（）A.TensorFlowB.Scikit-learnC.OpenCVD.Matplotlib答案：A解析：TensorFlow是廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)，包括智能視覺的框架。10.智能視覺中，用于圖像增強的直方圖操作是（）A.直方圖規(guī)定化B.直方圖拉伸C.直方圖均衡D.以上都是答案：D解析：直方圖規(guī)定化、拉伸、均衡都可用于圖像增強。11.目標跟蹤算法中，基于濾波的方法不包括（）A.卡爾曼濾波B.粒子濾波C.均值濾波D.擴展卡爾曼濾波答案：C解析：均值濾波主要用于圖像平滑，不是目標跟蹤中的濾波方法。12.智能視覺中的圖像分割方法，基于閾值的分割不依賴于（）A.圖像灰度B.圖像梯度C.圖像顏色D.圖像紋理答案：D解析：基于閾值的分割主要依據(jù)圖像灰度、梯度和顏色等。13.以下哪個不是智能視覺中的特征匹配算法（）A.FLANNB.ORBC.FASTD.SURF答案：C解析：FAST是角點檢測算法，不是特征匹配算法。14.智能視覺工程中，用于人臉識別的特征通常是（）A.眼睛位置B.鼻子形狀C.面部輪廓D.以上都是答案：D解析：人臉識別會綜合考慮眼睛位置、鼻子形狀、面部輪廓等特征。15.以下哪種技術(shù)在智能視覺的實時處理中應(yīng)用較多（）A.云計算B.邊緣計算C.量子計算D.網(wǎng)格計算答案：B解析：邊緣計算能實現(xiàn)智能視覺的實時處理。16.智能視覺中的光流計算主要用于（）A.運動估計B.圖像壓縮C.圖像增強D.圖像分割答案：A解析：光流計算用于估計物體的運動。17.以下哪個不是智能視覺中的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)（）A.ResNetB.VGGC.SVMD.GoogLeNet答案：C解析：SVM是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法，不是深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)。18.智能視覺系統(tǒng)中，提高圖像對比度的方法是（）A.對數(shù)變換B.指數(shù)變換C.冪次變換D.以上都是答案：D解析：對數(shù)變換、指數(shù)變換、冪次變換都能提高圖像對比度。19.以下哪種數(shù)據(jù)增強方法常用于智能視覺（）A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.以上都是答案：D解析：翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放都是常見的數(shù)據(jù)增強方法。20.智能視覺中的目標檢測模型，輸出通常包括（）A.目標類別B.目標位置C.目標大小D.以上都是答案：D解析：目標檢測模型的輸出包括目標類別、位置和大小等。21.圖像的傅里葉變換在智能視覺中主要用于（）A.頻率分析B.圖像壓縮C.特征提取D.以上都是答案：D解析：圖像的傅里葉變換可用于頻率分析、壓縮和特征提取等。22.智能視覺中的圖像配準方法，基于特征的配準不包括（）A.基于點特征B.基于線特征C.基于區(qū)域特征D.基于灰度特征答案：D解析：基于灰度特征的配準不是基于特征的配準方法。23.以下哪個不是智能視覺中的圖像壓縮標準（）A.JPEG2000B.MPEGC.H.264D.SVM答案：D解析：SVM不是圖像壓縮標準。24.智能視覺系統(tǒng)中，顏色空間轉(zhuǎn)換常用的是（）A.RGB到HSVB.HSV到RGBC.YUV到RGBD.以上都是答案：D解析：這些顏色空間轉(zhuǎn)換在智能視覺中都較為常用。25.以下哪種算法在智能視覺的行人檢測中應(yīng)用較多（）A.HOG+SVMB.CNNC.RNND.GAN答案：A解析：HOG+SVM在行人檢測中應(yīng)用較多。26.智能視覺中的語義分割任務(wù)，常用的評價指標是（）A.mAPB.IoUC.PSNRD.SSIM答案：B解析：IoU常用于語義分割任務(wù)的評價。27.圖像的形態(tài)學(xué)操作不包括（）A.腐蝕B.膨脹C.開運算D.中值濾波答案：D解析：中值濾波不屬于形態(tài)學(xué)操作。28.智能視覺中的深度估計方法，基于雙目視覺的原理是（）A.三角測量B.透視變換C.仿射變換D.投影變換答案：A解析：雙目視覺的深度估計基于三角測量原理。29.以下哪個不是智能視覺中的目標跟蹤挑戰(zhàn)（）A.光照變化B.目標變形C.數(shù)據(jù)標注D.背景復(fù)雜答案：C解析：數(shù)據(jù)標注不是目標跟蹤的挑戰(zhàn)，而是數(shù)據(jù)準備階段的工作。30.智能視覺系統(tǒng)中的相機標定，主要目的是（）A.確定相機內(nèi)參B.確定相機外參C.矯正圖像畸變D.以上都是答案：D解析：相機標定的目的包括確定內(nèi)參、外參和矯正畸變等。31.圖像的小波變換在智能視覺中的優(yōu)勢是（）A.多分辨率分析B.去噪效果好C.壓縮效率高D.以上都是答案：D解析：圖像的小波變換具有多分辨率分析、去噪和高效壓縮等優(yōu)勢。32.智能視覺中的實例分割任務(wù)，與語義分割的主要區(qū)別是（）A.區(qū)分不同實例B.只分割前景C.精度要求更高D.速度更快答案：A解析：實例分割要區(qū)分同一類別的不同實例，這是與語義分割的主要區(qū)別。33.以下哪種模型在智能視覺的小目標檢測中表現(xiàn)較好（）A.FasterR-CNNB.SSDC.MaskR-CNND.RetinaNet答案：D解析：RetinaNet在小目標檢測中表現(xiàn)較好。34.智能視覺中的光場成像，主要特點是（）A.能獲取深度信息B.分辨率高C.幀率快D.數(shù)據(jù)量小答案：A解析：光場成像能獲取場景的深度信息。35.以下哪個不是智能視覺中的圖像去模糊方法（）A.盲去卷積B.非局部均值濾波C.Richardson-Lucy算法D.K-Means聚類答案：D解析：K-Means聚類不是圖像去模糊方法。36.智能視覺中的超分辨率重建技術(shù)，目的是（）A.提高圖像分辨率B.壓縮圖像C.增強圖像對比度D.去除噪聲答案：A解析：超分辨率重建技術(shù)旨在提高圖像分辨率。37.以下哪種技術(shù)在智能視覺的自動駕駛中至關(guān)重要（）A.目標檢測B.語義分割C.實例分割D.以上都是答案：D解析：目標檢測、語義分割和實例分割在自動駕駛的智能視覺中都非常重要。38.智能視覺中的視頻分析，不包括（）A.視頻分類B.視頻壓縮C.行為識別D.目標跟蹤答案：B解析：視頻壓縮不屬于視頻分析的范疇。39.以下哪個不是智能視覺中的特征描述子（）A.BRIEFB.HarrisC.BRISKD.ORB答案：B解析：Harris是角點檢測算法，不是特征描述子。40.智能視覺中的全景圖像拼接，關(guān)鍵步驟是（）A.特征提取與匹配B.圖像融合C.相機標定D.以上都是答案：D解析：全景圖像拼接包括特征提取與匹配、圖像融合和相機標定等關(guān)鍵步驟。41.圖像的直方圖均衡化會（）A.增加圖像對比度B.降低圖像對比度C.改變圖像顏色D.模糊圖像邊緣答案：A解析：直方圖均衡化能增加圖像對比度。42.智能視覺中的行人重識別任務(wù)，主要依據(jù)是（）A.行人姿態(tài)B.行人服飾C.行人身高D.以上都是答案：D解析：行人重識別會綜合考慮行人的姿態(tài)、服飾、身高等特征。43.以下哪種方法在智能視覺的圖像檢索中常用（）A.基于內(nèi)容的檢索B.基于關(guān)鍵詞的檢索C.基于目錄的檢索D.以上都是答案：A解析：基于內(nèi)容的檢索在智能視覺的圖像檢索中常用。44.智能視覺中的圖像降噪算法，中值濾波的優(yōu)點是（）A.保護邊緣B.計算簡單C.效果好D.以上都是答案：D解析：中值濾波保護邊緣、計算簡單且效果較好。45.以下哪個不是智能視覺中的目標檢測框架（）A.DarknetB.CaffeC.PyTorchD.Sklearn答案：D解析：Sklearn主要用于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)，不是目標檢測框架。46.智能視覺中的圖像分類模型，訓(xùn)練時常用的優(yōu)化算法是（）A.隨機梯度下降B.牛頓法C.共軛梯度法D.以上都是答案：A解析：隨機梯度下降在圖像分類模型訓(xùn)練中常用。47.圖像的銳化處理會（）A.增強邊緣B.消除噪聲C.降低對比度D.模糊圖像答案：A解析：圖像銳化處理會增強邊緣。48.智能視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)，通常需要估計（）A.物體位置B.物體方向C.物體大小D.以上都是答案：D解析：姿態(tài)估計需要估計物體的位置、方向和大小等。49.以下哪種數(shù)據(jù)標注工具在智能視覺中常用（）A.LabelImgB.OpenCVC.TensorBoardD.matplotlib答案：A解析：LabelImg是常用的數(shù)據(jù)標注工具。50.智能視覺中的視頻目標檢測，與圖像目標檢測的主要區(qū)別是（）A.數(shù)據(jù)量更大B.考慮時間維度C.精度要求更高D.速度要求更快答案：B解析：視頻目標檢測需要考慮時間維度的信息。51.圖像的高斯濾波主要用于（）A.平滑圖像B.銳化圖像C.邊緣檢測D.圖像分割答案：A解析：高斯濾波主要用于平滑圖像，消除噪聲。52.智能視覺中的目標識別模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足時可以采用（）A.數(shù)據(jù)增強B.遷移學(xué)習(xí)C.模型壓縮D.以上都是答案：D解析：數(shù)據(jù)增強、遷移學(xué)習(xí)和模型壓縮都可以應(yīng)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的情況。53.以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)在智能視覺的實時應(yīng)用中表現(xiàn)較好（）A.MobileNetB.InceptionC.ResNetD.VGG答案：A解析：MobileNet在實時應(yīng)用中具有優(yōu)勢，計算量較小。54.智能視覺中的圖像融合方法，基于像素的融合不考慮（）A.像素值B.像素位置C.圖像語義D.像素梯度答案：C解析：基于像素的融合不考慮圖像語義信息。55.以下哪個不是智能視覺中的圖像質(zhì)量評價指標（）A.MSEB.PSNRC.SSIMD.AUC答案：D解析：AUC常用于評估分類模型的性能，不是圖像質(zhì)量評價指標。56.智能視覺中的光流估計，基于稠密光流的方法（）A.計算量小B.精度高C.速度快D.對噪聲不敏感答案：B解析：稠密光流方法精度較高。57.圖像的拉普拉斯變換在智能視覺中用于（）A.邊緣增強B.圖像平滑C.顏色轉(zhuǎn)換D.圖像壓縮答案：A解析：拉普拉斯變換用于邊緣增強。58.智能視覺中的場景理解任務(wù)，包括（）A.物體識別B.空間關(guān)系推斷C.行為分析D.以上都是答案：D解析：場景理解包括物體識別、空間關(guān)系推斷和行為分析等。59.以下哪種模型壓縮方法在智能視覺中應(yīng)用廣泛（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是答案：D解析：剪枝、量化和知識蒸餾都是常見的模型壓縮方法。60.智能視覺中的圖像配準精度，主要取決于（）A.特征提取的準確性B.匹配算法的性能C.變換模型的選擇D.以上都是答案：D解析：圖像配準精度受特征提取準確性、匹配算法性能和變換模型選擇等因素影響。61.圖像的對數(shù)變換可以（）A.擴展低灰度值B.壓縮高灰度值C.增強對比度D.以上都是答案：D解析：對數(shù)變換可以擴展低灰度值、壓縮高灰度值和增強對比度。62.智能視覺中的目標跟蹤算法，基于深度學(xué)習(xí)的方法優(yōu)勢在于（）A.精度高B.速度快C.適應(yīng)性強D.以上都是答案：D解析：基于深度學(xué)習(xí)的目標跟蹤算法具有精度高、速度快和適應(yīng)性強等優(yōu)點。63.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法在智能視覺中常用于解決數(shù)據(jù)不平衡問題（）A.過采樣B.欠采樣C.數(shù)據(jù)清洗D.以上都是答案：D解析：過采樣、欠采樣和數(shù)據(jù)清洗都可用于解決數(shù)據(jù)不平衡問題。64.智能視覺中的圖像超分辨率重建模型，通常基于（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是答案：D解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取圖像特征進行重建，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可處理序列信息有助于捕捉圖像的上下文，生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過生成器和判別器的對抗學(xué)習(xí)來生成逼真的高分辨率圖像，所以圖像超分辨率重建模型通?；谝陨蠋追N網(wǎng)絡(luò)。65.智能視覺工程中，以下哪個不是圖像特征的類型（）A.形狀特征B.紋理特征C.音頻特征D.顏色特征答案：C解析：音頻特征不屬于圖像特征，圖像特征主要包括形狀、紋理和顏色等。66.在智能視覺的目標檢測中，NMS（非極大值抑制）的作用是（）A.去除重復(fù)檢測框B.增強檢測框的精度C.提高檢測速度D.增加檢測的召回率答案：A解析：NMS用于去除重疊度較高的重復(fù)檢測框。67.以下哪種圖像增強方法可能導(dǎo)致圖像細節(jié)丟失（）A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.銳化D.對比度拉伸答案：B解析：高斯模糊在平滑圖像的同時可能會導(dǎo)致圖像細節(jié)丟失。68.智能視覺中，用于檢測圖像中直線的算法是（）A.Hough變換B.Canny邊緣檢測C.分水嶺算法D.區(qū)域生長算法答案：A解析：Hough變換常用于檢測圖像中的直線。69.以下哪個不是智能視覺中常用的圖像分類數(shù)據(jù)集（）A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO答案：D解析：COCO主要是用于目標檢測、分割等任務(wù)的數(shù)據(jù)集，不是專門的圖像分類數(shù)據(jù)集。70.智能視覺系統(tǒng)的性能評估指標中，F(xiàn)1分數(shù)是綜合考慮了（）A.準確率和召回率B.準確率和精確率C.召回率和特異性D.精確率和特異性答案：A解析：F1分數(shù)是準確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。71.圖像的二值化處理常用于（）A.圖像壓縮B.目標提取C.圖像增強D.圖像平滑答案：B解析：二值化處理有助于提取圖像中的目標。72.智能視覺中的特征點檢測算法，SIFT（尺度不變特征變換）的主要優(yōu)點是（）A.對光照變化不敏感B.計算速度快C.具有尺度不變性D.內(nèi)存占用小答案：C解析：SIFT的主要優(yōu)點是具有尺度不變性。73.以下哪種方法不是智能視覺中的圖像分割后處理操作（）A.形態(tài)學(xué)閉運算B.中值濾波C.邊緣檢測D.孔洞填充答案：C解析：邊緣檢測通常是在圖像分割之前的操作，不是分割后的后處理。74.智能視覺中的目標檢測模型，YOLOv5相比YOLOv3的改進之處在于（）A.檢測速度更快B.檢測精度更高C.模型更輕量化D.以上都是答案：D解析：YOLOv5在檢測速度、精度和模型輕量化方面都有改進。75.圖像的均值濾波會（）A.去除噪聲B.增強邊緣C.改變圖像顏色D.提高圖像分辨率答案：A解析：均值濾波可以去除噪聲，但可能會模糊圖像。76.智能視覺中的姿態(tài)估計方法，基于深度學(xué)習(xí)的方法通常使用（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：A解析：基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計方法通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。77.以下哪個不是智能視覺中解決過擬合問題的方法（）A.增加數(shù)據(jù)量B.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.使用正則化D.增加訓(xùn)練輪數(shù)答案：D解析：增加訓(xùn)練輪數(shù)可能會加重過擬合，而不是解決過擬合問題。78.智能視覺中的語義分割模型，U-Net的結(jié)構(gòu)特點是（）A.編碼-解碼結(jié)構(gòu)B.殘差連接C.注意力機制D.多尺度特征融合答案：A解析：U-Net具有典型的編碼-解碼結(jié)構(gòu)。79.圖像的中值濾波對（）噪聲的去除效果較好。A.高斯噪聲B.椒鹽噪聲C.均勻噪聲D.脈沖噪聲答案：B解析：中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果較好。80.智能視覺中的實例分割算法，MaskR-CNN在FasterR-CNN的基礎(chǔ)上增加了（）A.實例掩碼預(yù)測B.目標分類分支C.邊框回歸分支D.特征提取網(wǎng)絡(luò)答案：A解析：MaskR-CNN在FasterR-CNN的基礎(chǔ)上增加了實例掩碼預(yù)測。81.以下哪種圖像變換在智能視覺中常用于圖像矯正（）A.仿射變換B.傅里葉變換C.小波變換D.拉普拉斯變換答案：A解析：仿射變換常用于圖像的矯正。82.智能視覺中的目標檢測模型評估指標mAP（平均精度均值），是對多個（）的平均值。A.準確率B.召回率C.精度D.平均精度答案：D解析：mAP是對多個類別平均精度的平均值。83.圖像的膨脹操作會（）A.使目標變大B.使目標變小C.斷開目標D.平滑目標邊緣答案：A解析：膨脹操作會使目標區(qū)域變大。84.智能視覺中的行人檢測算法，HOG（方向梯度直方圖）特征結(jié)合（）分類器效果較好。A.SVMB.KNNC.DecisionTreeD.RandomForest答案：A解析：HOG特征結(jié)合SVM分類器在行人檢測中效果較好。85.以下哪個不是智能視覺中常用的圖像融合策略（）A.基于像素的加權(quán)平均B.基于區(qū)域的選擇C.基于頻率的變換D.基于顏色的匹配答案：D解析：基于顏色的匹配不是常用的圖像融合策略。86.智能視覺中的圖像配準，基于特征的方法首先要進行（）A.特征提取B.灰度變換C.幾何變換D.圖像平滑答案：A解析：基于特征的圖像配準首先要進行特征提取。87.圖像的腐蝕操作會（）A.使目標變大B.使目標變小C.填充目標內(nèi)部孔洞D.增強目標邊緣答案：B解析：腐蝕操作會使目標區(qū)域變小。88.智能視覺中的視頻目標跟蹤算法，TLD（跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測）的特點是（）A.長時跟蹤能力強B.實時性好C.對光照變化不敏感D.對目標變形適應(yīng)性強答案：A解析：TLD算法的長時跟蹤能力較強。89.以下哪種方法不是智能視覺中提高模型泛化能力的手段（）A.數(shù)據(jù)增強B.早停法C.增加模型復(fù)雜度D.引入Dropout答案：C解析：過度增加模型復(fù)雜度可能導(dǎo)致過擬合，降低泛化能力。90.智能視覺中的圖像去霧算法，主要目的是（）A.提高圖像對比度B.恢復(fù)清晰的圖像C.增強圖像顏色D.去除圖像噪聲答案：B解析：圖像去霧算法的主要目的是恢復(fù)清晰的圖像。91.圖像的形態(tài)學(xué)開運算的作用是（）A.去除小的明亮區(qū)域B.去除小的黑暗