中國(guó)計(jì)量大學(xué)《承壓設(shè)備安全技術(shù)》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(yè)，共3頁(yè)中國(guó)計(jì)量大學(xué)

《承壓設(shè)備安全技術(shù)》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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。假設(shè)要通過(guò)圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段對(duì)病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用沒(méi)有挑戰(zhàn)2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對(duì)速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測(cè)量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語(yǔ)義分割，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)是計(jì)算場(chǎng)景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用估計(jì)場(chǎng)景的深度信息，以下哪種深度估計(jì)方法能夠在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺(jué)的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)方法D.基于飛行時(shí)間（ToF）原理的方法5、在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點(diǎn)是（）A.檢測(cè)速度快B.檢測(cè)精度高C.適用于小目標(biāo)檢測(cè)D.對(duì)遮擋不敏感6、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測(cè)出所有的行人和車輛，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標(biāo)檢測(cè)算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置，不需要考慮目標(biāo)的類別D.目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時(shí)要保持圖像的自然度和真實(shí)性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的全景圖像生成任務(wù)中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個(gè)城市景觀的全景圖像，以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.首先需要對(duì)局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配，找到它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來(lái)消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律，提高拼接效果9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實(shí)感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓(xùn)練過(guò)程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實(shí)感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實(shí)世界完全一致的圖像10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，例如對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。假設(shè)要通過(guò)圖像分析評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況，以下哪種特征可能對(duì)判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動(dòng)編碼器（Autoencoder）12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術(shù)是重要的？（）A.基于立體視覺(jué)的方法，通過(guò)匹配不同圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)B.直接使用二維圖像的平均信息來(lái)估計(jì)三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進(jìn)行簡(jiǎn)單的重建D.隨機(jī)生成三維模型，然后與二維圖像進(jìn)行匹配13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語(yǔ)義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類為不同的場(chǎng)景元素，但無(wú)法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語(yǔ)義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解，但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系，但建模過(guò)程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見(jiàn)元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語(yǔ)義信息14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺(jué)效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺(jué)體驗(yàn)，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要？（）A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用15、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度，同時(shí)減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡(jiǎn)單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)任務(wù)中，通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是17、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于時(shí)尚推薦和庫(kù)存管理。在處理服裝圖像時(shí)，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來(lái)。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單高效，適用于所有類型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長(zhǎng)法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時(shí)表現(xiàn)不佳，難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無(wú)法處理不同大小的病變區(qū)域19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來(lái)識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡(jiǎn)單的線性分類器進(jìn)行標(biāo)志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的無(wú)人駕駛領(lǐng)域，環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無(wú)人駕駛汽車準(zhǔn)確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時(shí)要應(yīng)對(duì)惡劣天氣和復(fù)雜交通場(chǎng)景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達(dá)感知B.攝像頭視覺(jué)感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知22、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)方法在檢測(cè)復(fù)雜的表面缺陷時(shí)比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無(wú)缺陷樣本進(jìn)行訓(xùn)練，才能準(zhǔn)確檢測(cè)出各種缺陷C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)不需要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對(duì)表面缺陷檢測(cè)的結(jié)果沒(méi)有影響23、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，例如估計(jì)人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài)，以下哪種方法可能在精度和實(shí)時(shí)性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是24、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來(lái)，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25、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識(shí)別，以下關(guān)于車牌識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測(cè)和字符分割的方法對(duì)車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識(shí)別出字符，但對(duì)車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識(shí)別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無(wú)法正常運(yùn)行D.車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無(wú)關(guān)26、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像，快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺(jué)還可以用于車道檢測(cè)、行人檢測(cè)和障礙物檢測(cè)等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的輔助，僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛27、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員，同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤28、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場(chǎng)景中檢測(cè)車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素？（）A.算法的檢測(cè)速度，以滿足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測(cè)上的性能，因?yàn)檐囕v和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法30、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一組高清圖像進(jìn)行壓縮，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬，同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺(jué)要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)古代青銅器的年代和工藝進(jìn)行鑒定。2、（本題5分）開發(fā)一個(gè)可以識(shí)別不同種類有蹄類動(dòng)物的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。3、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類型的鞋子品牌和款式進(jìn)行分類和識(shí)別。4、（本題5分）利用目標(biāo)檢測(cè)算法，在海洋生態(tài)圖像中檢測(cè)珊瑚白化區(qū)域。5、（本題5分）運(yùn)用圖像分類技術(shù)，對(duì)不同種類的珠寶首飾進(jìn)行分類。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小