信號(hào)設(shè)備在智能交通系統(tǒng)中的行人識(shí)別技術(shù)考核試卷

信號(hào)設(shè)備在智能交通系統(tǒng)中的行人識(shí)別技術(shù)考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在檢驗(yàn)考生對(duì)信號(hào)設(shè)備在智能交通系統(tǒng)中行人識(shí)別技術(shù)的理解與應(yīng)用能力，包括行人檢測(cè)、特征提取、識(shí)別算法等方面，以評(píng)估考生在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5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.以下哪個(gè)不是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)算法？（）

A.HOG（HistogramofOrientedGradients）

B.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）

C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector）

D.YOLO（YouOnlyLookOnce）

2.行人識(shí)別系統(tǒng)中，用于描述圖像局部特征的算法是？（）

A.PCA（PrincipalComponentAnalysis）

B.SVM（SupportVectorMachine）

C.KNN（K-NearestNeighbors）

D.CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）

3.在行人檢測(cè)中，以下哪個(gè)步驟不是預(yù)處理步驟？（）

A.圖像灰度化

B.圖像去噪

C.圖像旋轉(zhuǎn)

D.圖像縮放

4.以下哪個(gè)不是行人識(shí)別中的常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率（Accuracy）

B.精確率（Precision）

C.召回率（Recall）

D.F1分?jǐn)?shù)（F1Score）

5.在行人檢測(cè)中，以下哪個(gè)方法不屬于深度學(xué)習(xí)方法？（）

A.FasterR-CNN

B.YOLO

C.R-CNN

D.HOG+SVM

6.以下哪個(gè)算法主要用于行人重識(shí)別？（）

A.SIFT

B.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）

C.FLIR（FisherLinearDiscriminant）

D.SVM

7.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)步驟不屬于特征提取過(guò)程？（）

A.特征點(diǎn)提取

B.特征描述符提取

C.特征融合

D.特征匹配

8.以下哪個(gè)不是行人識(shí)別中的常見(jiàn)目標(biāo)檢測(cè)算法？（）

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.FasterR-CNN

D.FasterR-CNN+Mask

9.在行人檢測(cè)中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的特征描述符？（）

A.HOG

B.SIFT

C.SURF（Speeded-UpRobustFeatures）

D.CNN

10.以下哪個(gè)不是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)預(yù)處理步驟？（）

A.圖像縮放

B.圖像裁剪

C.圖像翻轉(zhuǎn)

D.圖像旋轉(zhuǎn)

11.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的特征融合方法？（）

A.求和

B.平均

C.最大值

D.最小值

12.以下哪個(gè)不是行人識(shí)別中的常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

13.在行人檢測(cè)中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法？（）

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.FasterR-CNN

D.YOLO

14.以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的行人重識(shí)別算法？（）

A.SVM

B.KNN

C.FLIR

D.LDA（LinearDiscriminantAnalysis）

15.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)步驟不屬于特征提取過(guò)程？（）

A.特征點(diǎn)提取

B.特征描述符提取

C.特征融合

D.特征標(biāo)準(zhǔn)化

16.以下哪個(gè)不是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)預(yù)處理步驟？（）

A.圖像縮放

B.圖像裁剪

C.圖像翻轉(zhuǎn)

D.圖像直方圖均衡化

17.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的特征融合方法？（）

A.求和

B.平均

C.最大值

D.累積和

18.以下哪個(gè)不是行人識(shí)別中的常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC（AreaUndertheCurve）

19.在行人檢測(cè)中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法？（）

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.FasterR-CNN

D.SSD（SingleShotMultiboxDetector）

20.以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的行人重識(shí)別算法？（）

A.SVM

B.KNN

C.FLIR

D.HOG+SVM

21.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)步驟不屬于特征提取過(guò)程？（）

A.特征點(diǎn)提取

B.特征描述符提取

C.特征融合

D.特征降維

22.以下哪個(gè)不是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)預(yù)處理步驟？（）

A.圖像縮放

B.圖像裁剪

C.圖像翻轉(zhuǎn)

D.圖像濾波

23.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的特征融合方法？（）

A.求和

B.平均

C.最大值

D.加權(quán)平均

24.以下哪個(gè)不是行人識(shí)別中的常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.PR曲線（Precision-RecallCurve）

25.在行人檢測(cè)中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法？（）

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.FasterR-CNN

D.YOLOv2

26.以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的行人重識(shí)別算法？（）

A.SVM

B.KNN

C.FLIR

D.CNN

27.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)步驟不屬于特征提取過(guò)程？（）

A.特征點(diǎn)提取

B.特征描述符提取

C.特征融合

D.特征編碼

28.以下哪個(gè)不是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)預(yù)處理步驟？（）

A.圖像縮放

B.圖像裁剪

C.圖像翻轉(zhuǎn)

D.圖像直方圖均衡化

29.在行人識(shí)別中，以下哪個(gè)不是一種常見(jiàn)的特征融合方法？（）

A.求和

B.平均

C.最大值

D.特征連接

30.以下哪個(gè)不是行人識(shí)別中的常見(jiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.IOU（IntersectionoverUnion）

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.行人檢測(cè)系統(tǒng)的預(yù)處理步驟通常包括哪些？（）

A.圖像灰度化

B.圖像去噪

C.圖像裁剪

D.圖像旋轉(zhuǎn)

2.以下哪些是行人檢測(cè)中常用的特征描述符？（）

A.HOG

B.SIFT

C.ORB

D.CNN

3.以下哪些是行人識(shí)別中常用的目標(biāo)檢測(cè)算法？（）

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SSD

4.在行人重識(shí)別中，以下哪些方法可以用來(lái)提高性能？（）

A.特征降維

B.特征融合

C.模型訓(xùn)練

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

5.行人識(shí)別中的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括哪些？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

6.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在行人識(shí)別中的應(yīng)用？（）

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.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

7.以下哪些是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)后處理步驟？（）

A.非極大值抑制（NMS）

B.區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）

C.網(wǎng)絡(luò)輸出層調(diào)整

D.概率閾值過(guò)濾

8.以下哪些是行人識(shí)別中常用的特征融合技術(shù)？（）

A.加權(quán)平均

B.特征連接

C.特征層疊

D.特征圖融合

9.以下哪些是行人檢測(cè)中常用的數(shù)據(jù)集？（）

A.COCO

B.PascalVOC

C.CUB-200

D.Market-1501

10.以下哪些是行人識(shí)別中常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.AUC

11.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在行人檢測(cè)中的應(yīng)用？（）

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.支持向量機(jī)（SVM）

12.以下哪些是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)預(yù)處理步驟？（）

A.圖像灰度化

B.圖像去噪

C.圖像裁剪

D.圖像翻轉(zhuǎn)

13.以下哪些是行人識(shí)別中常用的特征描述符？（）

A.HOG

B.SIFT

C.ORB

D.CNN

14.以下哪些是行人檢測(cè)中常用的目標(biāo)檢測(cè)算法？（）

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SSD

15.在行人重識(shí)別中，以下哪些方法可以用來(lái)提高性能？（）

A.特征降維

B.特征融合

C.模型訓(xùn)練

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

16.行人識(shí)別中的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括哪些？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

17.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在行人識(shí)別中的應(yīng)用？（）

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.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

18.以下哪些是行人檢測(cè)中的常見(jiàn)后處理步驟？（）

A.非極大值抑制（NMS）

B.區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）

C.網(wǎng)絡(luò)輸出層調(diào)整

D.概率閾值過(guò)濾

19.以下哪些是行人識(shí)別中常用的特征融合技術(shù)？（）

A.加權(quán)平均

B.特征連接

C.特征層疊

D.特征圖融合

20.以下哪些是行人檢測(cè)中常用的數(shù)據(jù)集？（）

A.COCO

B.PascalVOC

C.CUB-200

D.Market-1501

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.行人檢測(cè)系統(tǒng)中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)圖像中行人目標(biāo)的識(shí)別能力。

2._______是一種用于描述圖像局部特征的算法，常用于行人檢測(cè)。

3._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)。

4.在行人識(shí)別中，_______用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的一致性。

5._______是一種常用的圖像預(yù)處理技術(shù)，可以改善圖像質(zhì)量。

6._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的行人重識(shí)別算法，能夠有效處理大規(guī)模行人庫(kù)。

7.在行人檢測(cè)中，_______是指檢測(cè)算法漏檢的比率。

8._______是一種用于提取圖像局部特征的算法，具有旋轉(zhuǎn)不變性。

9.在行人識(shí)別中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)非行人目標(biāo)的誤檢比率。

10._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，其核心思想是“你只看一次”（YouOnlyLookOnce）。

11.在行人檢測(cè)中，_______是指檢測(cè)算法檢測(cè)出的目標(biāo)中正確識(shí)別的比率。

12._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法，其特點(diǎn)是將檢測(cè)和分類(lèi)結(jié)合在一起。

13.在行人識(shí)別中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)行人目標(biāo)的檢測(cè)速度。

14._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法，其核心思想是減少計(jì)算量，提高檢測(cè)速度。

15.在行人檢測(cè)中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)圖像中行人目標(biāo)的檢測(cè)能力。

16._______是一種用于描述圖像局部特征的算法，常用于圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)。

17.在行人識(shí)別中，_______是指檢測(cè)算法檢測(cè)出的目標(biāo)中錯(cuò)誤識(shí)別的比率。

18._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，其核心思想是“更快的區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)”（FasterR-CNN）。

19.在行人檢測(cè)中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)圖像中行人目標(biāo)的識(shí)別速度。

20._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法，其特點(diǎn)是使用全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

21.在行人識(shí)別中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)行人目標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確率。

22._______是一種用于提取圖像局部特征的算法，具有尺度不變性。

23.在行人檢測(cè)中，_______是指檢測(cè)算法檢測(cè)出的目標(biāo)中正確識(shí)別的比率。

24._______是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，其核心思想是“更快的區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)”（FasterR-CNN）。

25.在行人識(shí)別中，_______是指檢測(cè)算法對(duì)行人目標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫(huà)√，錯(cuò)誤的畫(huà)×）

1.行人檢測(cè)算法的準(zhǔn)確率越高，漏檢率也越高。（）

2.HOG算法在行人檢測(cè)中已經(jīng)被深度學(xué)習(xí)算法完全取代。（）

3.在行人識(shí)別中，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是衡量模型性能的最佳指標(biāo)。（）

4.YOLO算法比FasterR-CNN算法檢測(cè)速度快。（）

5.行人檢測(cè)中的預(yù)處理步驟包括圖像縮放和裁剪。（）

6.SIFT算法在行人識(shí)別中不常用。（）

7.CNN算法在行人檢測(cè)中主要用于特征提取。（）

8.行人重識(shí)別算法的目的是提高行人檢測(cè)的準(zhǔn)確性。（）

9.在行人識(shí)別中，召回率高于精確率意味著模型對(duì)非行人目標(biāo)的識(shí)別更好。（）

10.行人檢測(cè)中的非極大值抑制（NMS）步驟是為了減少檢測(cè)框的冗余。（）

11.行人識(shí)別系統(tǒng)中的特征融合技術(shù)可以提高識(shí)別精度。（）

12.行人檢測(cè)算法的性能與數(shù)據(jù)集的大小無(wú)關(guān)。（）

13.行人識(shí)別中的深度學(xué)習(xí)方法都是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。（）

14.在行人檢測(cè)中，精確率和召回率是可以同時(shí)達(dá)到100%的。（）

15.行人識(shí)別中的模型訓(xùn)練過(guò)程不需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）

16.行人檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性取決于其計(jì)算復(fù)雜度。（）

17.行人識(shí)別中的評(píng)價(jià)指標(biāo)AUC是準(zhǔn)確率的另一種表達(dá)方式。（）

18.行人檢測(cè)中的深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)遷移學(xué)習(xí)來(lái)提高性能。（）

19.行人識(shí)別系統(tǒng)中的特征提取步驟比特征融合步驟更重要。（）

20.行人檢測(cè)算法的性能與目標(biāo)檢測(cè)的難易程度無(wú)關(guān)。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹信號(hào)設(shè)備在智能交通系統(tǒng)中行人識(shí)別技術(shù)的原理及其在交通安全中的作用。

2.分析比較幾種常用的行人檢測(cè)算法（如HOG、SIFT、YOLO等），并說(shuō)明它們?cè)谛腥俗R(shí)別中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和局限性。

3.討論行人識(shí)別技術(shù)中特征提取和特征融合的重要性，并舉例說(shuō)明如何通過(guò)特征融合來(lái)提高行人識(shí)別的準(zhǔn)確率。

4.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，分析智能交通系統(tǒng)中行人識(shí)別技術(shù)的挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，包括技術(shù)瓶頸、應(yīng)用場(chǎng)景等。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：

某城市智能交通系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)行人識(shí)別功能，以增強(qiáng)城市道路的安全性。請(qǐng)根據(jù)以下條件設(shè)計(jì)一個(gè)行人識(shí)別系統(tǒng)方案：

條件：

-系統(tǒng)需要在白天和夜間都能有效識(shí)別行人。

-系統(tǒng)需具備實(shí)時(shí)性，能夠在1秒內(nèi)完成一次識(shí)別。

-系統(tǒng)應(yīng)能夠處理復(fù)雜天氣條件下的圖像，如雨、霧等。

-系統(tǒng)應(yīng)具有較高識(shí)別準(zhǔn)確率，誤檢率低于2%。

請(qǐng)說(shuō)明該系統(tǒng)的主要組成部分、采用的行人識(shí)別算法、以及如何解決上述條件中的挑戰(zhàn)。

2.案例題：

某智能交通監(jiān)控系統(tǒng)需要識(shí)別和分類(lèi)行人過(guò)馬路的行為，以提醒駕駛員注意行人的安全。系統(tǒng)已采集到以下數(shù)據(jù)：

-1000張包含行人的圖像數(shù)據(jù)集，其中500張為白天拍攝，500張為夜間拍攝。

-每張圖像都附有行人過(guò)馬路行為的標(biāo)簽（如行走、等待、過(guò)馬路等）。

請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的行人過(guò)馬路行為識(shí)別模型，并說(shuō)明以下內(nèi)容：

-所選用的深度學(xué)習(xí)框架和算法。

-數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)和標(biāo)簽轉(zhuǎn)換。

-模型訓(xùn)練和驗(yàn)證過(guò)程，包括損失函數(shù)選擇、優(yōu)化器設(shè)置等。

-模型評(píng)估指標(biāo)和性能分析。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.B

2.D

3.C

4.D

5.D

6.C

7.D

8.D

9.C

10.B

11.C

12.D

13.D

14.C

15.A

16.C

17.D

18.D

19.B

20.A

21.D

22.D

23.C

24.A

25.D

26.B

27.D

28.C

29.B

30.D

二、多選題

1.ABCD

2.ABCD

3.ABCD

4.ABCD

5.ABCD

6.ABCD

7.AD

8.ABC

9.ABCD

10.ABCD

11.ABCD

12.ABCD

13.ABCD

14.ABCD

15.ABCD

16.ABCD

17.ABCD

18.AD

19.ABCD

20.ABCD

三、填空題

1.檢測(cè)率

2.HOG

3.YOLO

4.準(zhǔn)確率

5.圖像去噪

6.ReID

7.漏檢率

8.SIFT

9.誤檢率

10.Y