南通大學(xué)杏林學(xué)院《web頁面及U設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁南通大學(xué)杏林學(xué)院

《web頁面及U設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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)視覺的無人駕駛領(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.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知2、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機(jī)，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個(gè)電路板都清晰成像C.采用高速攝像機(jī)，快速采集大量圖像D.選擇價(jià)格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本3、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對(duì)4、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法5、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別水果種類和品質(zhì)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質(zhì)量評(píng)估。在獲取水果圖像時(shí)，可能會(huì)受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種圖像預(yù)處理技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.圖像增強(qiáng)B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型，如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像7、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中，實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小8、在計(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)駕駛應(yīng)用中，車輛需要準(zhǔn)確識(shí)別道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他車輛的狀態(tài)。對(duì)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求極高的場(chǎng)景，以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠?yàn)檐囕v提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)的融合B.毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是9、計(jì)算機(jī)視覺中的工業(yè)檢測(cè)任務(wù)需要檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對(duì)一批電子產(chǎn)品的外觀進(jìn)行檢測(cè)，要求快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測(cè)方法在處理這種高精度要求的任務(wù)時(shí)最為適用？（）A.機(jī)器視覺檢測(cè)B.人工目檢C.抽樣檢測(cè)D.基于統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)10、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響11、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要著重考慮的？（）A.算法對(duì)目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計(jì)算復(fù)雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個(gè)同時(shí)移動(dòng)的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場(chǎng)景時(shí)的性能12、對(duì)于圖像分類任務(wù)，假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場(chǎng)景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種策略是至關(guān)重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接使用原始圖像訓(xùn)練模型13、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)14、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對(duì)一幅古老的繪畫進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)和增強(qiáng)，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.由于年代久遠(yuǎn)，原畫作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對(duì)原畫作創(chuàng)作時(shí)所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果15、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在電力設(shè)備巡檢中的應(yīng)用。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行公證服務(wù)中的身份驗(yàn)證？3、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在軍事中的目標(biāo)識(shí)別和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的模型融合技術(shù)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像分類技術(shù)，對(duì)不同種類的茶葉進(jìn)行分類。2、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)不同種類的肉干圖像進(jìn)行分類。3、（本題5分）開發(fā)一個(gè)可以識(shí)別不同種類鯨豚的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用。4、（本題5分）使用計(jì)算機(jī)視覺方法，檢測(cè)停車場(chǎng)內(nèi)車輛的停放位置是否合規(guī)。5、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)時(shí)交通流量調(diào)整信號(hào)燈時(shí)長。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）以特斯拉汽車的太陽能屋頂廣告為例，分析其如何通過視覺傳達(dá)展現(xiàn)環(huán)保能源和科技創(chuàng)新的結(jié)合。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。2、（本題10分）分析某服裝品牌的線上店鋪首頁設(shè)計(jì)，研究如何通過頁面布局、模特展示和商品