2025年大學《信息與計算科學》專業題庫——計算機視覺技術在智能監控中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內）1.在計算機視覺中，將像素強度值按一定規則重新排列的過程稱為（）。A.采樣B.量化C.縮放D.變換2.下列哪種濾波器主要用于銳化圖像，增強邊緣？（）A.均值濾波器B.高斯濾波器C.拉普拉斯濾波器D.中值濾波器3.SIFT、SURF等特征點檢測算法通常利用圖像的什么不變性來描述特征點？（）A.亮度不變性B.尺度不變性C.旋轉不變性D.平移不變性4.在目標檢測任務中，召回率（Recall）是指（）。A.正確檢測到的目標數量占所有實際目標數量的比例B.正確檢測到的目標數量占所有檢測到的目標（包括誤檢）數量的比例C.正確檢測到的目標數量占所有實際非目標數量的比例D.所有檢測到的目標數量占所有實際目標和非目標總數的比例5.HOG（HistogramofOrientedGradients）特征描述子主要捕捉目標的什么信息？（）A.紋理細節B.色彩分布C.梯度方向直方圖D.空間結構6.下列哪種算法通常被認為是基于深度學習的目標檢測框架？（）A.K-近鄰（KNN）B.支持向量機（SVM）C.YOLOD.K-means7.在視頻監控中，目標跟蹤的主要目的是（）。A.檢測畫面中的新目標B.提取目標的紋理特征C.統計目標出現的頻率D.確定目標在連續幀中的位置8.語義分割與實例分割的主要區別在于（）。A.語義分割處理圖像，實例分割處理視頻B.語義分割只能識別類別，實例分割能識別具體個體C.語義分割需要深度學習，實例分割不需要D.語義分割比實例分割更簡單9.在設計智能監控系統時，除了準確性，通常還需要考慮的關鍵因素包括（）。A.算法的計算復雜度B.系統的實時性C.隱私保護措施D.以上都是10.OpenCV庫中，用于進行模板匹配的函數通常是（）。A.`cv2.findFeaturesFromImage`B.`cv2.matchTemplate`C.`cv2.detectObjects`D.`cv2.trackObject`二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.數字圖像處理的基本單元是________，它代表了像素的位置和強度（或顏色）信息。2.圖像的分辨率通常用水平方向和垂直方向的像素數量表示，例如1920x1080，其中1920表示________像素。3.Canny邊緣檢測算法通常包含________、非極大值抑制和雙閾值處理等步驟。4.基于深度學習的目標檢測方法，如YOLO，通常使用________損失函數來訓練網絡，以最小化預測框與真實框之間的差異。5.在視頻監控中，為了提高跟蹤的魯棒性，可以采用________策略來減少遮擋和光照變化的影響。6.評價目標檢測算法性能的常用指標除了準確率（Precision）和召回率（Recall）外，還有________。7.深度學習模型在智能監控應用中，為了滿足實時性要求，常常需要考慮模型的________和硬件加速方案。8.在人臉識別系統中，除了檢測人臉，還需要進行人臉________和對齊，以消除姿態、光照等因素的影響。9.計算機視覺技術應用于智能監控，可以實現的功能包括行為分析、________識別、異常事件檢測等。10.相機標定是計算機視覺中的一個基礎任務，其主要目的是精確獲取相機的________和畸變參數。三、簡答題（每小題5分，共25分）1.簡述圖像噪聲對計算機視覺處理結果可能產生的影響。2.簡要說明特征點描述子需要具備哪些主要特性？3.什么是計算機視覺中的“遮擋問題”？在智能監控場景中，該問題通常如何緩解？4.簡述基于深度學習的目標檢測方法相比傳統方法的主要優勢。5.在智能監控系統中，實時性與檢測準確性之間通常存在怎樣的矛盾？如何權衡兩者？四、算法設計題（10分）設計一個簡單的監控場景視覺處理流程，用于檢測畫面中是否有人行走。請簡要描述該流程涉及的關鍵步驟，包括可能使用的圖像處理或計算機視覺技術，以及每個步驟的目的。五、分析題（15分）分析將深度學習計算機視覺技術應用于大規模公共場所智能監控時，可能面臨的主要挑戰（至少從技術、倫理、隱私和社會影響三個方面進行闡述）。試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.A5.C6.C7.D8.B9.D10.B二、填空題1.像素2.水平3.邊緣檢測4.損失5.多目標跟蹤或軌跡回溯（意思相近即可）6.平均精度（AP）7.計算復雜度8.糾識9.物體10.內參三、簡答題1.解析思路：首先說明噪聲的定義（圖像信號中的干擾）。然后逐條說明其影響：降低圖像質量，使細節模糊；干擾邊緣檢測，導致誤檢或漏檢；影響特征點匹配的準確性；降低目標識別或分割的精度。最后總結噪聲會降低整體視覺系統的性能和可靠性。2.解析思路：強調特征點描述子的核心作用是唯一標識一個位置。需要具備的特性包括：唯一性/穩定性（相同位置在不同圖像或旋轉/縮放下應能匹配）；不變性（對光照變化、旋轉、平移、仿射變換具有一定的魯棒性）；區分性（能有效區分不同特征點）；緊湊性/效率（描述子向量長度適中，計算存儲高效）。3.解析思路：首先解釋遮擋定義（一個物體部分被另一個物體擋?。?。說明在監控中，行人可能被其他行人、車輛、柱子等遮擋。緩解方法可以從算法和系統層面談：算法上，采用更魯棒的檢測/跟蹤算法，能處理部分遮擋；利用多視角監控或融合傳感器信息；改進模型以學習遮擋下的特征。系統上，設計冗余的監控布局，結合視頻分析進行行為推理，彌補單一視角的遮擋信息。4.解析思路：傳統方法通常依賴手工設計的特征（如HOG、SIFT），對復雜場景適應性差，泛化能力弱。深度學習方法通過數據驅動自動學習特征，能夠捕捉更復雜的空間和語義信息；在大型數據集上訓練能達到更高的精度；對尺度、旋轉、光照變化等具有更好的魯棒性；部分模型（如YOLO）能實現較快的檢測速度，滿足實時性要求。5.解析思路：說明兩者矛盾：實時性要求算法快速處理數據（低延遲），而高精度往往需要復雜的模型或更多的計算量（高延遲）。權衡方法：根據監控場景的具體需求選擇合適的精度和速度平衡點；采用輕量級網絡模型；利用硬件加速（GPU、FPGA）；優化算法實現；進行多級檢測（先粗后精）；接受一定程度的低概率漏檢以換取極高的檢測速度。四、算法設計題答案要點：1.圖像輸入與預處理：獲取監控攝像頭實時圖像流，進行標準化處理，如調整大小、歸一化亮度/對比度，可能還包括去噪。2.行人檢測：應用預訓練的深度學習目標檢測模型（如YOLO、SSD）或基于傳統特征+分類器的模型，在圖像中檢測出潛在的人行目標，得到檢測框及其置信度。3.非最大值抑制（NMS）：對檢測到的多個重疊檢測框進行篩選，去除置信度較低或被同一目標多次檢測到的框，保留最優的那個。4.結果輸出：將最終確認的行人檢測框在原始圖像上繪制出來，或僅輸出框的位置坐標，供后續系統（如行為分析、計數等）使用。五、分析題答案要點：1.技術挑戰：*復雜多變的監控環境：光照劇烈變化（強光、陰影、低照度）、惡劣天氣（雨、雪、霧）、視角多變、背景雜亂、目標尺度/姿態變化大，都給算法的穩定性和準確性帶來巨大挑戰。*實時性要求高：大規模監控系統需要處理海量視頻流，對算法的計算效率和系統硬件性能要求極高。*大規模數據與模型泛化：需要大量標注數據進行模型訓練，且模型需要在各種真實場景下具有良好的泛化能力，而非僅僅在訓練數據上表現良好。*小目標檢測與精細識別：在遠距離或復雜背景下，檢測小尺寸目標、進行人臉/車牌等精細識別難度大。2.倫理挑戰：*隱私侵犯風險：監控系統可能捕捉到無關人員的個人信息、敏感行為，引發隱私泄露和濫用問題。*數據所有權與使用權：監控視頻數據的歸屬、存儲、使用邊界模糊，可能涉及法律和倫理爭議。