2026下半年计算机视觉工程师（视频分析）实战指南.doc

2026下半年计算机视觉工程师（视频分析）实战指南

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第 I 卷（选择题 共30分）
1. 计算机视觉中，用于目标检测的经典算法是（ ）（本题5分）
A. K-Means算法
B. 卷积神经网络（CNN）
C. 支持向量机（SVM）
D. 主成分分析（PCA）
2. 视频分析中，计算视频帧率的公式是（ ）（本题5分）
A. 帧数/视频时长
B. 视频时长/帧数
C. 帧数×视频时长
D. 视频时长²/帧数
3. 在处理视频中的图像时，常用的图像增强技术不包括（ ）（本题5分）
A. 直方图均衡化
B. 中值滤波
C. 高斯滤波
D. 奇异值分解
4. 以下哪种技术可用于视频中的运动目标跟踪（ ）（本题5分）
A. 卡尔曼滤波
B. 小波变换
C. 傅里叶变换
D. 拉普拉斯变换
5. 计算机视觉中，用于特征提取的常用算子是（ ）（本题5分）
A. Harris算子
B. 霍夫变换
C. 形态学算子
D. 二值化算子
6. 视频分析中，判断视频场景是否发生变化的常用方法是（ ）（本题5分）
A. 帧间差分法
B. 背景建模法
C. 光流法
D. 以上都是

第 II 卷（非选择题 共70分）
简答题（共20分）
1. 请简要阐述卷积神经网络（CNN）在计算机视觉目标检测中的主要原理。（本题10分）
2. 说明视频分析中，使用光流法进行运动目标分析的基本步骤。（本题10分）

论述题（共20分）
1. 论述计算机视觉中，特征提取与特征描述的重要性，并举例说明常用的特征描述方法及其应用场景。（本题10分）
2. 谈谈视频分析在智能安防领域的应用现状以及面临的挑战与未来发展趋势。（本题10分）

案例分析题（共15分）
给定一段监控视频，其中存在人员进出的场景。请描述如何运用所学的计算机视觉技术，实现对进出人员的准确计数与行为分析。（本题15分）

算法设计题（共15分）
设计一个基于视频的车辆行驶速度检测算法，要求说明算法的主要步骤和涉及的关键技术。（本题15分）

答案：
第 I 卷
1. B
2. A
3. D
4. A
5. A
6. D

第 II 卷
简答题
1. CNN通过卷积层中的卷积核在图像上滑动进行卷积操作，提取图像特征。池化层用于降低特征维度。全连接层将提取的特征进行分类或回归等操作。利用卷积核的局部感知和参数共享特性，能有效提取图像中的目标特征，实现目标检测。
2. 光流法进行运动目标分析的基本步骤：首先计算图像中各点的光流场，通过对相邻帧图像进行特征点匹配等方法得到光流信息；然后根据光流的方向和大小判断物体的运动方向和速度；最后基于光流信息对运动目标进行分割、跟踪等后续处理。

论述题
1. 特征提取与特征描述能将图像中的关键信息提取出来，方便后续处理。常用的特征描述方法如SIFT，能提取具有尺度、旋转不变性的特征，常用于图像匹配等场景；HOG特征用于行人检测等。通过这些方法可准确描述目标特征，提高计算机视觉任务的准确性。
2. 视频分析在智能安防领域可用于实时监控、行为分析等。现状是已广泛应用于监控摄像头等设备。面临的挑战包括复杂环境适应性差等。未来发展趋势是结合更多新技术，如深度学习与物联网技术，实现更智能、高效的安防监控，提高安全性和管理效率。

案例分析题
可先利用背景建模法建立背景模型，通过帧间差分法检测出进出人员。对检测到的人员进行轮廓提取，利用人体特征点检测技术确定人员的位置和姿态。通过跟踪算法对人员进行连续跟踪，从而实现准确计数。利用行为分析算法判断人员的进出行为是否符合规定等。

算法设计题
算法主要步骤：首先对视频帧进行预处理，如去噪、增强等。然后利用边缘检测算法提取车辆边缘。通过特征点检测确定车辆特征点。基于相邻帧特征点匹配计算车辆的位移。结合视频帧率计算车辆行驶速度。关键技术包括边缘检测算子、特征点检测算法、匹配算法以及速度计算方法等。