以前因为价格昂贵,机器视觉只运用于非常复杂和重要的检测

眉山市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一）一、单项选择题1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。

（2.0分）A.长度B.容积C.温度D.轻重我的答案：A√答对2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。

（2.0分）A.1948年B.1971年C.1989年D.2000年我的答案：A√答对3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。

（2.0分）A.中国B.日本C.美国D.德国我的答案：C√答对4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。

（2.0分）A.1000B.1200C.1400D.1500我的答案：D√答对5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。

（2.0分）A.被第三方偷窥或篡改B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用我的答案：D√答对6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。

（2.0分）A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C.目前处于成熟高速发展阶段D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

（2.0分）A.文本识别B.机器翻译C.文本分类D.问答系统我的答案：C√答对8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。

（2.0分）A.2006B.2012C.2016D.2017我的答案：C√答对9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。

（2.0分）A.长度B.容积C.温度D.轻重我的答案：D√答对10.近几年，全球人工智能产业发展突飞猛进，人工智能脸部识别率的准确度已经达到（）。

（2.0分）A.99.7%B.99.8%C.99.9%D.100%我的答案：A√答对11.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。

人工智能技术及其发展趋势单选题1.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。

（ 3.0分）A.深度学习B.机器学习C.人机交互D.智能芯片我的答案：B√答对2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。

（3.0分）A.深度学习B.机器学习C.人机交互D.智能芯片我的答案：A√答对3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。

（3.0分）A.人机交互B.虚拟现实C.自然语言处理D.计算机视觉我的答案：D√答对4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。

（ 3.0分）A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统我的答案：D√答对5.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。

（3.0分）A.2018年3月15日B.2018年10月31日C.2018年12月31日D.2019年1月31日我的答案：B√答对6.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。

（ 3.0分）A.文本识别B.机器翻译C.文本分类D.问答系统我的答案：C√答对7.生物特征识别技术不包括（）。

（ 3.0分）A.体感交互B.指纹识别C.人脸识别D.虹膜识别我的答案：A√答对8.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。

（ 3.0分）A.步态识别B.声纹识别C.文本识别D.虹膜识别我的答案：C√答对9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。

（ 3.0分）A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C.目前处于成熟高速发展阶段D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对10.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。

2024年招聘机器视觉工程师笔试题及解答(某大型集团公司)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、题干：在机器视觉系统中，用于检测图像中的边缘信息的关键算法是：A. 区域生长B. 苏贝尔（Sobel）边缘检测C. 卡尔森（Canny）边缘检测D. 直方图均衡化2、题干：以下哪种技术不是机器视觉系统中常用的图像预处理技术？A. 平滑滤波B. 降噪处理C. 归一化处理D. 颜色转换3、在机器视觉领域，以下哪项技术不属于图像预处理阶段？A. 图像增强B. 图像滤波C. 图像分割D. 深度学习4、在机器视觉系统中，以下哪项不是相机标定的主要目的？A. 获取相机内参B. 获取相机外参C. 优化图像质量D. 提高图像分辨率5、在机器视觉中，以下哪种方法用于通过图像处理提取物体的边缘？A. 颜色滤波B. 颜色直方图C. 边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子）D. 颜色匹配6、在机器视觉系统中，以下哪个不是常用的图像预处理步骤？A. 噪声去除B. 亮度和对比度调整C. 形态学处理D. 光流计算7、以下哪种技术不属于机器视觉的预处理步骤？A. 归一化B. 二值化C. 轮廓提取D. 透视变换8、在机器视觉中，以下哪种算法属于特征匹配算法？A. SIFT算法B. Hough变换C. K-means聚类D. 梯度下降法9、以下哪种传感器通常用于测量物体的距离？A. 红外传感器B. 激光传感器C. 气敏传感器D. 温度传感器 10、在机器视觉中，以下哪个术语描述了图像在经过预处理后的效果？A. 图像增强B. 图像压缩C. 图像分割D. 图像重建二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是机器视觉系统中的主要组成部分？（）A、光源B、相机C、图像处理软件D、机械结构E、控制系统2、以下哪些算法或技术常用于图像分割？（）A、阈值分割B、边缘检测C、形态学操作D、小波变换E、聚类算法3、以下哪些技术是机器视觉系统常用的图像预处理技术？（）A. 灰度转换B. 直方图均衡化C. 高斯模糊D. 形态学操作E. 颜色空间转换4、以下哪些算法常用于图像特征提取？（）A. SIFT（尺度不变特征变换）B. HOG（方向梯度直方图）C. SURF（加速稳健特征）D. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）E. 梯度直方图5、以下哪些技术或方法通常用于提高机器视觉系统的准确性和鲁棒性？（）A. 特征提取B. 深度学习C. 多尺度检测D. 增强学习E. 硬件加速6、在机器视觉系统中，以下哪些是图像预处理步骤？（）A. 归一化B. 轮廓提取C. 噪声过滤D. 形态学操作E. 透视变换7、以下哪些技术是机器视觉系统中常见的图像处理技术？（）A. 图像分割B. 图像增强C. 图像配准D. 特征提取E. 目标跟踪8、以下哪些是机器视觉系统中常见的相机标定方法？（）A. 张正友标定法B. 增广矩阵标定法C. 自由标定法D. 自动标定法E. 卡赛标定法9、以下哪些技术是机器视觉系统中常用的图像处理技术？A. 边缘检测B. 颜色分割C. 透视变换D. 光流估计E. 高斯滤波 10、以下哪些是机器视觉系统中常用的深度学习方法？A. 卷积神经网络（CNN）B. 生成对抗网络（GAN）C. 长短期记忆网络（LSTM）D. 聚类算法E. 支持向量机（SVM）三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统的核心是图像处理算法，而不依赖于硬件设备。

招聘机器视觉工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统的基本组成包括哪几个部分？A. 计算机、相机、镜头、光源B. 相机、镜头、光源、转换器C. 相机、触发器、镜头、释放器D. 传感器、控制电路、信号处理器、显示装置2、在机器视觉应用中，下列哪种相机类型在高速度和高分辨率方面表现优越？A. CMOS相机B. CCD相机C. 红外相机D. 长线阵相机3、以下哪种技术是实现机器视觉中的图像分割的主流方法？A. 支持向量机（SVM）B. 深度神经网络（Deep Neural Network）C. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）D. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）4、以下哪项不是机器视觉系统性能评估的指标？A. 分辨率B. 响应时间C. 可靠性D. 噪声容忍度5、在机器视觉系统中，用于将模拟图像信号转换为数字信号以便计算机处理的设备是：A. 光源B. 镜头C. 图像传感器D. 图像处理器6、以下哪种算法通常用于机器视觉中的边缘检测？A. 霍夫变换B. 傅里叶变换C. Canny边缘检测D. 离散余弦变换7、在机器视觉系统中，为了提高图像处理的速度，下列哪一项不是常用的优化方法？A. 使用硬件加速技术B. 减少图像分辨率C. 增加图像的色彩深度D. 采用更高效的算法8、当使用Hough变换检测图像中的直线时，如果需要检测的直线倾斜角度范围是0°到90°，那么累加器的维度应该是多少？A. 1维B. 2维C. 3维D. 4维9、在机器视觉领域，以下哪个不是常用的图像处理算法？A、Sobel算子B、Canny算子C、Laplacian算子D、K-means聚类 10、在深度学习模型中，以下哪个不是常用的卷积神经网络（CNN）结构？A、LeNet-5B、AlexNetC、VGG-16D、RNN二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、机器视觉系统的核心技术包括哪些方面？（）A. 图像采集B. 图像处理与分析C. 物体识别D. 系统集成E. 传感器技术2、在机器视觉工程中，常见的检测任务有哪些？（）A. 缺陷检测B. 颜色识别C. 对象定位D. 精度测量E. 动态跟踪3、以下哪些是机器视觉系统的关键组成部分？（）A、光源B、图像传感器C、图像采集卡D、计算机视觉算法E、镜头F、图像处理软件4、以下关于深度学习的说法，正确的是哪些？（）A、深度学习可以提高机器视觉系统的准确率B、深度学习主要应用在图像识别和分类领域C、深度学习模型需要庞大的数据和计算资源D、深度学习可以在没有任何标注数据的情况下进行学习E、深度学习可以提高系统对复杂场景的适应能力5、在机器视觉系统中，下列哪些方法可以用来提高图像的特征提取准确性？A、增加图像的对比度和亮度B、使用高斯模糊来减少噪声C、应用边缘检测算法如Canny边缘检测D、增加图像分辨率E、使用不变矩进行形状识别F、仅使用灰度图像而不使用彩色图像6、下列哪些是常用的机器视觉算法类别？A、模板匹配B、支持向量机(SVM)C、卷积神经网络(CNN)D、遗传算法E、傅里叶变换F、以上全部7、关于机器视觉中的图像处理，以下哪些说法是正确的？（）A. 图像增强可以提高图像质量，但不会影响图像的尺寸B. 图像压缩可以减小图像数据量，但可能会损失一些信息C. 图像分割是将图像分割成若干区域的过程D. 边缘检测是提取图像中物体边缘的过程E. 图像滤波可以去除图像中的噪声8、以下关于深度学习的描述，哪些是正确的？（）A. 深度学习是机器学习的一个分支，主要研究层次化的神经网络B. 深度学习模型通常具有大量的参数和节点，导致计算量较大C. 深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果D. 深度学习模型训练过程中需要大量的数据E. 深度学习模型具有较好的泛化能力，但可能会过拟合9、9、针对机器视觉系统的硬件选型，下列哪些因素是需要考虑的关键因素？（）A. 图像传感器类型B. 系统响应时间C. 摄像机分辨率D. 光源特性E. 传感器尺寸 10、 10、哪几种典型的机器视觉技术能够有效应对光照变化带来的挑战？（）A. 背光照明B. 侧光照明C. 透射照明D. 平行光照明E. 三维激光扫描三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、机器视觉系统通常不用于工业自动化领域。

人工智能应用技术练习题库（含参考答案）1、以下 CNN网络模型中，最早用于手写数字识别的是A、LeNet-5B、AlexNetC、ResNet50D、ResNet152答案：A2、以下关于机器学习说法错误的是A、机器学习可以解决图像识别问题B、目前机器学习已经可以代替人类C、机器学习在一定程度上依赖于统计学习D、监督学习和非监督学习都属于机器学习答案：B3、华为昇腾 AI芯片是 NPU(神经网络处理器)的典型代表之一。

A、TRUEB、FALSE答案：A4、下列哪些包不是图像处理时常用的A、timeB、sklearnC、os1D、opencv答案：C5、现代的卷积神经网络，常用的模块包括哪些A、多分枝结构B、残差连接C、BatchNormalizationD、Sigmoid激活函数答案：C6、下列算法哪些属于 K-means的变种？A、kNNB、MeanshiftC、k-means++D、以上都不是答案：C7、大数据的最显著特征是（）A、数据规模大B、数据类型多样C、数据处理速度快D、数据价值密度高答案：A8、以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是A、人工智能分为应用层、技术层、基础层B、数据处理一般都是在应用层完成C、应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合D、基础层提供计算能力和数据资源答案：B9、护照识别服务的图像数据是不需要用 base64编码的。

A、TRUEB、FALSE答案：B10、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。

请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的数字，又称为什么呢？A、给定标签B、离散C、分类D、回归答案：B11、在强化学习中，哪个机制的引入使得强化学习具备了在利用与探索中寻求平衡的能力A、贪心策略B、蒙特卡洛采样C、动态规划D、Bellman方程答案：A12、机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?A、人工程序B、神经网络C、训练算法D、历史数据答案：D13、计算机的运算是计算机的主要性能指标之一，与主要性能无关的是A、字长B、主频C、互联网的宽带D、内存和硬盘的工作速度答案：C14、图像处理一般指数字图像处理。

2023年人工智能及应用公需科目附答案一、单选题1.人工智能是研究理解和(B)人类智能、智能行为及其规律的一门学科。

B模拟2.人工智能的思想、理论、方法和技术已经渗透到(A)的诸多领域和人类社会的各个方面。

A科学技术3.智能主要指(A)的自然智能，其确切定义还有待于对人脑奥秘的彻底揭示。

A人类4.智能取决于可运用的知识，这种观点被称为(A)。

A知识阈值理论5.行为能力是人类对感知到外界信息做出(B)反应的能力。

B动作6.1950年，图灵发表了著名论文《计算机与智能》，明确提出了“机器思维”的观点，并设计了一个著名的测试机器智能的试验，称为(B)。

B图灵测试7.(A)是一个具有大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领域中需要由专家才能解决的那些问题的计算机程序。

A专家系统8.下列(D)事件标志着人工智能作为一门新学科的诞生?D1956年达特茅斯夏季人工智能学术研讨会。

9.1948年，(D)标志着信息论的诞生。

他认为人的心理活动可以用信息的形式来进行研究，并提出了描述心理活动的数学模型。

D香农发表了通信的数学理论10.人工智能的远期目标与近期目标是(B)。

B相互依存的11.福岛邦彦在(D)年创立了卷积神经网络。

D198012.工业4.0是以(C)为核心的第四次工业革命。

C智能制造13.机器人技术的发展经历了三个阶段，从最开始的示教再现机器人到第二代(B)机器人，一直到现在的智能机器人。

B有感觉14.AlphaGo大战世界围棋冠军李世石事件证明了(C)在智能机器人的发展中占据重要地位。

C深度学习15.(机器学习)研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，更新已有的知识结构。

使之不断改善自身的性能。

机器学习15.机器视觉主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知(B)环境信息的能力。

B三维16.制造的执行系统MES是指一套面向制造企业(B)的生产信息化管理系统。

B车间执行层17.下列有关人工智能的说法中，不正确的是(B)B人工智能是以人为载体的智能18.以下属于素养性知识的是(A)A为人处事方面的知识19.本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是(D)D语言智能20.根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容(D)D读书知情21.人工神经网络发展的第一次高潮是(C)C1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系22.人工智能在围棋方面的应用之一是Alphago通过()获得“棋感”。

人工智能专题一 、单选题1.人工智能虽然对经济社会发展有巨大促进作用，但同时也带来了就业替代的隐忧。

A .对B .错正确答案：A2.强人工智能观点认为有可能制造出真正推理和解决问题的智能机器。

A .对B.错正确答案：A3.首次通过图灵测试的人工智能软件是聊天程序尤金 · 古斯特曼”(Eugene Goostman)。

A .对B .错正确答案：A4.1965年，美国MIT 人工智能实验室的Roberts 编制了多面体识别程序，开创了计算机视觉 的新领域。

A .对B .错正确答案：A5.图灵测试一词来源于艾伦 · 图灵发表于1956年的一篇论文《计算机器与智能》。

A .对B .错正确答案：B6.下图表示的是前向状态空间搜索。

AI(P,B) AIP2,A) Fy(P,A,8AL(P.A) A(P2,A)Fy(P.A.8A .对B .错 正确答案：A7 .P(A |B)代表事件A 发生的条件下事件B 发生的概率。

A .对B .错正确答案：B8.人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花 瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行 训练。

A .对ANP..A) AI(P28)B.错正确答案：B9.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

A.对B.错正确答案：B10现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

A.对B.错正确答案：B11.人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。

0,1就是就是“遗传基因”,01组成的字符串，称为一个染色体或个体。

A.对B.错正确答案：A12.启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

A.对B.错正确答案：B13.谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

A.对B.错正确答案：B14.分层规划中包含基本动作和高层动作。

2024 机器视觉试题与答案1. 问题：什么是机器视觉？答案：机器视觉是一种技术，利用计算机和相应的算法，使计算机可以获取、处理和解释图像或视频。

2. 问题：机器视觉在哪些领域有应用？答案：机器视觉广泛应用于许多领域，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。

3. 问题：请简要描述机器视觉的工作原理。

答案：机器视觉的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。

图像首先被采集，并进行预处理以去除噪声和增强图像质量。

然后，通过特征提取算法提取图像的特征，最后利用分类识别算法将图像分类为不同的目标或对象。

4. 问题：什么是图像采集？答案：图像采集是指通过摄像机或其他图像传感器来获取现实世界中的图像或视频，并将其转换为数字信号，以供计算机处理。

5. 问题：图像预处理的目的是什么？答案：图像预处理的目的是对采集到的图像进行处理，以去除噪声、增强对比度和颜色，并使图像适合后续的特征提取和分类识别算法的处理。

6. 问题：特征提取的作用是什么？答案：特征提取是将图像中与所关注的目标或对象相关的信息提取出来，并将其表示成计算机可以理解和处理的形式。

这些特征可以是颜色、形状、纹理等。

7. 问题：分类识别算法是如何将图像分类为不同的目标或对象的？答案：分类识别算法利用之前学习得到的模型和特征，对输入的图像进行分类预测。

这些算法可以是传统的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等，也可以是深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)等。

8. 问题：机器视觉中常用的评估指标有哪些？答案：机器视觉中常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。

这些指标用于评估分类算法对图像分类的准确性和性能。

9. 问题：机器视觉在自动驾驶中的应用有哪些？答案：机器视觉在自动驾驶中可以用于道路检测、车辆检测和识别、交通标志识别等任务，以帮助车辆实现自主导航和智能驾驶。

10. 问题：机器视觉技术的发展趋势是什么？答案：机器视觉技术的发展趋势包括更高的准确率和鲁棒性、更快的处理速度、更小的硬件成本、更广泛的应用领域等。

无人车环境感知与智能控制近年来，随着科技的发展，无人车这个新技术越来越多的进入到人们的视线。

不管你是否真正了解它，这项新技术都在向人们展示它的风采，展现出了足够的活力与吸引力，并且正在一步步走进我们的生活，为人类的生产生活带来便利。

美国加州甚至已经通过法案，允许无人车上路。

连谷歌这样的软件巨头都开始研制无人车技术，并且取得了丰硕的成果，无人车的前景，可见一斑。

当前，人们正在开发各种各样的智能化载运工具为人类的文明发展服务。

而实现地面车辆的智能化乃至无人驾驶是车辆工程领域追求的最高目标，智能车辆研究在很多领域能够体现一个国家的科学技术水平和综合国力。

当前我国在此领域技术仍然落后于汽车强国，我们应该奋起直追，在智能车辆研究领域对世界有所发明、有所贡献。

车辆工程学科领域的全体师生员工是我国智能车辆研究的主力军。

智能车辆应具有以下功能：1. 能够确认自身的当前位置，根据行驶目标及途中情况，规划、修改行车路线。

2. 能够可靠识别行车路线，并可通过自动转向控制使自身按规定路线准确稳定行驶。

3. 行驶过程中，能够可靠实现车速调节、车距保持、换道、超车等各种必要基本操作。

4. 能够确保行驶安全，按时到达目的地5. 能够适应不同的行驶环境。

既然有了如此“强大”的功能，智能车了自然有它存在的价值与意义。

举例如下：1. 减少交通事故智能车辆是解决因驾驶员人为因素引起的道路交通安全问题的根本途径。

2. 提高运输效率智能车辆能缩短行车间距，增加道路容量，防止交通堵塞，提高平均车速，改善燃油经济性，减少环境污染。

3. 完成特殊作业智能车辆能够在易燃、易爆、有毒、抢险、宇航等危险环境下替代驾驶员完成特殊作业。

4. 国防军事应用智能车辆在侦查、演习、排雷、防化、作战、反恐等军事领域有着潜在的广泛应用前景等。

智能车辆的构成1. 车辆自检监控系统该系统通过实时获取和处理车辆状况传感器的输入信息如电压、电流、温度、压力、油耗、转向、制动、加速、停车、排放等，诊断车辆驾驶是否处于危险状态或具有潜在的危险，并将诊断结果信息提供给驾驶员或车辆自动控制系统，以便为做出正确的车辆控制决策提供依据。