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试卷代号：智能网联技术基础试题20题，共40分）1、（）是由导航卫星、地面监控设备和GPS用户组成的。
A 5GB GPSC 北斗导航D LTE2、（）系统(BDS)由空间段、地面段和用户段三部分组成。
A 蓝牙B GPSC 北斗卫星导航D通信3、惯性导航系统(INS)是一种利用惯性传感器测量载体的角速度信息，并结合给定的（）条件实时推算速度、位置、姿态等参数的自主式导航系统。
A 结束B最终 C 初始D对比4、TOA是基于时间的定位方法，也称为（）定位。
A 圆柱B圆规 C 圆周D圆心5、目前，（）SLMA可分为单目、双目、深度相机3个大类。
A光源 B 激光 C 视觉D声波6、激光SLMA根据其使用的激光雷达的（）不同可细分为2D-激光SLMA和3D-激光SLMA。
A 距离B 功率C 线束D光源7、（）地图就是精度更高、数据维度更多的电子地图。
A 百度B 高精度C精度D高德8、（）就是将传统的汽车机械操控系统变成通过高速容错通信总线与高性能CPU 相连的电气系统。
A 网联技术B 电控技术C 智能技术D线控技术9、（）就是把依靠转向管柱连接转向机构来实现转向的传统方式，转换成为通过传感器检测转向盘角度信号，并通过计算机控制伺服电动机来实现驱动转向的转向系统。
A线控油门B线控制动 C 线控转向D线控转角10、汽车制动技术的发展历程主要是摩擦片制动、鼓式和盘式制动器、机械和电子ABS制动、（）制动系统。
A 安全B 空气C线控D条件11、典型的（）系统由制动踏板传感器、电子控制单元(ECU)、执行器机构（液压泵、备用阀和制动器）等组成.A EFB B ECBC EHBD EMB12、汽车线控技术的（）是线控制动和线控转向。
A 壳体B核心 C 初级D框架13、前方碰撞预警系统是由信息（）、电子控制和人机交互3个单元组成。
A 共享B 传递C 开通D采集14、智能泊车可以分为自动泊车、远程遥控泊车、自学习泊车和自动（）泊车。
Beamlet分析及其在图像处理中的应用算法研究Beamlet分析及其在图像处理中的应用算法研究近年来，随着计算机图像处理技术的不断进步与应用需求的增加，研究人员对于提高图像处理算法效果和速度的需求也日益迫切。
在这种背景下，Beamlet分析应运而生，并在图像处理领域展示出了其广泛的应用前景。
本文将介绍Beamlet分析的基本原理和在图像处理中的应用算法研究。
一、Beamlet分析的基本原理Beamlet分析，是基于光束（beam）的分析方法，用于描述和表达图像中的特征信息。
这种方法通过分解光束，逐步提取和分析图像信息，可以更准确地描述和表示图像中的细节。
Beamlet分析的基本原理可以总结为以下三个步骤：1. 光束的形成光束是Beamlet分析的基本单元，可以看作是一条经过采样和变换的直线。
在图像处理中，光束可以用来表示像素点、线条、边缘等图像特征。
在光束形成的过程中，首先对图像进行采样，得到图像上的像素点集合。
然后，通过对采样点进行线性插值处理，将像素点延伸为光束。
2. 光束的变换光束的变换是指光束在不同阶次下的特征提取处理。
通过变换操作，可以提取图像中不同阶次的特征信息。
常用的变换方法包括傅里叶变换、小波变换等。
通过对光束进行不同变换操作，可以得到图像中不同尺度和方向的特征信息。
3. 光束的组合光束的组合是指将变换后的光束进行统计和组装，得到最终的图像特征表示。
不同光束的组合方式可以用来表示不同的图像特征，例如直线、曲线、形状等。
通过光束的组合操作，可以实现图像的分析、重建和增强等功能。
二、Beamlet分析在图像处理中的应用算法研究基于Beamlet分析的图像处理算法主要包括特征提取、图像增强和图像重建等方面的研究。
下面将分别介绍这些应用算法的研究内容和方法。
1. Beamlet分析在特征提取中的应用特征提取是图像处理的重要任务之一，目的是从图像中提取出有效的特征信息，用于图像的分类、检测和识别等应用。
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图像处理技术在医学领域的应用考试（答案见尾页）一、选择题1. 图像处理技术在医学影像诊断中的应用有哪些？A. 辅助识别病变B. 提高疾病诊断准确性C. 实现微创治疗手术导航D. 以上都是2. 以下哪种图像处理技术可以用于测量器官或组织的尺寸？A. 图像分割B. 图像增强C. 图像配准D. 以上都不是3. 在医学图像处理中，以下哪种技术可以用于减少噪声干扰？A. 图像滤波B. 图像锐化C. 图像重建D. 以上都不是4. 医学图像处理技术在疾病预测中起什么作用？A. 提供临床指南B. 预测疾病进展C. 个性化治疗方案制定D. 以上都是5. 以下哪种图像处理技术可以用于评估图像的质量？A. 图像增强B. 图像配准C. 图像分割D. 以上都不是6. 在医学图像处理中，以下哪种技术可以用于实现图像的可视化？A. 图像编码B. 图像解码C. 图像过滤D. 以上都不是7. 以下哪种图像处理技术可以提高图像的对比度？A. 图像平滑B. 图像锐化C. 图像变换D. 以上都不是8. 医学图像处理技术在病理图像分析中的作用是什么？A. 提供自动化的病灶检测B. 分析组织结构C. 量化病理参数D. 以上都是9. 以下哪种图像处理技术可以用于测量生物信号？A. 图像处理B. 图像分析C. 图像融合D. 以上都不是10. 在医学领域，图像处理技术的哪个应用可以用于评估患者病情的严重程度？A. 图像分割B. 图像重建C. 图像评分D. 以上都不是11. 图像处理技术在医学影像诊断中的应用有哪些？A. 辅助识别病变B. 分割和量化组织体积C. 评估器官功能D. 进行疾病预测和预后评估12. 在医学图像分析中，以下哪种技术可以用来提高病变检测的准确性？A. 图像平滑滤波B. 图像锐化C. 图像分割D. 图像编码13. 医学图像三维重建技术的目的是什么？A. 提高图像质量B. 增强三维空间感知C. 减少图像失真D. 便于图像导航和操作14. 以下哪种图像处理技术可以用于测量细胞或组织的形态特征？A. 图像滤波B. 图像分割C. 图像增强D. 图像纹理分析15. 在医学图像处理中，如何通过优化算法来提高处理速度？A. 增加计算资源B. 改进算法结构C. 采用并行计算D. 数据压缩16. 图像处理技术在药物研发中的应用主要包括哪些方面？A. 药物筛选B. 药物表征C. 生物标志物检测D. 临床试验17. 如何通过图像处理技术对MRI图像进行质量控制？A. 使用合适的扫描参数B. 对比度增强C. 图像标准化D. 图像重建18. 在医学图像处理中，以下哪种技术可以用来模拟医生的视觉系统？A. 图像增强B. 图像融合C. 图像分割D. 图像编码19. 以下哪种图像处理技术可以用于评估图像的相似性和差异性？A. 图像匹配B. 图像配准C. 图像滤波D. 图像编码20. 在医学领域，图像处理技术如何帮助实现个性化医疗？A. 提供精确的诊断信息B. 预测疾病进展C. 个性化治疗方案制定D. 评估治疗效果21. 图像处理技术在医学影像诊断中的应用有哪些？A. 提高病变检测的准确率B. 实现器官分割和三维重建C. 量化分析生理参数D. 以上都是22. 在医学图像分析中，图像处理技术可以用来做哪些定量分析？A. 计算组织密度B. 分析血管结构C. 评估功能参数D. 以上都是23. 图像处理技术在医学图像增强中的作用是什么？A. 提高图像对比度B. 去除噪声C. 降低分辨率D. 以上都是24. 医学图像融合的目的是什么？A. 提高图像质量B. 组合多个图像信息C. 提高诊断准确性D. 以上都是25. 图像处理技术在医学图像识别中的应用有哪些？A. 识别病变类型B. 分割特定区域C. 鉴别良性和恶性肿瘤D. 以上都是26. 在医学图像处理中，如何通过算法去除图像中的噪声？A. 应用滤波器B. 直方图均衡化C. 反卷积操作D. 以上都是27. 图像处理技术在医学影像三维重建中的应用是什么？A. 制作器官模型B. 计算器官体积C. 仿真手术D. 以上都是28. 如何利用图像处理技术进行医学图像的配准？A. 匹配图像的像素坐标B. 匹配图像的特征点C. 匹配图像的时间序列数据D. 以上都是29. 图像处理技术在医学图像分析中的未来发展前景如何？A. 人工智能技术的融合B. 更高分辨率的成像技术C. 更加智能化的图像处理算法D. 以上都是30. 在医学图像处理中，如何保证处理后的图像符合伦理要求？A. 采用匿名化处理B. 获取患者知情同意C. 限制图像的使用范围D. 以上都是31. 图像处理技术在医学影像诊断中的应用有哪些？A. 辅助识别病变B. 提高图像质量C. 实现定量分析D. 以上都是32. 在医学图像处理中，边缘检测的目的是什么？A. 增强图像对比度B. 利用边缘信息进行分割C. 提高特征提取的准确性D. 减少噪声干扰33. 医学图像处理技术中的滤波器主要有哪些类型？A. 椭圆低通滤波器B. 高斯低通滤波器C. 各向异性扩散滤波器D. 以上都是34. 在医学图像三维重建中，哪种技术是目前的主流技术？A. 区域生长法B. 边缘检测法C. 扇区生长法D. 各向异性扩散法35. 图像处理技术在药物研发中的应用有哪些？A. 药物筛选B. 分子结构鉴定C. 生物活性评价D. 以上都是36. 在医学图像分析中，机器学习算法的主要应用有哪些？A. 分割与分类B. 异常检测C. 序列标注D. 以上都是37. 如何通过图像处理技术提高医学图像的清晰度？A. 增加图像的像素值B. 使用高频滤波器C. 图像缩放D. A和B38. 在医学图像处理中，直方图均衡化技术的目的是什么？A. 提高图像对比度B. 降低图像的噪声C. 保留图像的细节D. A和B39. 如何利用图像处理技术对医学图像进行标准化处理？A. 化学标准化B. 图像标准化C. 统计标准化D. A和B40. 在医学图像处理中，深度学习技术的主要应用有哪些？A. 生成对抗网络（GAN）B. 卷积神经网络（CNN）C. 循环神经网络（RNN）D. 以上都是二、问答题1. 什么是图像处理技术？它在医学领域中的应用有哪些？2. 如何通过图像处理技术在医学影像中增强病灶的可见性？3. 图像处理技术在医学图像分割中的应用有哪些？4. 什么是深度学习在医学图像处理中的应用？请举例说明。
BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。
清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。
为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。
直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。
本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。
3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。
（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。
（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。
（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。
4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。
第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。
第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。
第13～15周：模块设计、系统调试。
第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。
5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。
可编辑修改精选全文完整版智能网联技术题库--判断题考试内容（题库）×√三、判断题1、智能汽车是在一般汽车上增加雷达和摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置。
（√）2、网联汽车是指基于通信互联建立车与车之间的连接，车与网络中心和智能交通系统等服务中心的连接。
（√）3、自动驾驶汽车是指汽车至少在某些具有关键安全性的控制功能方面（如转向、油门或制动）无须驾驶员直接操作即可自动完成控制动作的车辆。
（√）4、无人驾驶汽车是通过车载环境感知系统感知道路环境，自动规划和识别行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
（√）5、智能网联汽车发展的终极目标是无人驾驶汽车。
（√）6、自动驾驶汽车至少包括自适应巡航控制系统、车道保持辅助系统、自动制动辅助系统、自动泊车辅助系统，比较高级的车型还应该配备交通拥堵辅助系统。
（√）7、我国把智能网联汽车智能化划分为4个等级，1级为驾驶辅助（DA），2级为部分自动驾驶（PA），3级为有条件自动驾驶（CA），4级为高度自动驾驶（HA）.（×）8、我国把智能网联汽车网联化划分为3个等级，1级为网联辅助信息交互；2级为网联协同感知，3级为网联协同决策与控制。
（√）9、对应美国SAE分级标准，无人驾驶专指L4 、L5 阶段，汽车能够在限定环境乃至全部环境下完成全部的驾驶任务。
（√）10、智能汽车范围最广，具有L1~L5以及其他应用于L0的智能辅助驾驶系统技术的汽车，都属于智能汽车。
（×）11、自动驾驶汽车是指具有L1~L5，包括预警提示、短暂干预的辅助驾驶系统等技术的汽车。
（×）12、智能网联汽车是智能汽车与车联网交集的产品，是未来智能交通系统下车联网环境中发挥着重要作用的智能终端，最终实现车辆“安全、高效、舒适、节能”行驶的新一代多车辆系统。
（√）13、驾驶员对车辆控制权分为驾驶员拥有车辆全部控制权、驾驶员拥有车辆部分控制权、驾驶员不拥有车辆控制权3种形式。
