1. 计算机视觉的基本任务是什么？
A. 图像识别 B. 目标检测 C. 场景理解 D. 视频分析
2. 计算机视觉的主要研究方法有哪些？
A. 传统方法 B. deep learning C. 图像处理技术 D. all of the above
3. 深度学习中的人工神经网络有什么作用？
A. 特征提取 B. 模型训练 C. 模型优化 D. 以上都是
4. convolutional neural network（CNN）在计算机视觉中有什么作用？
A. 用于处理图像数据 B. 用于处理视频数据 C. 用于提取图像特征 D. 用于实现目标检测
5. R-CNN 是一种什么类型的算法？
A. 传统目标检测算法 B. 深度学习目标检测算法 C. 基于规则的目标检测算法 D. 基于模板的目标检测算法
6. Faster R-CNN 比 R-CNN 有什么改进？
A. 更快的推理速度 B. 更好的准确性 C. 更高的鲁棒性 D. 更大的数据集
7. CNN 能够处理哪种图像？
A. 灰度图像 B. 彩色图像 C. 超声图像 D. 所有上述类型
8. 目标检测中的 IOU 是什么？
A. 交并比 B. 精度与召回率之和 C. 准确率 D. 以上都是
9. 什么情况下可以使用多尺度分析？
A. 需要检测小目标的物体 B. 需要识别场景中的细节 C. 提高算法的性能 D. 以上都是
10. 在计算机视觉中，什么是指何谓上下文？
A. 当前帧图像中的周围区域 B. 图像中像素的颜色值 C. 物体在图像中的位置和大小 D. 图像中像素之间的相似性
11. 在计算机视觉中，如何利用目标检测算法对空中飞行物进行识别？
A. 基于特征提取 B. 基于深度学习模型 C. 基于传统图像处理技术 D. 基于手工特征设计
12. 请问在无人机导航过程中，计算机视觉主要发挥的作用是什么？
A. 环境感知与建图 B. 目标检测与跟踪 C. 路径规划与控制 D. 数据传输与通信
13. 下列哪种算法可以实现实时目标跟踪？
A. 背景减除法 B. 光流法 C. 卡尔曼滤波器 D. 粒子滤波器
14. 请问在航空航天领域中，计算机视觉技术主要应用于哪些任务？
A. 目标检测与识别 B. 场景理解与语义分割 C. 目标跟踪与运动分析 D. 全部以上
15. 以下哪种深度学习模型可以用于航空航天领域的计算机视觉任务？
A. 卷积神经网络 B. 循环神经网络 C. 生成对抗网络 D. 混合神经网络
16. 请问在无人机航拍图像处理中，通常使用的图像增强技术有哪些？
A. 直方图均衡化 B. 高斯模糊 C. 锐化 D. 图像平滑
17. 针对航天器在复杂环境下进行定位与导航，以下哪项技术发挥了关键作用？
A. 计算机视觉 B. 激光雷达 C. 惯性导航系统 D. GPS
18. 在无人机自主飞行过程中，计算机视觉技术主要通过什么手段来实现避障？
A. 基于深度学习的目标检测 B. 基于传统图像处理技术 C. 基于激光雷达与超声波测距 D. 基于all-fusion方案
19. 对于航空航天领域的计算机视觉任务，下列哪种算法在数据量足够大的情况下表现更好？
A. 随机森林 B. 支持向量机 C. 决策树 D. 深度学习模型
20. 在无人机视觉系统中，为了提高识别准确率，以下哪项技术是必须的？
A. 特征提取 B. 数据清洗 C. 去噪 D. 模型调参
21. 在计算机视觉领域，哪个技术是实现目标检测和识别的关键？
A. 图像处理 B. 深度学习 C. 传统机器视觉 D. 计算机图形学
22. 下列哪种算法可以用于实时目标跟踪？
A. 单帧图像匹配 B. 背景减除 C. 光流法 D. 循环神经网络
23. 在计算机视觉领域，哪种类型的神经网络通常用于解决物体识别问题？
A. 卷积神经网络（CNN） B. 递归神经网络（RNN） C. 循环神经网络（RNN） D. 对抗性生成网络（GAN）
24. 下列哪种技术可以提高计算机视觉系统的鲁棒性？
A. 数据增强 B. 模型压缩 C. 硬件加速 D. 在线学习
25. 哪一个算法可以用于多目标跟踪？
A. 设定跟踪目标 B. 滑动窗口 C. 粒子滤波器 D. 基于特征的方法
26. 在计算机视觉中，如何应对光照变化对图像质量的影响？
A. 使用滤波器 B. 增强对比度 C. 使用曝光补偿 D. 利用深度学习方法
27. 下列哪种方法可以提高计算机视觉系统中对象检测的准确性？
A. 数据增强 B. 模型压缩 C. 使用更复杂的模型 D. 在线学习
28. 如何将计算机视觉任务转化为一个优化问题？
A. 生成对抗网络（GAN） B. 强化学习 C. 支持向量机（SVM） D. 传统机器视觉
29. 下列哪种技术可以用于处理大规模计算机视觉数据集？
A. 分布式计算 B. 数据采样 C. 迁移学习 D. 边缘计算
30. 在计算机视觉领域，什么是一种常见的数据不平衡问题？
A. 类别不平衡 B. 尺寸不平衡 C. 形状不平衡 D. 颜色不平衡二、问答题
1. 计算机视觉的基本任务是什么？
2. 什么是目标检测？
3. 如何实现目标跟踪？
4. 什么是场景理解？
5. 为什么需要多模态信息融合？
6. 什么是深度学习？
7. 如何利用深度学习进行目标检测？
8. 什么是语义分割？
9. 如何实现无人机航拍图像的目标检测？
10. 如何利用计算机视觉技术实现自主飞行？
参考答案
选择题：
1. D 2. D 3. D 4. C 5. B 6. A 7. D 8. A 9. D 10. A
11. B 12. A 13. B 14. D 15. A 16. AC 17. B 18. D 19. D 20. A
21. B 22. C 23. A 24. D 25. C 26. D 27. C 28. B 29. A 30. A
问答题：
1. 计算机视觉的基本任务是什么？
计算机视觉的基本任务是通过对图像或视频序列进行处理，自动地提取出其中的物体、场景、动作等特征，实现对现实世界的感知和理解。
思路
：首先解释计算机视觉的基本任务，然后结合实例说明具体包括哪些内容。
2. 什么是目标检测？
目标检测是指从图像或视频中自动识别出感兴趣的物体，并确定物体的位置、大小等信息的过程。
思路
：首先解释目标检测的概念，然后结合实际应用举例说明。
3. 如何实现目标跟踪？
目标跟踪是指在连续的图像或视频中，对某个目标进行实时定位和追蹤的过程。
思路
：首先解释目标跟踪的概念，然后介绍常用的目标跟踪算法及实现方式。
4. 什么是场景理解？
场景理解是指计算机对图像或视频中的场景信息进行分析和解析，从而获得场景的语义信息。
思路
：首先解释场景理解的概念，然后结合实际应用举例说明。
5. 为什么需要多模态信息融合？
多模态信息融合是指将不同来源、类型和形式的信息进行整合，以获得更准确、全面的认知和理解。
思路
：首先解释多模态信息融合的概念和重要性，然后结合实际应用举例说明。
6. 什么是深度学习？
深度学习是一种利用多层神经网络模型进行学习的方法，可以自动地从大量数据中学习到特征表示，并进行预测和分类等任务。
思路
：首先解释深度学习的概念，然后介绍深度学习的基本原理和应用领域。
7. 如何利用深度学习进行目标检测？
利用深度学习进行目标检测通常采用卷积神经网络（CNN）模型，通过训练得到模型参数，然后对输入图像进行推理，从而实现目标检测。
思路
：首先解释目标检测的基本方法，然后介绍卷积神经网络在目标检测中的应用和实现过程。
8. 什么是语义分割？
语义分割是指将图像中的像素划分为不同的区域，并为每个区域分配一个类别标签，从而获得像素级别的语义信息。
思路
：首先解释语义分割的概念，然后结合实际应用举例说明。
9. 如何实现无人机航拍图像的目标检测？
实现无人机航拍图像的目标检测可以采用基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、Faster R-CNN等，结合无人机的特点进行模型调整和优化。
思路
：首先解释无人机航拍图像的目标检测需求，然后介绍目标检测算法的应用和实现过程。
10. 如何利用计算机视觉技术实现自主飞行？
利用计算机视觉技术实现自主飞行主要通过目标跟踪、路径规划和飞行控制等方面来实现。
思路
：首先解释自主飞行的概念，然后介绍计算机视觉技术在自主飞行中的应用和实现过程。
