视频分析试题及答案

视频分析试题及答案

一、单项选择题（共30题，每题1分）（以下各题均只有一个正确答案，将正确答案的字母填入括号内）视频分析的核心目标是（）A.视频存储与传输B.从视频中提取有价值信息C.视频格式转换D.视频质量优化下列不属于视频分析基础技术环节的是（）A.视频预处理B.目标检测C.特征提取D.视频编码视频序列中相邻两帧图像的差异可用于（）A.目标跟踪B.运动目标检测C.视频压缩D.音频提取“从视频中识别出特定目标（如行人、车辆）并确定其位置”属于视频分析的（）任务A.行为识别B.目标检测C.场景理解D.异常检测光流法的主要作用是（）A.提取图像边缘特征B.计算像素运动速度与方向C.压缩视频数据D.增强视频对比度下列算法中属于深度学习目标检测算法的是（）A.帧间差分法B.背景减除法C.YOLO算法D.哈夫曼编码视频分析中常用的评价指标“mAP”指的是（）A.平均精度均值B.目标检测速度C.视频分辨率D.特征维度数量基于规则的异常行为检测方法的核心是（）A.训练深度学习模型B.预设行为模式规则C.实时采集视频数据D.优化视频压缩参数视频中“多人快速聚集”属于（）类型的异常行为第1页共8页A.越界行为B.聚集行为C.速度异常D.方向异常下列技术中可用于视频目标重识别（Re-ID）的是（）A.基于颜色特征的匹配B.基于光流的运动分析C.基于3D卷积的特征提取D.基于音频的信号处理视频序列的基本组成单位是（）A.像素B.帧C.图像序列D.视频流下列不属于视频分析应用场景的是（）A.安防监控B.智能交通C.医疗影像诊断D.视频编码压缩视频预处理的主要目的是（）A.提升视频画质B.减少冗余信息，优化后续处理C.压缩视频文件大小D.增强视频色彩效果目标跟踪算法中，“卡尔曼滤波”主要用于（）A.目标特征提取B.预测目标运动轨迹C.识别目标类别D.分割目标区域视频分析系统中，“背景建模”的作用是（）A.生成视频封面B.区分前景目标与背景C.加速视频播放D.加密视频内容下列属于“基于深度学习的视频分类”核心步骤的是（）A.提取视频关键帧特征B.直接压缩视频文件C.分析音频信号特征D.优化视频分辨率视频中“车辆闯红灯”检测的关键是（）A.识别交通信号灯状态B.跟踪车辆行驶轨迹C.分析路面纹理特征D.提取车辆颜色信息特征提取的核心目标是（）A.降低数据维度，保留关键信息B.压缩视频存储容量第2页共8页C.提高视频播放流畅度D.增强视频抗干扰能力下列算法中属于视频压缩标准的是（）A.H.264B.YOLOv5C.SIFT D.光流法“通过视频分析实现对场景中物体数量、类型的统计”属于（）任务A.目标计数B.场景重建C.行为识别D.目标重识别视频时序分析中，“时序特征”指的是（）A.视频帧的空间像素特征B.视频随时间变化的动态信息C.视频分辨率特征D.视频编码格式特征下列不属于视频质量评价指标的是（）A.PSNR B.SSIM C.mAP D.帧率基于深度学习的视频分析系统通常包含（）模块A.数据采集、模型训练、推理预测B.视频剪辑、字幕添加、格式转换C.视频存储、备份、恢复D.视频播放、暂停、快进“利用深度学习模型对视频中人体姿态（如弯腰、举手）进行识别”属于（）A.目标检测B.行为识别C.场景分割D.目标追踪视频中“行人逆行”检测的关键是（）A.识别行人行走速度B.分析行人运动方向与预设方向的偏差C.提取行人衣着特征D.跟踪行人位置变化下列技术中可用于提升视频分析实时性的是（）A.模型轻量化B.增加视频分辨率C.提升CPU性能D.优化视频存储格式“视频中的运动目标在特定区域内停留超过设定时间”属于（）异常行为第3页共8页A.越界B.滞留C.聚集D.速度异常视频分析中，“ROI”指的是（）A.视频分辨率B.感兴趣区域C.视频帧率D.特征维度基于3D卷积的视频分析模型相比2D卷积模型，优势在于（）A.处理速度更快B.更能捕捉时序动态特征C.计算资源占用更低D.特征提取更简单视频分析系统中，“模型训练”的输入数据通常是（）A.原始视频文件B.标注好的视频数据（含目标标签）C.音频文件D.图像序列

二、多项选择题（共20题，每题2分）（以下各题均有多个正确答案，将正确答案的字母填入括号内，多选、少选、错选均不得分）视频分析的关键技术环节包括（）A.视频采集B.目标检测C.特征提取D.行为识别常用的视频目标检测算法有（）A.YOLO系列B.Faster R-CNN C.Haar特征分类器D.K-means聚类视频异常行为检测的常用方法有（）A.基于规则的方法B.基于机器学习的方法C.基于深度学习的方法D.基于图像增强的方法视频中常用的目标特征包括（）A.颜色特征B.形状特征C.纹理特征D.运动特征视频分析在智能交通领域的应用有（）A.车辆计数B.违章检测（闯红灯、超速）C.交通流量统计D.路况识别（拥堵、畅通）下列属于视频预处理操作的有（）第4页共8页A.图像去噪B.灰度化处理C.图像缩放D.视频分割光流法可应用于（）场景A.运动目标检测B.目标跟踪C.视频防抖D.视频压缩视频时序特征分析的常用方法有（）A.时间序列分析B.LSTM神经网络C.主成分分析（PCA）D.小波变换视频质量评价的方法包括（）A.主观评价B.客观评价C.基于参考帧的评价D.基于无参考帧的评价目标跟踪算法的性能指标通常包括（）A.跟踪精度B.实时性C.鲁棒性D.计算复杂度视频分析中“目标重识别（Re-ID）”的主要挑战有（）A.不同摄像头视角差异B.光照变化影响C.目标外观变化（遮挡、姿态）D.视频分辨率过低基于深度学习的视频分析模型通常包含（）层A.输入层B.卷积层C.全连接层D.输出层视频中“目标越界”的类型包括（）A.水平方向越界B.垂直方向越界C.区域内越界D.圆形区域越界视频压缩技术的主要目的是（）A.减少存储空间B.降低网络传输带宽C.提升视频播放流畅度D.保护视频版权视频分析系统的基本组成部分包括（）A.数据输入模块B.处理分析模块C.结果输出模块D.存储模块下列属于视频内容理解任务的有（）A.场景分类（室内/室外）B.目标属性识别（颜色、材质）第5页共8页C.视频摘要生成D.视频字幕自动识别基于规则的异常检测方法可能包含的规则有（）A.运动速度阈值规则B.行为模式规则（如“禁止进入”区域）C.时间规则（如“非工作时间进入”）D.空间位置规则（如“目标出现在禁止区域”）视频分析在安防领域中的应用场景有（）A.异常行为预警B.人员追踪C.入侵检测D.人脸识别门禁3D卷积神经网络相比2D卷积神经网络，优势在于（）A.能处理视频的时间维度信息B.特征提取更全面C.训练速度更快D.适用于长时序视频分析视频分析系统的“实时性”要求通常体现在（）A.视频数据处理延迟低B.检测结果输出及时C.支持高帧率视频输入D.模型训练速度快

三、判断题（共20题，每题1分，正确的打“√”，错误的打“×”）视频分析只能处理数字视频，无法直接处理模拟视频（）背景减除法是一种简单高效的运动目标检测方法，适用于静态背景场景（）YOLO算法的检测精度一定高于Faster R-CNN算法（）视频中的“mAP”值越大，说明目标检测模型性能越好（）行为识别是视频分析中最简单的任务，仅需识别目标位置即可（）基于深度学习的视频分析模型需要大量标注数据进行训练（）视频目标跟踪与目标检测是完全独立的两个任务，无关联（）“光流法”可以计算视频中像素点的运动速度和方向（）视频压缩技术会导致视频质量永久损失，属于不可逆操作（）第6页共8页视频分析中的“异常行为”是指所有不符合常规的行为（）视频时序特征分析可用于区分“正常行走”与“快速奔跑”的行为（）目标重识别（Re-ID）主要解决“同一目标在不同摄像头间的匹配”问题（）视频预处理的目的是减少后续分析的计算量，提升系统效率（）基于3D卷积的视频分析模型对计算资源的要求低于2D模型（）“视频中目标数量超过设定阈值”属于聚集异常行为（）视频分析系统的“实时性”仅与模型速度有关，与硬件无关（）视频质量评价中的“PSNR”指标数值越大，视频质量越差（）帧间差分法对动态背景场景的适应性较强（）视频分析中的“场景理解”需要综合目标、行为、环境等多维度信息（）基于深度学习的异常检测方法不需要人工预设规则（）

四、简答题（共2题，每题5分）简述视频分析中“目标检测”与“行为识别”的关系说明YOLO算法相比传统两阶段目标检测算法（如Faster R-CNN）的优势附参考答案

一、单项选择题（每题1分，共30分）1-5BDBBB6-10CABBC11-15BDBBB16-20ACBAB21-25BCABB26-30ABBBB

二、多项选择题（每题2分，共40分）BCD

2.ABC

3.ABC

4.ABCD

5.ABCD

6.ABCD

7.ABC

8.AB

9.ABCD

10.ABCD第7页共8页ABC

12.ABCD

13.AB

14.AB

15.ABCD

16.ABC

17.ABCD

18.ABCD

19.AD

20.AB

三、判断题（每题1分，共20分）√

2.√

3.×

4.√

5.×

6.√

7.×

8.√

9.×

10.×

11.√

12.√

13.√

14.×

15.√

16.×

17.×

18.×

19.√

20.√

四、简答题（每题5分，共10分）目标检测是行为识别的基础先通过目标检测定位视频中目标的位置和类别，再提取目标的运动特征（如速度、方向），结合时序信息分析目标行为（如“越界”“聚集”），最终实现从目标到行为的完整分析YOLO算法优势将目标检测转化为回归问题，端到端训练，速度快（单阶段检测，减少候选区域生成步骤）；精度接近主流两阶段算法；可直接输出目标类别和位置，适合实时性要求高的场景（如安防监控、智能交通）第8页共8页。