第五講測驗

1單選(2分)：假設對人臉檢測演算法進行改造，用於路面車輛的識別，以下的描述正確的是

A.直接執行即可

B.需要採集車輛的實際資料，和人臉資料合併後重新訓練演算法

C.需要完全替換訓練資料為車輛資料，再重新訓練

D.完全不可行

正確答案：C

2單選(2分)：以下的車牌識別演算法的描述，正確的是

A.車牌影象的寬度應不小於10個畫素

B.日照導致光線變化會影響車牌識別的可靠性

C.車牌識別演算法依賴車牌中的晶片完成識別

D.車牌識別和通用的文字OCR演算法是完全一樣的

正確答案：B

3單選(2分)：如果我們需要在一段視訊中通過AI演算法得到某個車輛每時每刻的位置，不必要用到的演算法是

A.車輛檢測

B.車輛跟蹤

C.車牌識別

D.車輛特徵提取

正確答案：C

4單選(2分)：以下演算法中，對同類物體仍進行區分的是

A.物體檢測

B.物體分類

C.物體跟蹤

D.以上都不對

正確答案：C

5單選(2分)：當發生肇事逃逸時，以下交通AI系統能夠定位肇事車輛的是

A.路面違章停車抓拍

B.公交車載智慧抓拍

C.城市交通卡口抓拍

D.行人闖紅燈抓拍

正確答案：C

6判斷(2分)：隨著電子車牌的普及，通過相機識別懸掛車牌將成為歷史。

正確答案：錯

7判斷(2分)：大貨車、危化品車輛的監控可以利用車型分類演算法來實現。

正確答案：對

8判斷(2分)：車牌識別一般要求車牌寬度達到100個畫素以上。

正確答案：對

9單選(2分)：【附加題】 （請閱讀課程團隊微訊號“AI之美”所提供的課外學習資料）

設某卷積神經網路中，輸入灰度影象的大小為32*32，卷積核大小為5*5, 第一個卷積層的影象大小為28*28，feature-map數量為6，則該層與輸入影象層間的神經元連線數量最接近以下哪個值

A.50000

B.100000

C.150000

D.200000

正確答案：B