Сгенерируй тест для школьников с учетом следующих параметров: 1. Предмет: Технология 2. Тема теста: Компьютерное зрение в роботехнических системах 3. Класс учеников: 9 4. Типы вопросов в тесте: Соотнесение 5. Количество вопросов: 20 6. Выводить ли тест с ответами: Да

Тест по технологии Тема: Компьютерное зрение в робототехнических системах Класс: 9 Тип вопросов: Соотнесение Количество вопросов: 20 Ответы: да Инструкция Соотнесите каждое утверждение из левой колонки с одним из терминов в правой колонке. Запишите номер левой строки и соответствующую букву правого термина. Левая колонка (утверждения) 1. Определение и локализация объектов на кадре 2. Распознавание типа объектов по изображению 3. Оценка глубины сцены 4. Использование стереокамер для получения глубины 5. Калибровка камеры и определение внутренних параметров 6. Слежение за движущимся объектом во времени 7. Сегментация изображения по объектам или областям 8. Обнаружение границ и контуров объектов 9. Распознавание позы или жестов оператора 10. Построение карты окружения и одновременная локализация робота (SLAM) 11. Фильтрация шумов и оценка траекторий 12. Встраиваемые решения компьютерного зрения в робототехнике 13. Обучение нейронной сети для классификации объектов 14. Детекция объектов с использованием CNN (YOLO/SSD) 15. Фьюзинг сенсоров (камера + глубинный сенсор) 16. Этапы обработки изображения: предобработка, фильтрация, сегментация 17. Геометрическая оценка позы/ориентации объекта 18. Влияние освещенности на качество распознавания 19. Валидация моделей на тестовой выборке и в реальном времени 20. Применение компьютерного зрения для навигации и манипуляций роботами Правая колонка (термины) A. Детекция объектов B. Распознавание объектов C. Оценка глубины D. Стереозрение и глубинные камеры E. Калибровка камеры F. Треккинг объектов G. Сегментация изображения H. Обнаружение границ I. Распознавание позы/жеста J. SLAM: локализация и карта окружения K. Фильтрация траекторий (Калман/частицы) L. Встроенные CV-решения M. Обучение нейронных сетей для CV N. Детекция объектов с CNN (YOLO/SSD) O. Фьюзинг сенсоров (камера + глубина/LiDAR) P. Этапы обработки изображения Q. Геометрическая оценка позы/ориентации R. Влияние освещения на распознавание S. Валидация моделей T. CV для навигации и манипуляций Ответы 1 – A 2 – B 3 – C 4 – D 5 – E 6 – F 7 – G 8 – H 9 – I 10 – J 11 – K 12 – L 13 – M 14 – N 15 – O 16 – P 17 – Q 18 – R 19 – S 20 – T