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…
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)
- Определение и локализация объектов на кадре
- Распознавание типа объектов по изображению
- Оценка глубины сцены
- Использование стереокамер для получения глубины
- Калибровка камеры и определение внутренних параметров
- Слежение за движущимся объектом во времени
- Сегментация изображения по объектам или областям
- Обнаружение границ и контуров объектов
- Распознавание позы или жестов оператора
- Построение карты окружения и одновременная локализация робота (SLAM)
- Фильтрация шумов и оценка траекторий
- Встраиваемые решения компьютерного зрения в робототехнике
- Обучение нейронной сети для классификации объектов
- Детекция объектов с использованием CNN (YOLO/SSD)
- Фьюзинг сенсоров (камера + глубинный сенсор)
- Этапы обработки изображения: предобработка, фильтрация, сегментация
- Геометрическая оценка позы/ориентации объекта
- Влияние освещенности на качество распознавания
- Валидация моделей на тестовой выборке и в реальном времени
- 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
