2025年安防公司筆試題及答案一、技術(shù)類試題（共4題，每題20分）1.某社區(qū)擬部署400萬像素網(wǎng)絡攝像機，采用H.265編碼，主碼流設(shè)置為4Mbps，子碼流設(shè)置為1Mbps，要求存儲30天錄像。若選用8盤位NVR（單盤容量8TB，冗余模式為RAID5），需至少配置幾臺NVR？（假設(shè)視頻存儲無損耗，RAID5可用容量=（磁盤數(shù)-1）×單盤容量）答案：（1）單路攝像機日存儲量計算：主碼流日存儲量=4Mbps×86400秒÷8÷1024÷1024≈4×86400/(8×1048576)≈4×10800/1048576≈43200/1048576≈0.0412GB/小時×24≈0.988GB/天子碼流日存儲量=1Mbps×86400秒÷8÷1024÷1024≈0.247GB/天單路總?cè)沾鎯α?0.988+0.247≈1.235GB/天（2）40路攝像機30天總存儲需求：1.235GB/天×40路×30天=1.235×1200≈1482GB≈1.447TB（3）單臺NVR可用容量計算：8盤位RAID5可用容量=（8-1）×8TB=56TB（注意：實際中RAID5校驗占用1塊盤容量）（4）所需NVR數(shù)量：1.447TB×（實際需考慮冗余？不，題目已明確無損耗）→1482GB×30天？不，原計算是40路×30天×1.235GB/天=14820GB=14.47TB單臺NVR可用56TB＞14.47TB，因此1臺NVR即可滿足需求。（注：需注意單位換算是否正確，4Mbps=4×10^6bps，1字節(jié)=8bit，1GB=1024^3字節(jié)≈1.07×10^9字節(jié)，因此更精確計算：主碼流日存儲量=4×10^6bps×86400s/(8×1024×1024×1024)≈(4×86400×10^6)/(8×1.07×10^9)≈(345600×10^6)/(8.56×10^9)≈345600/8560≈40.37GB/天？此處發(fā)現(xiàn)前期計算錯誤，正確換算應為：1Mbps=1×10^6bps=125KB/s（1字節(jié)=8bit），4Mbps=500KB/s，1天=86400秒，因此主碼流日存儲量=500KB/s×86400s=43,200,000KB=43,200,000÷1024÷1024≈41.02GB/天子碼流1Mbps=125KB/s，日存儲量=125×86400=10,800,000KB≈10.35GB/天單路總?cè)沾鎯α?41.02+10.35≈51.37GB/天40路30天總需求=51.37×40×30=51.37×1200=61,644GB≈60.2TB單臺NVR可用56TB，60.2TB＞56TB，因此需要2臺NVR（56×2=112TB≥60.2TB）。前期誤將Mbps直接轉(zhuǎn)換為GB時忽略了1GB=1024^3字節(jié)，正確計算應保留三位有效數(shù)字。）2.簡述RTSP協(xié)議與HTTP協(xié)議在視頻流傳輸中的差異，列舉3種常見的RTSP請求方法并說明其作用。答案：差異：（1）傳輸層協(xié)議：RTSP通?；赥CP（部分場景支持UDP），HTTP基于TCP；（2）交互模式：RTSP是C/S架構(gòu)的控制協(xié)議，用于建立、控制多媒體會話（如播放、暫停），HTTP是資源獲取協(xié)議；（3）數(shù)據(jù)傳輸：RTSP本身不傳輸視頻數(shù)據(jù)，通過RTP/RTCP承載媒體流，HTTP可通過MPEG-TS或HLS（HTTPLiveStreaming）直接傳輸；（4）實時性：RTSP專為實時流媒體設(shè)計，延遲更低（通常＜500ms），HTTP直播（如HLS）延遲較高（通常2-10秒）。常見RTSP請求方法：（1）DESCRIBE：客戶端請求獲取媒體會話描述（SDP文件），包含編碼格式、端口等信息；（2）SETUP：客戶端與服務器建立媒體傳輸通道，指定RTP/RTCP端口；（3）PLAY：啟動媒體流傳輸；（4）PAUSE：暫停媒體流傳輸（保留會話）；（5）TEARDOWN：終止當前媒體會話。3.某智能攝像機需實現(xiàn)“越界檢測”功能，前端采用邊緣計算方案。請設(shè)計該功能的技術(shù)架構(gòu)，說明各模塊作用及關(guān)鍵技術(shù)點。答案：技術(shù)架構(gòu)分為輸入層、處理層、輸出層：（1）輸入層：-視頻采集模塊：通過圖像傳感器（如IMX582）獲取連續(xù)幀，分辨率1920×1080@25fps；-預處理模塊：完成去噪（雙邊濾波）、色彩校正（3A算法：自動曝光AE、自動白平衡AWB、自動對焦AF）、縮放（統(tǒng)一至640×480輸入模型）。（2）處理層：-目標檢測模塊：采用輕量級模型（如YOLOv8n），檢測行人、車輛等目標，輸出包圍盒坐標（x1,y1,x2,y2）及類別置信度；-軌跡跟蹤模塊：基于SORT（SimpleOnlineandRealtimeTracking）算法，通過卡爾曼濾波預測目標位置，匈牙利算法匹配前后幀目標，生成連續(xù)軌跡；-越界判斷模塊：-區(qū)域標定：通過客戶端繪制虛擬警戒線（如ROI多邊形），存儲為坐標數(shù)組；-碰撞檢測：計算目標軌跡與警戒線的交點（使用射線法判斷點是否在線段兩側(cè)），若連續(xù)2幀檢測到穿越則觸發(fā)報警。（3）輸出層：-報警觸發(fā)模塊：輸出報警信號（GPIO觸發(fā)）、抓拍報警幀（帶時間戳、目標框）、上傳報警事件至平臺（JSON格式：{“time”:”2025-03-15T14:20:00”,“type”:”越界”,“target”:”行人”,“image_url”:”xxx”}）；-視頻輸出模塊：疊加報警框、時間戳、警戒線，通過HDMI輸出至本地顯示屏。關(guān)鍵技術(shù)點：-模型輕量化：通過模型剪枝、量化（INT8）、知識蒸餾，將YOLOv8n參數(shù)量壓縮至2.5M以下，滿足邊緣端（如RK3588）15fps實時性要求；-抗干擾優(yōu)化：針對光照變化（引入自適應閾值）、遮擋（軌跡預測補償）、誤檢（設(shè)置置信度閾值＞0.7）進行魯棒性提升；-低功耗設(shè)計：采用動態(tài)幀率（無目標時降為5fps）、按需喚醒（通過運動檢測模塊觸發(fā)AI計算）。4.簡述數(shù)字水印技術(shù)在安防視頻中的應用場景及實現(xiàn)原理，列舉2種常見攻擊方式及應對策略。答案：應用場景：（1）版權(quán)保護：在視頻流中嵌入廠商或用戶標識，防止非法復制傳播；（2）篡改檢測：通過水印完整性驗證視頻是否被剪輯、拼接；（3）溯源追蹤：為不同攝像頭分配唯一水印ID，便于定位視頻來源。實現(xiàn)原理（以魯棒性水印為例）：-預處理：將視頻幀轉(zhuǎn)換為YUV色彩空間，選取亮度分量Y（人眼對亮度更敏感）；-嵌入：采用DCT（離散余弦變換）將Y分量分塊（8×8），選擇中頻系數(shù)（抗壓縮），通過擴頻技術(shù)（如PN碼）調(diào)制水印信息（0/1序列）；-提?。簩邮找曨l同樣進行DCT變換，解擴頻后與原始PN碼相關(guān)運算，恢復水印信息。常見攻擊及應對：（1）噪聲攻擊（如高斯噪聲）：通過加入隨機噪聲破壞水印。應對策略：采用糾錯編碼（如RS碼）增強魯棒性，嵌入時增加水印能量（調(diào)整DCT系數(shù)修改量）；（2）視頻壓縮攻擊（如H.265編碼）：壓縮會損失高頻信息，破壞水印。應對策略：選擇DCT中頻系數(shù)（壓縮保留較好），結(jié)合量化步長自適應調(diào)整水印強度；（3）裁剪攻擊（如畫面縮放）：通過裁剪畫面去除水印區(qū)域。應對策略：采用盲水?。o需原始視頻），嵌入時擴散水印至全圖（如基于分形的水印分布）。二、算法類試題（共3題，每題25分）1.目標檢測模型訓練中，若驗證集mAP（meanAveragePrecision）遠低于訓練集，可能的原因有哪些？請?zhí)岢?種優(yōu)化方法并說明原理。答案：可能原因：（1）過擬合：模型在訓練集上過度學習噪聲或局部特征，泛化能力差；（2）數(shù)據(jù)分布不一致：訓練集與驗證集的光照、角度、目標尺寸分布差異大；（3）標簽質(zhì)量問題：驗證集標簽存在錯誤（如漏標、誤標），導致評估不準確；（4）正則化不足：未使用Dropout、權(quán)重衰減等抑制過擬合的方法。優(yōu)化方法：（1）數(shù)據(jù)增強（DA）：在訓練階段增加隨機旋轉(zhuǎn)（±15°）、顏色抖動（亮度±20%、對比度±15%）、隨機裁剪（保留目標區(qū)域≥70%），擴大數(shù)據(jù)多樣性，迫使模型學習更魯棒的特征。原理：通過模擬真實場景中的變化，減少對特定模式的依賴；（2）標簽平滑（LabelSmoothing）：將硬標簽（0/1）轉(zhuǎn)換為軟標簽（如0→0.1，1→0.9），降低模型對錯誤標簽的置信度。原理：緩解過擬合，使模型輸出更平滑，提升泛化能力；（3）學習率調(diào)整：采用余弦退火學習率（CosineAnnealingLR），在訓練后期逐漸降低學習率，避免在局部最優(yōu)震蕩。原理：通過動態(tài)調(diào)整學習率，使模型更精細地擬合數(shù)據(jù)分布；（4）增加驗證集相似性：若驗證集包含更多小目標，可在訓練集中增加小目標樣本（如通過復制小目標并隨機粘貼），或使用多尺度訓練（輸入尺寸在416×416至832×832間隨機變化）。2.給定兩張圖像A（1920×1080）和B（1280×720），其中A中檢測到目標框為（x1=500,y1=300,x2=800,y2=600），B是A的下采樣（縮放因子0.6，僅縮放，無裁剪）。計算B中對應目標框的坐標，并說明IoU（IntersectionoverUnion）在跨尺度目標匹配中的局限性。答案：（1）坐標計算：B的縮放因子=1280/1920=0.666...（寬），720/1080=0.666...（高），即統(tǒng)一縮放因子s=2/3≈0.6667。A中目標框?qū)?800-500=300，高=600-300=300；B中目標框坐標：x1’=500×s≈500×0.6667≈333.33，y1’=300×s≈200；x2’=800×s≈533.33，y2’=600×s≈400；因此B中目標框為（333.33,200,533.33,400）。（2）IoU的局限性：-尺度敏感性：跨尺度時，目標框尺寸變化導致IoU值無法準確反映語義相似性。例如，A中300×300的框與B中200×200的框（假設(shè)真實目標未變化），IoU可能因縮放導致重疊區(qū)域小，但實際是同一目標；-位置偏移不敏感：若目標在縮放時因?qū)R誤差產(chǎn)生平移（如雙線性插值導致的像素偏移），IoU可能低估匹配度；-形狀變化：若圖像縮放時寬高比不一致（如非等比縮放），目標框形狀改變，IoU無法區(qū)分是目標變化還是縮放導致的形變。3.某安防場景需檢測“電動車進電梯”行為，訓練數(shù)據(jù)包含1000張電梯內(nèi)圖像（其中200張含電動車）。請設(shè)計數(shù)據(jù)增強方案（至少5種方法），并說明如何通過損失函數(shù)設(shè)計緩解類別不平衡問題。答案：數(shù)據(jù)增強方案（需結(jié)合電梯場景特性）：（1）視角變換：模擬不同電梯攝像頭角度（如俯仰角±10°），使用仿射變換調(diào)整旋轉(zhuǎn)矩陣；（2）光照增強：模擬電梯內(nèi)燈光變化（亮度±30%、對比度±20%）、夜間補光（添加暖色調(diào)偏置）；（3）遮擋模擬：隨機遮擋電動車部分區(qū)域（如覆蓋30%面積的黑色塊），模擬乘客遮擋；（4）尺寸變換：將電動車目標框隨機縮放（0.8-1.2倍），并粘貼至其他電梯圖像（需保證不超出電梯邊界），增加小目標/大目標樣本；（5）偽視頻幀生成：從連續(xù)視頻中抽取相鄰幀（間隔1-2幀），通過光流法生成中間幀，增加時序相關(guān)性樣本；（6）噪聲添加：模擬低質(zhì)量攝像頭的高斯噪聲（σ=10）、JPEG壓縮噪聲（質(zhì)量因子30-70）。緩解類別不平衡的損失函數(shù)設(shè)計：（1）FocalLoss：對易分類樣本（置信度高）降低損失權(quán)重，難分類樣本（置信度低）增加權(quán)重。公式：FL(pt)=-α(1-pt)^γlog(pt)，其中α平衡正負樣本（正樣本α=0.75，負樣本α=0.25），γ≥0調(diào)節(jié)易難樣本權(quán)重（通常取2）；（2）類別平衡交叉熵（Class-BalancedCE）：通過有效樣本數(shù)（1/(1-β^n)，β=0.999）調(diào)整類別權(quán)重，公式：CB-CE=(1-β)/(1-β^n)CE，其中n為類別樣本數(shù)；（3）混合損失：結(jié)合FocalLoss與DiceLoss（關(guān)注前景區(qū)域重疊），DiceLoss=1-2|X∩Y|/(|X|+|Y|)，總損失=λFL+(1-λ)DiceLoss（λ=0.8），提升小目標（電動車）的定位精度。三、產(chǎn)品類試題（共2題，每題30分）1.某社區(qū)提出“智慧安防”升級需求，核心痛點包括：（1）獨居老人跌倒難以及時發(fā)現(xiàn)；（2）電動車違規(guī)進入電梯頻發(fā)；（3）夜間圍墻區(qū)域監(jiān)控盲區(qū)多。作為產(chǎn)品經(jīng)理，需設(shè)計一套解決方案。請描述方案架構(gòu)、核心功能及關(guān)鍵技術(shù)選型。答案：方案架構(gòu)：采用“云-邊-端”協(xié)同架構(gòu)，包含感知層、邊緣層、平臺層：（1）感知層：-電梯攝像頭：400萬像素星光級攝像機（SONYIMX678），支持寬動態(tài)（120dB），安裝于電梯頂部，覆蓋轎廂全區(qū)域；-老人活動區(qū)攝像頭：帶人體姿態(tài)檢測的AI攝像頭（海思3559A芯片），部署于客廳、衛(wèi)生間，分辨率2560×1440@30fps；-圍墻補光設(shè)備：智能球機（20倍光學變焦）+激光補光燈（有效距離200米），搭配毫米波雷達（120°探測角度，精度±0.5米），彌補夜間可見光盲區(qū)。（2）邊緣層：-電梯邊緣計算終端（RK3588S）：部署“電動車檢測”模型（YOLOv8s量化版），實時分析視頻流，檢測到電動車時觸發(fā)電梯開門并語音警告（“電動車禁止入內(nèi)”）；-老人監(jiān)護邊緣終端（地平線征程5）：運行Openpose輕量版姿態(tài)估計算法，通過關(guān)節(jié)點（肩、髖、膝）角度判斷跌倒（如髖關(guān)節(jié)與膝關(guān)節(jié)角度＜30°且持續(xù)2秒），觸發(fā)報警；-圍墻融合終端：融合視頻與雷達數(shù)據(jù)（時間同步誤差＜10ms），雷達檢測到移動物體時聯(lián)動球機轉(zhuǎn)向并放大，視頻確認后標記為“可疑人員”。（3）平臺層：-社區(qū)安防管理平臺（B/S架構(gòu)）：-實時監(jiān)控：電子地圖展示各攝像頭狀態(tài)、報警事件（紅點標注）；-事件管理：跌倒報警關(guān)聯(lián)老人檔案（姓名、家屬電話），自動發(fā)送短信通知；電動車違規(guī)記錄生成周報表，推送至物業(yè)；-智能分析：通過歷史數(shù)據(jù)訓練“高風險時段”模型（如晚8-10點圍墻區(qū)域事件高發(fā)），輔助物業(yè)安排巡邏。核心功能：（1）跌倒檢測：支持衛(wèi)生間、客廳等復雜背景下的姿態(tài)識別，漏報率＜2%，誤報率（如坐下、彎腰）＜5%；（2）電動車禁入：電梯內(nèi)檢測響應時間＜0.5秒，支持載物電動車（如加裝后備箱）、多人推電動車場景；（3）圍墻周界防護：雷達與視頻聯(lián)動率＞95%，夜間目標檢測距離≥150米，誤報（如動物、樹葉）率＜3%。關(guān)鍵技術(shù)選型：-姿態(tài)估計：采用HRNet（High-ResolutionNetwork）輕量版，保留高分辨率特征圖，提升關(guān)節(jié)點定位精度（PCK@0.2＞90%）；-多模態(tài)融合：基于卡爾曼濾波的雷達-視頻目標關(guān)聯(lián)算法，解決雷達“虛警”與視頻“漏檢”問題；-隱私保護：老人活動區(qū)視頻僅在邊緣端分析，關(guān)鍵幀（如跌倒瞬間）上傳時進行面部模糊（高斯模糊半徑15），滿足《個人信息保護法》要求。2.某安防公司計劃推出一款“家庭用智能可視門鈴”，需與現(xiàn)有攝像頭、門鎖等設(shè)備聯(lián)動。請列出需求優(yōu)先級排序（分高、中、低），并說明核心交互流程設(shè)計。答案：需求優(yōu)先級排序：高優(yōu)先級（必須滿足）：（1）基礎(chǔ)功能：1080P高清視頻通話（雙向語音）、移動偵測（門口人員停留＞3秒觸發(fā)）、夜間紅外補光（距離5米）；（2）安全聯(lián)動：檢測到異常（如暴力撬門）時，自動觸發(fā)室內(nèi)攝像頭錄制、門鎖反鎖（需門鎖支持API）、向手機推送報警（含視頻片段）；（3）用戶體驗：APP快速連接（配網(wǎng)時間＜30秒）、云存儲（7天免費，支持本地存儲擴展）、低電量提醒（剩余10%時推送通知）。中優(yōu)先級（提升競爭力）：（1）智能識別：人臉識別（支持5個家庭成員，陌生人標記）、快遞員識別（檢測“快遞箱”或“制服”）；（2）交互擴展：與智能音箱聯(lián)動（“小度，查看門鈴畫面”）、電子屏顯示（推送留言、天氣）；（3）防拆設(shè)計：機身被撬動時觸發(fā)報警（內(nèi)置加速度傳感器，閾值設(shè)置為0.5g）。低優(yōu)先級（可選）：（1）增值服務：快遞代簽收（與快遞公司API對接）、訪客預約（生成臨時密碼）；（2）個性化設(shè)置：自定義報警靈敏度（高/中/低）、消息推送時段（如勿擾模式22:00-7:00）；（3）外觀定制：提供多種顏色（香檳金、深空灰）、安裝方式（貼裝/嵌入式）。核心交互流程（以“陌生人逗留報警”為例）：（1）觸發(fā)條件：門鈴攝像頭檢測到門口有人員停留（通過光流法判斷位移＜0.1像素/幀，持續(xù)3秒）；（2）本地處理：啟動高清錄像（10秒片段），調(diào)用輕量級人臉識別模型（ArcFace-Light），若未匹配到家庭成員；（3）聯(lián)動響應：-向手機APP推送通知（“門口有陌生人逗留”，內(nèi)容：實時畫面+10秒錄像）；-觸發(fā)室內(nèi)攝像頭（位于客廳）轉(zhuǎn)向門口方向并錄制（持續(xù)30秒）；-門鎖進入臨時鎖定狀態(tài)（禁止外部密碼開鎖，僅支持指紋/人臉識別）；（4）用戶操作：用戶通過APP可選擇“通話”（與訪客實時對話）、“標記為熟人”（加入白名單）、“忽略”（取消后續(xù)報警）。四、綜合類試題（共1題，30分）請結(jié)合2025年安防行業(yè)趨勢，分析AI大模型對傳統(tǒng)安防產(chǎn)品的影響，列舉3個具體應用場景并說明技術(shù)實現(xiàn)路徑。答案：2025年安防行業(yè)趨勢包括：AI大模型深度融合、云邊端協(xié)同計算普及、隱私計算技術(shù)成熟、行業(yè)標準化加速。AI大模型（如多模態(tài)大模型、視覺大模型）對傳統(tǒng)安防的影響主要體現(xiàn)在：（1）從“單任務”到“多任務”：傳統(tǒng)安防模型（如僅人臉檢測或僅車輛識別）需獨立部署，大模型通過參數(shù)共享支持多任務學習（如同時檢測人、車、消防設(shè)施），降低邊緣端計算資源占用；（2）從“依賴標注”到“少樣本學習”：大模型通過預訓練（如在百萬級安防視頻上自監(jiān)督學習）獲得通用特征，僅需少量標注數(shù)據(jù)（如100張樣本）即可微調(diào)至特定場景（如工地安全帽檢測），解決小樣本標注難題；（3）從“局部感知”到“全局理解”：大模型結(jié)合上下文信息（如時間序列、空間關(guān)系），實現(xiàn)復雜事件推理（如“人員徘徊→丟棄包裹→離開”關(guān)聯(lián)為