格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解

格灵深瞳视觉算法面试30问全景精解

——AI感知 × 智能安防 × 场景创新：格灵深瞳视觉算法面试核心考点全览

前言

格灵深瞳（GREATVISION）作为国内领先的人工智能与计算机视觉企业，专注于智慧安防、智能交通、智慧零售等领域，推动视觉算法在大规模城市级场景的落地。格灵深瞳视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在复杂场景下的创新能力与工程实践。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与工程落地，助你在格灵深瞳等AI企业视觉算法岗位面试中脱颖而出。

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1. 视频结构化分析中的多目标跟踪算法

考察：多目标跟踪与数据关联能力

解答：
多目标跟踪（MOT）旨在视频中同时跟踪多个目标，常用方法有SORT、DeepSORT、FairMOT等。

原理说明：

• 数据关联：匈牙利算法、IoU匹配、外观特征匹配。
• 运动预测：卡尔曼滤波预测目标位置。
• 损失函数：
  L=Ldet+λLassoc L = L_{det} + \lambda L_{assoc}