python深度学习毕设课题大全

🚩 1 前言

🔥 Hi,大家好呀,大四的同学马上要开始毕业设计啦,大家做好准备了没呢!

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求。

🔥 为了大家能够以最少的精力顺利通过毕业设计,学长推荐20个优秀的毕设项目给大家,同时分享项目与论文(源码+论文)。

🔥 下文会对每个推荐的项目进行展示与打分,大家可以挑选自己喜欢的项目作为毕业设计。

🧿详细项目介绍及项目分享,见文末!


1.1 选题注意事项

1.1.1 难度怎么把控?

(对于只要求顺利毕业的同学)定题不能定的太难,也不能定的太简单。太难了,自己做不出;太简单了,工作量不够,论文也没法写, 甚至进不了答辩。

1.1.2 题目名称怎么取?

还有,最近很多同学跟学长反应,自己定的题目总是被老师打回去,这还真不怪老师,我看到你们定的题目也是哭笑不得。。。。。

学长在这里给你们分享一个定题标准,跟着这个标准定题准没错:

“使用了什么算法(技术) + 在什么场景下 + 解决了哪一类问题”


1.2 开题选题推荐

1.2.1 起因

近期开题的同学越来越多,很多同学不知道怎么选题,不知道老师分配的题目应该怎么做,指导老师分享的信息不多,无从下手。

1.2.2 核心- 如何避坑(重中之重)

毕设选题实际上对很多同学来说一个大坑, 每年挖坑给自己跳的人太多太多,选题选得好后面的答辩以及论文撰写会轻松很多,选的不好就是一个无穷无尽的折磨。。。。

1.2.3 怎么办呢?

其实这主要是由于大部分同学对某种具体场景所需要的技术不清晰而导致的,定题的时候想当然的觉得某种功能是很好实现的,但是实际上往往并非如此。

所以,建议对课题实现技术不清晰的同学,最好是找自己的研究生学长或者老师详细的把关机技术以及实现流程理清楚。

或者选择下面学长推荐的这些选题和项目,都是精挑细选适合当下学校教学环境的项目,大家可以用于学习和参考。


🚩2 选题概览

  • 毕业设计 基于协同过滤的电影推荐系统
  • 毕业设计 基于wifi的室内定位算法设计与实现
  • 毕业设计 基于opencv的银行卡识别
  • 毕业设计 基于python的答题卡识别评分系统
  • 毕业设计 基于深度学习的安检管制物品识别系统
  • 毕业设计 基于深度学习二维码检测识别系统
  • 毕业设计 基于机器视觉的车牌识别系统
  • 毕业设计 基于大数据的游数据分析可视化系统(源码分享)
  • 毕业设计 基于深度学习的抽烟行为检测算法实现(源码分享)
  • 毕业设计 基于深度学习的驾驶行为检测(玩手机)
  • 毕业设计 基于python的搜索引擎设计与实现
  • 毕业设计 深度学习 opencv 公式识别
  • 毕业设计 yolo深度学习动物识别
  • 毕业设计 深度学习花卉识别
  • 毕业设计 深度学习垃圾分类
  • 毕业设计 深度学习水果识别
  • 毕业设计 深度学习安全帽佩戴检测系统
  • 毕业设计 人脸识别系统
  • 毕业设计 机器视觉网络课堂专注检测系统
  • 毕业设计 基于大数据的b站数据分析
  • 毕业设计 基于大数据人才岗位数据分析
  • 毕业设计 大数据电商用户行为分析及可视化(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据电影数据分析与可视化系统
  • 毕业设计 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据抖音短视频数据分析与可视化(源码)
  • 毕业设计 大数据房价数据分析及可视化(源码分享)
  • 毕业设计 大数据共享单车数据分析与可视化(源码分享)
  • 毕业设计 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
  • 毕业设计 大数据用户画像分析系统(源码分享)
  • 毕业设计 人脸识别学生课堂考勤专注检测系统(项目+论文)
  • 毕业设计 基于深度学习的新闻文本分类算法系统(源码+论文)
  • 毕业设计 基于深度学习的车牌识别(源码分享)
  • 毕业设计 深度学习口罩佩戴检测系统(源码+论文)
  • 毕业设计 基于SPIMI的新闻搜索引擎系统(源码+论文)
  • 毕业设计 基于机器视觉的驾驶疲劳检测系统(源码+论文)
  • 毕业设计 基于深度学习的人脸表情识别(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习手写数字识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习安全帽佩戴检测(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习的人体跌倒检测与识别(源码+论文)
  • 毕业设计 机器学习的垃圾邮件分类系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习情感分类算法系统(源码+论文)
  • 毕业设计 机器学习服务器异常日志分类(源码+论文)
  • 毕业设计 图像隐写算法研究与实现(源码+论文)
  • 毕业设计 Django股价预测可视化系统(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据招聘数据可视化系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习车道线检测(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习交通车流量计数系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习遮挡下的人脸识别(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习照片上色与动态化
  • 毕业设计 深度学习驾驶行为识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据电影数据分析与可视化系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习手势识别系统
  • 毕业设计 深度学习人脸性别年龄识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习行人重识别(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习验证码识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习植物识别与网络动态可视化系统(源码+论文)
  • 毕业设计 机器视觉指纹识别特征对比算法(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据食物营养数据分析可视化系统(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据校园卡数据分析系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习异常流量检测系统(算法+论文)
  • 毕业设计 大数据招聘租房可视化系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习动物识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习社交距离检测系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习昆虫识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习火焰检测识别(源码+论文)
  • 毕业设计 深度学习街道行人流量计数系统
  • 毕业设计 深度学习交通标志识别系统(源码+论文)
  • 毕业设计 大数据B站数据分析可视化系统

🚩 3 项目概览

由于篇幅限制,这里只放项目的部分实现效果截图简介,并且仅列举20个项目,详细介绍及其他项目见文末!

题目1 : 大数据电商用户行为分析及可视化

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详细分析文档

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目2 : 基于大数据的电影数据分析与可视化系统

在这里插入图片描述

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🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目3 : 基于大数据情感分析的网络舆情分析系统 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目4 : 基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目5 : 大数据房价数据分析及可视化 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目6 : 基于大数据的共享单车数据分析与可视化 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目7 : 大数据用户画像分析系统 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目8 : 人脸识别学生课堂考勤专注检测系统 

在这里插入图片描述

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项目包含内容

在这里插入图片描述

完整详细设计论文
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🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目9 : 基于深度学习的新闻文本分类算法系统 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

上万字完整详细设计论文
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🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目10 : 基于深度学习的车牌识别 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目11 : 深度学习口罩佩戴检测系统 

在这里插入图片描述

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在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

完整详细设计论文
在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目12 : 基于SPIMI的新闻搜索引擎系统 

在这里插入图片描述
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项目包含内容

在这里插入图片描述

完整详细设计论文
在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目13 : 基于机器视觉的驾驶疲劳检测系统 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

1万4千字 完整详细设计论文
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🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目14 : 基于深度学习的人脸表情识别 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

上万字 完整详细设计论文

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目15 : 基于深度学习的手写数字识别系统 

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

完整详细设计论文
在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目16 : 深度学习安全帽佩戴检测 

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

一万五千字 完整详细设计论文
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🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目17 : 深度学习的人体跌倒检测与识别 

在这里插入图片描述

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项目包含内容

在这里插入图片描述

完整详细设计论文

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目18 : 基于机器学习的垃圾邮件分类系统 

在这里插入图片描述
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项目包含内容

在这里插入图片描述

完整详细设计论文
在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目19 : 深度学习情感分类算法系统 

在这里插入图片描述
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项目包含内容
在这里插入图片描述

完整详细设计论文

在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

题目20 : 机器学习服务器异常日志分类 

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

项目包含内容

在这里插入图片描述

1万4千字 完整详细设计论文
在这里插入图片描述

🥇 题目综合评分(每项满分5分)

  • 难度系数:3分
  • 工作量:3分
  • 创新点:4分

🧿详细项目介绍及项目分享,见文末!

### 关于深度学习毕业设计项目的建议 #### 1. 深度学习选题方向 对于深度学习相关的毕业设计,可以从以下几个方面入手:计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和时间序列预测等热门领域。例如,在计算机视觉领域可以研究图像分类、目标检测或者语义分割等问题;而在 NLP 领域,则可以选择机器翻译、情感分析或问答系统作为课题[^1]。 #### 2. 资料获取途径 为了顺利完成基于深度学习的毕业论文写作以及实际开发工作,需要广泛收集理论基础和技术实现方面的参考资料。推荐查阅最新的学术期刊文章如《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》, 同时也可以关注顶级会议发表的内容比如 NeurIPS 或者 CVPR 上的相关主题报告[^2]。此外,GitHub 平台上有许多开源项目可供参考学习,这些资源能够帮助理解具体应用场景下的模型构建方法及其优化技巧。 #### 3. 实现方案概述 在确定好具体的题目之后,就需要规划整个项目的实施流程了。一般而言,这会涉及到数据预处理阶段(清洗噪声点并调整格式以便输入神经网络)、建立合适的架构来解决特定任务需求(可能采用卷积层用于特征提取加全连接层完成最终决策),最后通过反复训练验证直至达到预期性能指标为止[^3]。 #### 4. 常见使用的数据集介绍 针对不同类型的深度学习应用,存在多种公开可用的数据集合供开发者下载使用。如果专注于图片识别类别的挑战赛的话,“CIFAR-10” 小型彩色物体数据库是一个不错的选择因为它包含了十个类别共六万张尺寸固定的RGB图样便于初学者入门练习;而对于语音信号处理感兴趣的同学来说,“LibriSpeech ASR Corpus”,它由大量英文朗读书籍片段组成非常适合用来测试端到端自动发音辨识系统的效能表现[^4]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape=(32, 32, 3), num_classes=10): model = models.Sequential() # 添加第一个卷积层与池化操作 model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 继续堆叠更多卷积层... model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')) return model ``` 上述代码展示了一个简单的 CNN 架构定义过程,适用于 CIFAR-10 这样的小型图像分类问题。
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