车道线检测是自动驾驶和ADAS系统的关键技术，旨在解决真实道路场景中的干扰、复杂环境和精度需求。本毕业设计采用Matlab实现，分为主车道和多车道检测两部分。主车道检测结合FCN语义分割和层次聚类，快速定位车辆所在车道；多车道检测采用共享编码器和多任务解码器，精准区分不同车道。系统通过数据预处理、模型优化和后处理步骤，在复杂场景下达到85%以上的准确率，显著优于传统算法。测试结果显示，该方法在阴影、破损车道线及雨天等复杂条件下表现优异，具备良好的实时性和鲁棒性。

该项目开发了一套基于K-means聚类和3D可视化的城市PoP级拓扑展示系统，用于解决传统网络管理存在的节点分布不直观、人工分析效率低等问题。 系统采用Python+Vue技术栈，通过5个步骤实现： 数据采集：使用Scrapy多线程爬取路IP路由表数据，并获取IP地理信息； 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重和特征提取； K-means聚类：将PoP节点按地理位置和连接数聚成5个簇，区分核心与边缘节点； 拓扑构建：改进FR力引导算法，引入社团引力和地理引力优化布局； 3D可视化：通过Cesium实现3D地

摘要： 本文设计了一套基于用户画像的精准营销系统，通过LRFM模型（增强版RFM）与K-means聚类实现用户分群。系统架构分为数据层（会员信息、消费行为）、处理层（特征工程、聚类分析）和应用层（画像可视化、精准策略）。核心算法包括：1）LRFM模型量化用户价值（入会程度、最近消费、频次、金额）；2）K-means聚类划分用户群体，结合轮廓系数优化分群数。实验表明，该方法能有效解决传统营销资源浪费、个性化不足等问题，实现数据驱动的精准触达。完整代码与数据集可联系作者获取。

摘要： 针对高维数据特征选择问题，本文提出一种改进的多目标粒子群优化算法（MOPSO-ASFS）。通过自适应惩罚PBI分解法动态平衡分类准确率与特征数量，结合反向学习和特征频率机制提升搜索效率。在9个UCI数据集上的实验表明，相比传统方法，该算法在高维数据（如649维MultipleFeatures）中特征选择率降低20%至0.24，分类准确率提升2.7%达91.2%，HV值提高3.3%至0.965，且Pareto前沿更优。改进的粒子更新策略使计算效率提升25%，有效解决了传统PSO的局部最优和计算量大问题

本文提出了一种基于图像处理的齿轮非接触测量方法，通过CCD相机采集齿轮图像，利用MATLAB进行图像预处理（直方图均衡、引导滤波、二值化）、边缘检测（Canny算子）和几何参数计算，实现了齿顶圆直径、齿数和模数等关键参数的自动测量。系统采用张正友标定法校正相机畸变，测量精度可达0.1%，单次测量时间仅5秒，解决了传统接触式测量效率低、精度差的问题，为齿轮质量检测提供了高效可靠的自动化解决方案。

本文设计了一个隐私信息获取系统，基于不经意传输协议（OT）实现安全数据共享。系统采用三层架构：信息采集层（Sigar获取硬件数据）、传输层（Axis2发布Web Service服务）、展示层（JTopo可视化拓扑）。核心技术包括2选1/n选1不经意传输协议，确保数据隐私性；MySQL存储基础信息和实时数据；JFreeChart展示动态指标。系统实现了安全与共享的平衡，适用于企业内部数据交换等场景。

实现了10类驾驶行为的实时识别，验证准确率93.45%，预警响应<0.5秒；提出“多模型融合”策略，比单模型准确率提升16%，泛化能力更强；系统可直接接入车载摄像头，支持声音+视觉预警，落地性强。