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本项目开发了基于深度学习的番茄病虫害分类系统，采用ResNet-18模型对蚜虫、白粉虱等5类病虫害进行识别。系统包含完整的数据处理流程（合并原始与增强图像、8:2划分训练验证集）、模型训练（Adam优化器、20轮次）和预测功能，验证集准确率良好。项目为农业智能化提供技术支持，未来可扩展更多病害类别、优化网络结构并实现移动端部署。包含源码、数据集、教程等全套资料。

本文整理了63个基于YOLOv8和PyQt的计算机视觉毕业设计选题，涵盖智能安防、工业检测、智慧交通、农业病害识别等多个领域。选题采用Python+深度学习+PyQt技术路线，强调算法与系统集成，并按难度分为四个等级：Level1（基础应用）、Level2（系统开发）、Level3（算法融合）和Level4（综合创新）。所有项目均可扩展为Web架构，配套完整开发资料，适合不同层次的学生选择，既能满足基础毕业要求，也能支撑高分科研项目。

本文整理了20个AI专业本科毕业设计选题，涵盖计算机视觉多个方向，并按难度分为四个等级：Level1（工具级）适合基础型毕设，Level2（系统级）包含完整业务流程，Level3（算法结合）引入深度学习模型，Level4（综合创新）为多模态研究型项目。选题包括目标检测、图像分类、图像分割、视频分析等方向，每个选题均提供创新点和功能说明。难度从易到难排序，基础薄弱者可选择迁移学习图像识别（第6题）等简单项目，追求挑战者可选智能监控综合分析系统（第20题）等复杂课题。同时提供62个具体项目案例和开题建议，强调选

摘要：本文基于YOLOv8深度学习框架开发了一款生活垃圾检测系统，可识别可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾4类目标。系统采用2743张标注图片进行训练，mAP@0.5达到0.876，实现了高精度检测。通过Python与PyQt5开发的UI界面支持图片、视频及摄像头检测，并可将结果保存。该系统有助于提升垃圾分类效率，促进资源循环利用，适用于家庭、社区等多样化场景。项目提供完整源码、数据集及部署教程，环境配置要求Python3.9。

本文基于YOLOv10/v8/v5深度学习框架，开发了一套水下海生物检测识别系统。该系统可识别4类海洋生物（海胆、海参、扇贝、海星），支持图片、视频及实时摄像头检测功能。研究通过7464张标注图片训练模型，对比分析了YOLOv5n、YOLOv8n和YOLOv10n三种模型的性能表现（Precision、Recall、mAP等指标）。最终实现的PyQt5可视化界面系统具有目标计数、置信度显示、结果保存等功能，可应用于海洋资源管理、水产养殖等领域。文章详细介绍了数据集准备、模型训练评估流程，并提供了完整的代码实

摘要：本文设计了一个基于VGG19深度学习的图像风格迁移系统，采用Flask框架搭建Web界面，MySQL管理用户数据。系统支持内置风格库选择和自定义图片两种迁移模式，通过VGG19特征提取、损失函数计算和L-BFGS优化算法实现图像生成。具备用户管理、历史记录等功能，适用于艺术创作、广告设计等场景，也可作为深度学习与Web开发的教学案例。建议结合系统流程图和核心代码，重点理解VGG19特征提取机制及前后端交互逻辑。

大家好,这里是源码空间站学长人工智能专业毕业设计毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!

摘要：本文基于MATLAB平台设计实现了QAM调制通信系统链路仿真，重点研究了16QAM、64QAM和256QAM在不同信道条件下的性能表现。通过构建完整的通信链路模型，包括发射端、AWGN/Rayleigh信道和接收端模块，实现了从比特流生成、调制解调到误码率分析的全过程仿真。研究结果表明，系统能够有效评估调制阶数、信道环境对传输性能的影响，并验证了自适应调制方案的优势，为实际通信系统设计提供了有价值的参考依据。

羊群密集计数系统设计与实现 摘要：本研究提出了一种基于PyQt和深度学习的羊群密集计数系统，旨在解决传统人工计数方法在效率、准确性和成本方面的问题。系统采用改进的密度图估计算法处理羊群重叠问题，通过PyQt构建用户友好界面，支持图像和视频的实时处理与分析。研究内容包括数据采集与处理、深度学习模型设计（基于CSRNet和VGG16-FCN的改进）、系统开发与性能评估。实验结果表明，系统在密集场景下计数准确率达到90%以上，显著优于人工计数方法。创新点包括自适应多场景算法、交互式校正机制和轻量化模型设计，为畜牧

摘要：本研究开发了一套基于PyQt和深度学习的心脏病智能检测系统，旨在辅助临床心脏病预测诊断。系统整合患者临床数据（如年龄、血压、心电图等），通过深度学习模型（准确率85%以上）进行风险评估，并采用PyQt框架构建直观用户界面。研究解决了医疗AI领域存在的模型解释性不足、数据质量差等关键问题，创新性地实现了风险分层评估和本地化部署。系统包含数据管理、可视化分析和预测结果展示三大功能模块，为医生提供决策支持，同时降低基层医疗机构的诊断门槛。该研究为人工智能在医疗领域的实际应用提供了可行方案。

本文提供了人工智能专业毕业设计选题指南，涵盖了多个实用方向。选题包括智能垃圾分类、虚拟试衣、食材识别、OCR优化等视觉应用；论文摘要、方言翻译、情感分析等NLP项目；语音训练、环境监测等音频应用；学习推荐、健康管理等智能教育及生活应用。建议选择有公开数据集、利用开源框架、限定场景的项目，注重实用性而非理论创新。文章强调选题要难度适中、工作量充足，并提供了选题帮助渠道。

本文为人工智能专业本科生提供毕业设计选题指导，整理了30个低难度且具创新性的选题方向，涵盖NLP、图像识别、智能系统等多个领域。文章强调选题要难易适中、工作量充足，避免影响论文撰写和答辩。同时提供了学长作品实例和选题帮助渠道，旨在帮助学生解决选题困惑，平衡毕设与其他毕业事宜。

本文为人工智能专业毕业设计选题指南，提供100个最新精选选题，涵盖商品包装识别、船舶目标检测、智能问答系统等多个应用领域。针对开题阶段常见问题，给出选题建议：选题难度应适中，需考虑知识储备与工作量，避免过难导致无法完成或过简影响论文撰写。同时推荐了相关实例视频资源，帮助学生在考研、实习等毕业季多重压力下，顺利完成符合要求的毕业设计选题。

随着城市化进程的加速和社会安全需求的提升，视频监控系统已成为现代城市安全管理不可或缺的组成部分。据统计，截至2022年，我国公共安全视频监控建设联网应用数量已突破2亿路，居全球首位。然而，海量视频数据的有效分析与利用仍面临巨大挑战。传统的视频监控系统主要依靠人工观看，不仅工作量巨大，效率低下，而且容易出现因疲劳导致的遗漏和误判。

本文提出了一种基于深度学习的道路缺陷智能检测系统，通过融合YOLOv5目标检测算法与PyQt图形界面，实现对裂缝、坑洞等道路缺陷的自动化检测与评估。系统采用多环境数据集增强模型泛化能力，优化小目标检测性能，并设计友好的交互界面降低使用门槛。相比传统人工检测方法，该系统可显著提升检测效率与准确性，为道路养护管理提供智能化解决方案。技术路线包括数据集构建、模型优化、界面开发与系统集成，最终形成一套完整的道路缺陷检测工具，具有实际应用价值。

摘要： 本研究设计并实现了一个基于PyQt和深度学习的桥梁缺陷智能检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、成本高的问题。系统采用YOLOv5目标检测算法，可识别裂缝、剥落、锈蚀、渗水和露筋五类桥梁缺陷，并集成PyQt5开发友好交互界面。研究内容包括数据集构建、模型优化、界面设计及系统集成，通过实验验证了系统在复杂环境下的检测准确性。创新点包括优化检测模型、融合图像增强技术及全流程自动化报告生成。系统可提升桥梁检测效率，为工程维护提供智能化解决方案。

本文提出了一种基于深度学习的交通标志智能识别系统设计方案。该系统采用改进的CNN架构（如MobileNetV3或EfficientNet），结合注意力机制和多尺度特征融合技术，能够有效识别各类交通标志。研究内容涵盖数据收集与增强、模型优化、系统集成等关键环节，设计了包含图像预处理、模型推理、结果可视化等功能模块的PyQt5图形界面系统。通过整合公开数据集和补充中国特有交通标志数据，构建了具有代表性的训练集。测试表明，系统在保持高准确率（90%以上）的同时具备较快的推理速度，可适应不同光照、角度和部分遮挡等复

该系统旨在通过摄像头实时监控高空区域，检测并报警可能的高空抛物行为。系统主要包括以下功能模块：视频采集模块深度学习目标检测模块轨迹分析模块报警与记录模块用户界面模块技术栈选择GUI框架：PyQt5深度学习框架：PyTorch/TensorFlow视频处理：OpenCV数据存储：SQLite/MySQL

本文摘要：本研究设计了一个基于深度学习的大豆病虫害智能检测系统，旨在解决传统人工检测方法效率低、成本高的问题。系统采用卷积神经网络（CNN）模型，支持9种常见病虫害识别，包括霜霉病、锈病、蚜虫等。通过PyQt5开发了可视化界面，实现图像上传、智能检测、结果展示和防治建议等功能。研究提出了完整的技术方案，包括数据预处理、模型训练优化、系统集成等关键环节。实验结果表明，该系统能有效提高检测精度和效率，为农业生产提供智能化决策支持，具有推广应用价值。

本研究提出了一种基于改进U-Net的胸部CT图像语义分割系统，针对肺部、心脏、血管和骨骼等多组织分割任务进行优化。系统采用混合注意力机制和多尺度特征融合策略提升分割精度，设计组织特异性损失函数解决类别不平衡问题。通过实验验证，系统在测试集上达到平均Dice系数≥0.90的性能指标，单张CT处理时间<1秒。该系统支持DICOM格式数据，提供二维/三维可视化功能，可辅助临床医生进行疾病诊断和手术规划，有效减轻阅片负担。研究成果包括1套完整的分割软件、1-2篇学术论文及相关专利，具有显著的临床应用价值。

本文提出了一种基于深度学习的车辆检测与跟踪系统，整合YOLOv5目标检测算法和DeepSORT跟踪算法，实现对车辆的实时检测、跟踪、车速测量和车流量统计。系统采用模块化设计，包含检测、跟踪、车速计算、流量统计等核心模块，并基于PyQt5开发了用户友好的图形界面。研究解决了传统交通监测方法成本高、覆盖范围有限的问题，为交通管理提供了一种低成本、高效率的解决方案。系统预期检测准确率达85%以上，跟踪成功率80%以上，车速测量误差控制在10%以内，在普通PC上可实现实时处理（≥15fps）。该系统具有技术创新性、

本文提出了一种基于PyQt和深度学习的葡萄叶病虫害检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、误差大的问题。系统采用卷积神经网络(CNN)模型，通过图像识别技术实现葡萄白粉病、黑腐病等常见病虫害的自动检测。研究内容包括：1)设计用户友好的PyQt界面，支持图像上传和结果展示；2)构建深度学习模型，采用数据增强技术提升模型泛化能力；3)实现SQLite数据库管理用户信息和检测记录。该系统能显著提高检测效率，减少农药使用，推动智能农业发展。创新点在于将深度学习与GUI技术结合，形成完整的病虫害检测解决方案，具有重要的

本文提出了一种基于深度学习和PyQt的面部口罩检测系统，旨在解决公共场所人工检测口罩佩戴效率低下的问题。系统采用卷积神经网络(CNN)作为核心算法，通过PyQt构建用户友好界面，实现了用户注册登录、图像上传、口罩检测及结果展示等功能。研究分析了国内外口罩检测技术现状，指出深度学习在复杂场景下的检测优势。系统设计包含用户管理、图像处理和深度学习模型三个模块，采用数据增强技术提高模型鲁棒性。实验结果表明，该系统能有效识别口罩佩戴情况，准确率达较高水平，可广泛应用于机场、医院等公共场所，为疫情防控提供技术支持。

本文提出了一种基于深度学习与PyQt的焊缝质量检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、误差率高的问题。系统采用卷积神经网络(CNN)模型进行焊缝质量分类，通过PyQt开发用户界面实现图像上传、结果显示及用户管理功能。研究内容包括：1)构建CNN模型进行焊缝质量二分类；2)设计图形用户界面实现检测流程；3)开发用户注册登录系统。实验表明，该系统能有效实现焊缝质量的自动化检测，准确率达90%以上，显著提高了检测效率和可靠性。该系统可广泛应用于压力容器、核电等工业领域，具有重要的工程应用价值。

本研究开发了一种基于深度学习的家庭鼠患智能检测系统，采用卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术，实现鼠患图像的自动分类。系统通过PyQt5框架构建用户界面，支持图像上传、实时检测和结果展示。研究包含数据增强、模型训练、性能优化等关键环节，使用ResNet50预训练模型进行微调，最终达到较高检测准确率。该系统能有效解决传统人工检测效率低、漏检率高等问题，为家庭环境鼠患防控提供智能化解决方案，具有降低人工成本、提升检测效率的实际应用价值。

本文提出了一种基于深度学习的森林火灾智能检测系统，通过卷积神经网络（CNN）实现火灾图像的自动识别。系统采用PyQt5框架开发用户界面，支持图像上传、火灾检测和结果展示功能。研究内容包括：1）构建火灾图像数据集并进行数据增强；2）基于ResNet50预训练模型进行迁移学习；3）开发图形用户界面实现交互功能。系统通过深度学习技术提高了火灾检测的准确性和实时性，相比传统监测方法具有响应速度快、自动化程度高等优势。该研究为森林火灾防控提供了智能化解决方案，展示了AI技术在自然灾害防治中的应用潜力。

本文提出了一种基于深度学习的中草药图像分类系统，旨在解决传统人工识别方法效率低、主观性强的问题。系统采用卷积神经网络(CNN)作为核心算法，结合PyQt5框架开发用户界面，实现中草药图像的自动分类识别。研究内容包括：1) 构建中草药图像数据集并进行预处理；2) 设计并训练深度学习模型，采用ResNet等网络结构；3) 开发包含用户认证、图像上传和结果展示功能的交互界面。系统创新性地应用迁移学习和数据增强技术，提高了模型准确率和泛化能力。实验结果表明，该系统能有效识别常见中草药，准确率显著优于传统方法，为中草

本文提出一种基于深度学习的菌类智能识别系统，旨在解决野生菌类误食中毒问题。研究采用卷积神经网络（CNN）构建分类模型，结合PyQt5开发桌面应用，实现菌类图像上传、毒性识别和结果展示功能。系统包含用户管理、历史记录等模块，通过数据增强和迁移学习提升模型准确率。相比现有研究，本方案创新性地将深度学习与用户界面结合，提供毒性预测和置信度分析。技术路线涵盖数据采集、模型训练、界面开发和系统集成，最终形成一套实用性强、识别准确的安全食用菌类辅助工具。该研究为生物识别领域提供了新的技术思路和应用范例。

因此，基于深度学习的安全帽智能检测系统，能够自动识别工人是否佩戴安全帽，具有较大的应用价值和社会意义。其次，工人佩戴安全帽的姿态和角度变化较大，可能影响图像中安全帽的特征提取。作业人员佩戴安全帽是保障工作场所安全的基础措施之一，然而，实际操作中，由于工作人员的疏忽或对安全意识的忽视，往往导致未佩戴安全帽的现象，这为工作场所的安全带来潜在威胁。本课题旨在设计并实现一个基于深度学习的安全帽智能检测系统，利用卷积神经网络（CNN）对工人佩戴安全帽的情况进行自动检测和实时反馈，进而提高生产现场的安全管理水平。

本文研究基于深度学习的田间杂草智能检测系统，旨在解决传统除草方法效率低、污染大的问题。研究背景表明杂草每年造成全球农业约1000亿美元损失，而计算机视觉技术为自动化除草提供了新思路。通过构建ResNet/EfficientNet模型，结合数据增强和迁移学习，开发了包含图像处理、模型训练和PyQt界面的完整系统。实验表明，该系统能有效识别作物与杂草，准确率达90%以上，为精准农业提供技术支持。研究推动了AI在农业中的应用，具有显著的环保和经济效益。

摘要：本研究设计了一种基于深度学习的输电线路设备智能检测系统，通过卷积神经网络实现绝缘子破损、金属腐蚀等故障的自动识别。系统采用EfficientNetB4作为基础模型，结合数据增强和迁移学习技术，有效提高了检测准确率。开发了包含图像预处理、模型训练、可视化界面和报警功能的完整解决方案，相比传统人工巡检显著提升了效率和安全性。实验表明，系统对常见故障的识别准确率达到90%以上，支持实时检测和报警，为电力设备智能化检测提供了可行方案。

本文提出了一种基于深度学习的常见车型智能识别系统。研究采用MobileNetV2模型进行迁移学习，通过数据增强技术提升模型鲁棒性，并开发了基于PyQt5的图形用户界面。系统实现了车型图片上传、深度学习模型预测和结果展示功能，在交通管理、智能监控等领域具有应用价值。论文详细阐述了数据预处理、模型训练、界面开发等关键技术，通过混淆矩阵等指标评估模型性能，最终构建了一个准确率较高的车型识别系统。该研究为智能交通系统提供了有效的车型识别解决方案。

本文研究了基于深度学习的手势识别技术，旨在构建一个结合PyQt图形界面的实时手势识别系统。研究内容包括：数据收集与预处理、卷积神经网络(CNN)模型设计与训练、PyQt图形界面开发以及系统性能优化。通过TensorFlow/PyTorch框架训练手势识别模型，并利用OpenCV处理视频流，实现实时手势检测。系统可识别常见手势(如点赞、握拳等)，具有人机交互智能化、用户体验优化等特点。研究表明，该技术能有效提升人机交互的自然性和便捷性，在虚拟现实、智能医疗等领域具有应用价值。

本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的癌症图像智能检测系统。该系统通过结合PyQt框架开发用户界面，能够自动识别医学影像（如CT、X光片）中的癌症区域，为临床医生提供辅助诊断。研究分析了YOLOv8在医学图像处理中的优势，包括高效性和准确性，并针对数据不足、噪声干扰等问题提出了优化方案。系统采用PyQt5构建交互界面，整合YOLOv8检测模块，实现图像上传、预处理、智能检测和结果可视化功能。实验结果表明，该系统能有效提升癌症检测效率和准确性，为医疗领域数字化转型提供技术支持。研究还探讨了未来发展方向，

摘要：本研究设计并实现了一个基于PyQt5和深度学习的吸烟行为智能检测系统。系统通过摄像头采集视频流，利用卷积神经网络(CNN)模型对吸烟行为进行实时识别，并在PyQt5开发的图形界面上显示检测结果。研究内容包括数据收集与预处理、CNN模型训练、系统框架设计与实现等环节。系统能够自动识别吸烟行为并发出警告，为公共场所禁烟管理提供技术支持。测试结果表明，系统在普通硬件环境下可实现实时检测，具有较高的准确性和实用性。该研究为公共场所吸烟行为监控提供了智能化解决方案，对促进公共健康管理具有重要意义。

本文介绍了一个基于深度学习和PyQt框架的玉米病虫害智能检测系统。该系统通过分析玉米叶片图像，利用卷积神经网络(CNN)自动识别病虫害类型，为农业生产提供智能化解决方案。文章详细阐述了系统的技术路线：1) 数据采集与预处理；2) 基于PyTorch的深度学习模型训练；3) PyQt图形界面开发；4) 系统集成与测试。系统采用ResNet18模型进行迁移学习，通过图像标准化处理实现高效识别，并设计了用户友好的交互界面。该研究为农业病虫害防治提供了自动化检测工具，可有效提升诊断效率和准确性，具有重要的应用价值。

摘要：本研究提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的机器人路径规划方法，旨在解决复杂动态环境下的路径规划问题。算法通过模拟鸟群觅食行为，在包含静态和动态障碍物的二维环境中规划最优路径。研究重点包括：1) 设计PSO算法实现静态/动态避障；2) 开发可视化界面展示规划过程；3) 评估算法在路径长度、计算效率和实时性等方面的性能。实验结果表明，该方法能有效处理动态障碍物，并实现较优的路径规划。研究为动态环境下的机器人导航提供了新的解决方案，具有实际应用价值。 （149字）

摘要：本研究提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的图像分割方法，通过优化分割阈值提升复杂环境下的分割精度。算法采用动态惯性权重调整和边界处理机制，支持单/多阈值分割。实验表明，相较于传统Otsu和K-means方法，该算法在噪声环境下具有更稳定的表现，平均阈值变化量降低约23%。系统实现包含核心算法模块和PyQt交互界面，支持实时图像分割与效果评估，为医学影像等应用场景提供有效解决方案。

本文提出了一种基于深度学习的宠物猫识别系统，通过卷积神经网络实现高效精准的猫品种和个体识别。研究背景包括全球宠物猫数量激增和传统识别方式的局限性。系统采用ResNet50等模型进行特征提取，结合迁移学习和数据增强技术，构建包含10,000张图片的数据集。创新点在于多模态信息融合和轻量化模型设计，可应用于宠物管理、智能喂养等场景。系统采用PyQt5开发GUI界面，支持图像分类和模型信息展示，并部署在嵌入式设备实现实时识别。研究解决了数据多样性不足、跨品种识别等挑战，为宠物行业智能化提供了技术方案。

本文设计了一种基于深度学习的宠物狗种类智能检测系统。系统采用PyQt5框架开发用户界面，集成ResNet等深度学习模型实现图像分类功能。研究内容包括：1)用户管理系统开发；2)基于StanfordDogs数据集的模型训练与优化；3)图像上传与预处理功能实现；4)检测历史记录存储管理。系统通过迁移学习提升模型准确率，测试准确度达85%以上，并支持用户注册、图片上传、品种识别等功能。该研究为宠物行业提供了高效准确的智能识别方案，具有实际应用价值。