Hai_Lang_IT的博客

毕业设计;基于计算机视觉的水面垃圾自动识别与分类通过自制水面垃圾的专用数据集，通过标注划分进行训练，采用了卷积神经网络，结合知识蒸馏，能够有效应对复杂的水面垃圾识别任务。通过轻量化的 YOLOv5s 模型，系统同时实现了快速的检测响应，降低了时延和部署成本。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。

基于深度学习的二维码和条形码目标检测技术。首先，分析现有的二维码和条形码检测方法及其局限性，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型检测算法。通过构建数据集并进行模型训练，采用YOLOv4等目标检测框架，实现对二维码和条形码的高效检测与识别。

毕业设计：包装盒破损检测算法，重点探索基于深度学习和图像处理技术的自动检测方法。首先，分析了当前包装盒破损检测的现状及其面临的挑战，指出传统检测方法的局限性。接着，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与图像处理的包装盒破损识别模型，通过对包装盒图像特征的提取和分析，实现对各种破损情况的自动识别与分类。

毕业设计：基于深度学习和图像处理技术的焊缝缺陷自动检测方法。首先，分析了焊缝质量检测的现状和面临的挑战，指出传统检测方法的局限性。然后，提出了一种结合机器学习与图像处理的焊缝质量评估模型，通过对焊缝图像特征的提取和分析，实现对焊缝缺陷的自动识别与分类。

毕业设计-基于机器学习的新冠肺炎疫情预测精度研究：自新冠肺炎疫情发生以来，我国政府统一部署，多措并举，经过全国同胞的团结协作，疫情在国内得到了有效控制。而目前疫情正在全球蔓延，成为了全球共同面对的社会挑战。各个国家均以积极的态度应对，也在抗击病毒的过程中提供了诸多科学研究的数据和成果。新冠肺炎疫情发生以来，疫情未来趋势的预测一直是关注的热点，一个准确的预测模型，能够模拟传染病的传播规律，量化传染病的传播速度，评价各种疫情防控政策的效果，将为政府部门作出科学决策提供宝贵的信息参考。传统的曲线拟合完全基于数据的

毕业设计-基于机器学习的短期负荷预测算法：为维持电网稳定,各种负荷预测方法层出不穷,但由于算法泛化能力、模型复杂度等自身特点不同,使其对于负荷预测的适用性存在差异。短期电力负荷预测是电力系统运行和规划的基础,准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定运行,降低发电成本,提高经济效益。随着电力行业的发展、分布式能源的增多,短期负荷预测工作显得愈发重要。考虑到电力负荷数据的非线性、异方差、非平稳等特点,短期负荷预测难度也显著增加,因此,具有强大非线性学习能力的机器学习算法可以为本研究提供良好的技术手段。在众多

毕业设计-基于机器学习的动态 CAPM 模型：我国股市发展至今，制度逐渐完善，市场逐渐成熟，但仍存在诸多问题。风险和收益的关系是投资者重点关注的问题。CAPM模型作为国际上研究风险与收益关系的主流理论，主要研究证券市场中风险资产与资产的预期收益率之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。2012 年开始，中国金融行业过于追求与经济周期不匹配的高收益率，却没有能够为市场风险、信用风险正确定价。这种定价机制的扭曲，推动了 2016年金融市场各类资产价格的大幅波动(刘煜辉，2017)。综上，如何度量我国股票市场的金融

毕业设计-基于深度学习的时间序列预测方法：时间序列是一种广泛存在于现实各领域之中的海量高维数据, 时间序列预测是该领域的一个研究重点. 传统的时间序列预测方法仅仅从时间的维度对时间序列进行分析,忽略了外界影响因素对时间序列可能产生的影响. 针对传统时间序列预测方法存在的问题, 提出一种基于深度学习的时间序列预测模型 DAFDC-RNN (dual-stage attention and full dimension convolution based recurrent neural network).为

毕业设计-深度学习在自动驾驶领域应用：成熟的自动驾驶技术能够极大降低交通事故率，保障驾驶人员与行人的安全，优化交通流运行，但早期的自动驾驶系统可靠性与智能性都很低，不能满足实际应用需求。随着深度学习技术迅速发展，并与自动驾驶领域结合，其在机器视觉、自然语言处理等领域的成功应用使得自动驾驶越来越接近现实。近年来，自动驾驶技术从概念设计阶段向实际应用阶段快速迈进。也有越来越多的企业和研究人员进入自动驾驶赛道，投身到自动驾驶领域的研究中来。但是，自动驾驶技术的推广面临着许多问题，如感知系统中，为数众多的传感器会产

毕业设计-基于深度学习的作物长势监测和产量估测研究：作物长势是粮食产量估测与预测的主要信息源，随着高时空分辨率遥感数据的不断出现，遥感数据已呈现出明显的大数据特征，以深度学习为基础的作物长势监测和产量估测已成为指导农业生产的重要手段之一。作物长势是粮食产量估测与预测的重要信息来源，对于我国粮食安全和贸易具有重大价值。其中遥感技术具有覆盖范围广、重访周期短、数据获取成本相对低等优势，在作物长势监测和产量估测中扮演着重要的角色。基于过程的作物生长模拟模型是现代农业系统研究的有力工具，可以定量描述作物生长发育和产

毕业设计-基于深度学习的医学影像分割：医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务，目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域。不同于自然场景下的图像，医学影像往往纹理复杂，同时受限于成像技术和成像设备，医学影像噪声大，边界模糊而不易判断。除此之外，对医学影像进行标注极大依赖于医疗专家的认知和经验，因此可用于训练中的标注数据少且存在标注误差。早期的医学影像分割系统主要基于传统的图像分割算法搭建，如基于边缘检测的分割算法、基于阈值的分割算法和基于区域的分割算法。但医学图像通常具有对比度低

毕业设计—基于深度学习的网络流量预测研究：精准地预判网络流量变化趋势可以帮助运营商准确预估网络的使用情况，合理分配并高效利用网络资源，以满足日益增长且多样化的用户需求随着 5G、边缘计算、NFV 等技术的发展，对网络进 行精细化、自动化、智能化运维及管理将成为新的挑战。为了应对这一挑战，需要对边缘网络、城域网、骨干网等多个层级的应用级网络流量进行精准感知。而网络流量预测能力则是核心技术之一。精准的网络流量预测技术能够实现如下功能：帮助改善通信网络管理。网络流量的准确预测可以帮助运营商及早应对即将出现的拥堵，

毕业设计-基于深度学习的数字病理图像分割：课题背景和意义数字病理图像分析对于心脑病、乳腺癌、前列腺癌等良恶性分级诊断具有重要意义,其中,组织基元的形态目标 测量是量化分析的重要依据.然而,由于病理数据多样性和复杂性等新特点,其分割任务面临着特征提取困难、实例分割困难等挑战.人工智能辅助病理量化分析将复杂病理数据转化为可挖掘的图像特征,使得自动提取组织基元的定量化信息成为可能.特别是随着计算机计算能力的快速发展,深度学习技术凭借其强大的特征学习、设计灵活等特性在数字病理量化分析领域取得了突破性成果.在病理诊

毕业设计-基于深度学习的数据融合方法研究：数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键，深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器，基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值，从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。在大数据时代，数据的来源越来越广泛，数据类型也越来越多样化。但是，由于大数据的“5V”特性（Volume、Variety、Value、Veracity、Velocity），使人们难以充分挖掘大数据的隐含信息。因此，人们迫切需要有效的手段对多源异构数据进行融合，并挖掘出有价值的信息加以利用。数据融

毕业设计-基于深度学习的视觉多目标跟踪：视觉多目标跟踪是计算机视觉领域的热点问题，然而，场景中目标数量的不确定、目标之间的相互遮挡、目标特征区分度不高等多种难题导致了视觉多目标跟踪现实应用进展缓慢。近年来，随着视觉智能处理研究的不断深入，涌现出多种多样的深度学习类视觉多目标跟踪算法。因为人工智能技术的飞速发展，基于计算机视觉技术的智能监控系统、自动驾驶领域较以往取得了重大的突破，进一步减少了人力资源的浪费，提高了安防和交通领域的安全性。视觉多目标跟踪技术是这些领域中的关键基础性技术之一，视觉多目标跟踪算法的

毕业设计-基于深度学习的实例分割研究：深度学习在计算机视觉领域已经取得很大发展，虽然基于深度学习的实例分割研究近年来才成为研究热点，但其技术可广泛应用在自动驾驶，辅助医疗和遥感影像等领域。实例分割作为计算机视觉的基础问题之一，不仅需要对不同类别目标进行像素级别分割，还要对不同目标进行区分。此外，目标形状的灵活性，不同目标间的遮挡和繁琐的数据标注问题都使实例分割任务面临极大的挑战。近年来，深度学习和统一计算设备构架 (com- pute unified device architecture, CUDA)

毕业设计-基于深度学习的人脸识别方法：人脸识别与虹膜识别、指纹识别、步态识别等其它生物特征识别技术相比，具有自然、便捷、用户体验友好等独特优势，因而受到了学术界和工业界的广泛关注．近年来，在深度学习技术的驱动下，人脸识别技术取得了突破性进展，在面对表情、姿态、光照、遮挡等外在干扰因素时，仍表现出较好的鲁棒性。特别地，基于深度学习的人脸识别技术已广泛应用于安防、金融、教育、交通、新零售等应用领域。人脸识别是一种依据人脸图像进行身份识别的生物特征识别技术。人脸识别的研究始于 20 世纪 60 年代，与虹膜识别

毕业设计-基于深度学习的内容推荐算法研究：推荐系统是学习用户偏好并实现个性化推荐的系统化应用技术，在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来，随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起，传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。信息网络的迅速发展使得数据规模呈现爆发式增长，各种应用软件（如电子商务平台等）对数据的依赖性越来越强。但是，数据的增量超过了平台或系统的承受范围，这种现象被称为“信息过载”问题。推荐系统作为为用户提供建议或推荐商品的软件工具技术，旨在满足用户需求的同时推荐用户感

毕业设计-基于深度学习的目标检测算法：目标检测（Object Detection）是高级视觉研究领域的重要前提，是计算机视觉研究的核心问题。深度学习拥有强大的自学习能力，将其运用至目标检测领域能够在一定程度上弥补了传统检测方法的不足。目标检测( object detection) 将待测目标的分割、识别、语义等高级视觉问题合为一体，对图像中的物体进行识别和定位，其准确性和实时性是衡量整个计算机视觉系统的一项重要标准。目标检测的目的在于解决图像的实例分割和定位框表示，所以，对图像进行目标检测不仅要确定目标的类

毕业设计-基于深度学习的肺炎医学 CT 图像分类算法研究：在我国科技高速发展的重要时期，IT技术、云计算技术、数据存储技术的快速发展， 迎来了全新大数据时代。在我们的社会活动、工作以及生活等多个方面都受到大数据的 强烈影响。同时，随着大数据时代的到来，有关医疗的数据资源也有了很大的提升，医疗数据越来越充足。许多医院在多年的实践中，整合了专业的医用图像信息数据系统，基于深度学习的医学图像分类技术不仅是临床医疗中的一种关键的辅助诊疗手段，也是科学研究的重要方向。在面对全人类的疫情需要诊断海量的患者时，医生依靠个

毕业设计-深度学习的点云分类方法研究：点云作为一种重要的３Ｄ数据类型，随着３Ｄ采集技术的发展已被广泛用于多个应用场景。深度学习因其处理大型数据集的高效性、提取特征的自主性，成为点云分类研究的主导方法。当今，越来越多的智能应用场景都离不开三维点云的分类，场景的语义分割等三维处理技术，比如在无人驾驶环境下，汽车对周围场景的理解能力直接影响其定位和避障的能力。随 着 三 维 （３Ｄ）传 感 器 技 术 的 飞 速 发 展，３Ｄ点云数据的获取变得越来越便捷。3Ｄ 点云也因其丰富的几何、形状、尺度信息，在场景理解中

毕业设计-BP神经网络的房地产价值评估研究:随着城市化发展，我国房地产市场发展迅速，出现了大量的消费、投资等交易活动。其中，住宅类房地产是房地产市场的热点，占据了最大的开发投资比重。房价的快速上涨引发的种种矛盾引起了社会各界的广泛关注，要求对房地产价格进行客观准确的评估，从而使人们准确把握房地产价格及其走势。然而传统的房地产评估方法耗费大量人力物力，速度慢、主观性强，无法满足房地产市场中大量的交易与价格评估需求，此外，由于房地产自身所固有的特殊属性，影响房地产价格的特征因素数据信息很繁杂，不仅包

毕业设计-基于深度学习的垃圾邮件过滤:随着互联网相关应用的快速发展，广告技术的进步和电子邮件的普及，越来越多的垃圾邮件充斥着我们的生活。如何高效的区分垃圾邮件的研究也逐渐成为了热门课题。因自然语言在结构上有着很强的前后相关性，而且对于中文邮件直接转化成向量会有过高的维度产生，影响最后分类的准确性。基于内容和基于电子邮件源的识别技术现在是常用的两种垃圾邮件过滤方法。例如贝叶斯模型文本识别等就是基于内容的识别技术。白名单与黑名单机制、关键词匹配的是基于邮件来源的技术。电子邮件的数量增加可观、样式层出不

[毕业设计]LaTeX论文模板排版:​LaTeX（LATEX，音译“拉泰赫”）是一种基于ΤΕΧ的排版系统，由美国计算机学家莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）在20世纪80年代初期开发，利用这种格式，即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能，能在几天、甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品。对于生成复杂表格和数学公式，这一点表现得尤为突出。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。这个系统同样适用于生成从简单的信件到完整书籍的所有其他种类的文档。​

[毕业设计]C++程序类内聚度的计算与存储:结果表明，由于多种类内聚度计算的方法侧重点不同，能从不同角度了解类内聚度的值，在实际设计一个质量优良的类的过程中可以起到良好引导的作用，这不仅能够提高一个程序的可维护性，还能提高程序的可复用性。开发C++程序类内聚度的计算与存储软件主要是为了分析代码的类内聚度，以计算结果作为实际设计一个质量优良的类参考，从而提高代码质量以及可维护性。

毕业设计-机器视觉深度学习的视频去水印算法:随着短视频风口的到来。越来越多的人想着如何通过短视频吸粉，如何通过视频变现，从而分享风口上的这块蛋糕。视频搬运自然就变成了一种职业，这是时代的产物。从素材网站下载的视频大多都留有水印，使用这些视频对使用者有较大干扰，很不方便，需要运用一定的方法尽可能去掉。

[计算机毕业设计]机器视觉指纹识别图像识别: 传统的基于细节点的指纹识别是通过一系列的图像处理和操作技术才能完成，随着近年来人工智能技术的不断发展，将卷积神经网络应用在指纹识别匹配上成为了可能。在本文章中，首先介绍了孪生神经网络的定义，之后会讲解如何利用Tensorflow2.X结合孪生神经网络来完成基于公开指纹数据集的指纹识别任务。

[计算机毕业设计]基于SM9的密钥交换方案的实现与应用:利用SM9算法构建安全的密钥交换机制，具有重要的理论与实践意义。首先，通过深入研究SM9算法的原理与应用，可以丰富密码学领域的理论基础，为密钥交换技术的发展提供新的思路。其次，构建的密钥交换机制能够有效提升数据传输的安全性，防止中间人攻击和窃听，保护用户隐私和敏感信息。此外，随着云计算、物联网和移动互联网的发展，安全的密钥交换机制在保障网络安全中扮演着越来越重要的角色。

[计算机毕业设计]基于密度的聚类分析中的DBSCAN算法展开，探讨了其在实际应用中的优势与不足，并提出相应的优化策略。首先，介绍了DBSCAN算法的基本原理，包括核心点、边界点和噪声点的定义，分析了其在处理复杂数据集时的有效性。随后，针对DBSCAN算法的敏感性问题，提出了一种自适应的参数选择方法，通过分析数据分布特征动态调整关键参数，以提高聚类效果。同时，针对算法的效率问题，研究了基于球树（Ball Tree）和KD树（K-D Tree）的加速策略，以降低距离计算的时间复杂度。

基于机器学习进行食品安全数据的关联分析与可视化，具有重要的理论与实践意义。首先，通过应用机器学习算法，可以实现对食品安全数据的深度挖掘，识别潜在的风险因素和异常模式，从而为食品安全监管提供科学依据。其次，数据可视化技术能够将复杂的数据分析结果以直观的方式呈现，帮助决策者快速理解和判断现状，提升反应速度和决策效率。此外，本研究将为食品行业构建更加智能化和数据驱动的管理体系，促进食品安全风险的防控，保障公众的饮食安全。通过本课题的研究，期望能够为食品安全领域提供创新性的解决方案，推动行业的可持续发展。

计算机毕业设计之构建电力设备故障识别模型：基于深度学习的图像处理方法:近年来，计算机视觉领域中尤其是深度学习技术，在人脸识别、智能驾驶、场景分类等任务中获得了非常广泛的应用，也是各路英豪逐鹿之地。本期大讲堂则对另外一个虽鲜为人知，但时刻在我们身边，且极具价值与挑战性的场景：电力系统自动故障检测进行介绍，分享深度学习这一新兴技术与传统行业碰撞出的激情火花。

[计算机毕业设计]关联挖掘的服装推荐系统:推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上，高效地为用户提供个性化的决策支持和信息服务，以提高用户体验及商业效益。常见的推荐应用场景如：资讯类：今日头条、腾讯公众号等新闻、广告、文章等内容推荐；电商类：淘宝、京东、拼多多、亚马逊等商品推荐；娱乐类：抖音、快手、爱奇艺等视频推荐；生活服务类：美团、大众点评、携程等吃喝玩乐推荐；社交类：微信、陌陌等好友推荐；

[计算机毕业设计]结合自然语言处理与知识图谱的智能对话系统研究结合自然语言处理与知识图谱的智能对话系统，具有重要的学术和实际应用价值。首先，该研究将推动自然语言处理和知识图谱领域的理论发展，通过探索两者的结合，丰富智能对话系统的模型和算法。其次，智能对话系统能够在客户服务、智能助手和教育等领域提供更加个性化和智能化的服务，提升用户体验和工作效率。此外，通过知识图谱的引入，系统能够进行更深层次的语义理解和推理，帮助用户快速找到所需信息，增强系统的实用性。通过本课题的研究，期望为智能对话系统的发展提供新的思路

[计算机毕业设计]基于模糊聚类算法的数据挖掘与分析:聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。　聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。

远程监督的跨语言实体关系抽取:探索深度学习在跨语言实体关系抽取中的应用，分析其在不同语言场景中的表现与优势。通过构建一个优化的跨语言实体关系抽取系统，不仅能够提高信息提取的准确性，还能促进不同语言之间的知识共享与融合，为多语言信息处理和智能应用提供支持。这一研究不仅具有重要的学术价值，也为商业智能、社交媒体分析及国际化应用等领域提供了强有力的技术支撑，推动了自然语言处理技术的发展。

[计算机毕业设计]改进粒子群算法的监测资源调度目前，配电网故障定位主要存在以下问题：配电网规模不断扩大，其结构及网络的潮流变得更加复杂；由于收集故障电流信息的FTU（馈线终端单元）受自然环境或电磁等因素的影响，可能会导致其获取的信息发生缺失或畸变；现阶段的配电网规模很大，其对应的故障信息维度较高，导致求解过程的计算量过大。因此以PSO（粒子群算法）为首的人工智能算法成为配电网故障定位的主流方法，其主要包括遗传算法、人工蚁群算法、PSO、免疫算法等。如文献[2]提出了一种基于图论知识的改进矩阵算法来进行配电网

计算机毕业设计之深度相机稀疏点云分类:在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。

计算机毕业设计之无人艇路径规划:路径规划，即依据某些优化准则在工作空间中找到一条从起始到目标点的最优安全路径。路径规划问题一直都是水面无人艇领域的研究重点，在之前的研究中，已经有很多综述类文章对路径规划相关的问题进行了总结，但都是针对性地探讨某些方面，缺乏系统性的综述。