2024毕业设计精选集

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毕业设计：人脸识别系统设计与实现毕业设计代码。使用百度云接口

目标重识别数据集Market-1501

1、可用毕设或者面试项目，单目标运动检测，有需要 ‘多目标’ 运动检测工程的，可以在我文章里搜索。 2、使用Altera芯片进行设计，纯Verilog，可以移植到任何FPGA。 3、具体文章介绍&视频：在我文章里搜索

基于Python的人脸识别课堂考勤系统（毕设）资料包，包内包含项目： 1.系统源码 2.GUI文件 3.数据库表文件 4.转换的GUI.py脚本文件 。。。。。。。。

基于Pytorch搭建Faster R-CNN实现飞机目标检测_数据集

可以作为毕设课设参考学习 完整代码+数据集 数据集中各个危险品类别的数据量是不均衡的，如何解决样本不均衡条件下模型训练的类别偏好问题是一个热点。训练集中的危险品包括带电芯充电宝和不带电芯充电宝两个类别。比例为 1:10（带电芯充电宝：不带电芯充电宝，500：5000）。划分训练集训练模型，划分测试集计算测试集在模型上的 mAP。

基于Gradio的YOLOv8通用目标检测与图像分割演示系统，可自定义检测模型、演示便捷、安装简单

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【资源介绍】 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 基于机器学习的煤矸石识别python源码(毕设项目).zip 带数据集+模型

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，能够满足基本的学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

用工作项目、毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有）

由于上传限制，需要数据集的可以联系，或自己找，可做医学图像疾病的检测或者图片物品的检测，也可做视频中人物识别，先使用train.py训练自己的网络，再使用detect.py输出检测结果，检测结果输出文件夹runs包含各项指标，可以和其他yolo系列作比较，可以作为毕设的基线，如果有用，欢迎━(*｀∀´*)ノ亻!收藏关注，任何问题可以向我提问。可以使用自己的数据集，默认在cpu上跑，要是使用GPU将.cpu换为cuda即可。 相关知识点可看https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380 Yolov5的网络结构图，可以看出，还是分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。 详情见我的博文：https://blog.csdn.net/qq_52060635/article/details/134149072?spm=1001.2014.3001.5502

<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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【医学影像分析】2D超声图像的分割检测（ Kaggle数据集）Python源码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

1.项目代码功能经验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！ 【资源说明】 毕业设计基于深度学习+DeepSort目标跟踪算法实现的物体计数系统python源码+运行说明+模型(可统计人、车流量).zip 基于Yolov5_DeepSort的移动物体计数器，可以统计车流或人流量等 本作品基于此项目实现了统计画面中经过的物体数量的功能，包括车流、人群等。 1、环境配置 下载项目文件夹后，在命令行中进入项目文件夹，执行以下代码配置环境： ``` pip install -r requirements.txt ``` 在Yolov5_DeepSort_Traffic-counter/deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint路径下需要下载一个文件，链接为 ``` 链接：https://pan.baidu.com/s/1BwMUM9JGRhMQgmjTu_HXcw?pwd=bwux 提取码：bwux ``` 2、检测原理 Yolov5_DeepSort会跟踪画面上检测出来的物体，并给每个框标上了序号，当有一个方框跨过检测线时，计数器就会+1 用户可以指定检测线的画法，可以指定框沿哪个方向跨过检测线时计数器+1，也可以指定框的四个顶点中的哪一个顶点跨过线时计数器+1 具体的参数设定见第3点 3、参数设置 在count.py中，设置以下参数 ``` source_dir : 要打开的视频文件。若要调用摄像头，需要设置为字符串'0'，而不是数字0，按q退出播放 output_dir : 要保存到的文件夹 show_video : 运行时是否显示 save_video : 是否保存运行结果视频 save_text : 是否保存结果数据到txt文件中，将会保存两个文本文件：result.txt和number.txt。result.txt的格式是(帧序号,框序号,框到左边距离,框到顶上距离,框横长,框竖高,-1,-1,-1,-1)，number.txt的格式是(帧序号，直至当前帧跨过线的框数) class_list : 要检测的类别序号，在coco_classes.txt中查看（注意是序号不是行号），可以有一个或多个类别 line : 检测线的两个端点的xy坐标，总共4个数 big_to_small : 0表示从比线小的一侧往大的一侧，1反之。（靠近坐原点或坐标轴的一侧是小的） point_idx : 要检测的方框顶点号(0, 1, 2, 3)，看下边的图，当方框的顶点顺着big_to_small指定的方向跨过检测线时，计数器会+1 ``` 检测线的画法：给出两个端点的坐标，确定一条检测线，画布的坐标方向如下 ``` |-------> x轴 | | V y轴 ``` 方框的顶点编号：当方框的指定顶点跨过检测线时，计数器会+1，顶点的编号如下 ``` 0 1 |--------------| | | | | |--------------| 3 2 ``` ## 4、运行 设置好参数后，python运行count.py文件即可 ``` python count.py ```

<项目介绍> 喷码缺陷检测 瑕疵 在喷码位置确定一视野范围，以正常喷码样品视野内黑色面积为标准 漏喷 黑色覆盖面积小于正常喷码 喷码偏移 喷码超视野范围，视野内覆盖面积达不到标准要求 喷码模糊 字符缺失 采用OCR（光学字符识别技术）对喷码内容进行提取，和预定字符进行对比 打花 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅如此，它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论，使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术，更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源，与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时，我们也期待与您的沟通交流，共同学习，共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来！

<项目介绍> 基于python实现摄像头实时监控行人检测跟踪(deep sort)行人重识别项目源码+文档说明 行人检测和识别 可基于摄像头实时监控或录制的视频或静态图片检测行人并跟踪。 行人检测 检测算法使用 LFFD ，跟踪算法使用deep sort ，主程序入口main.py。 行人重识别 使用 reid-strong-baseline 算法进行识别，主程序入口reid.py。 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 基于OpenPose与随机森林的驾驶员检测系统源码+项目说明（包含姿态检测与疲劳检测）.zip

基于pytorchVideo的行人实时动作识别

最近在网上找了不少针对中期答辩（节省时间）的模板，也确实有很多免费网站，但是针对性很差，费时间，要么就是针对毕业论文的，但是很少，不喜欢。索性去下了个收费的（文末是原下载网址），希望可以帮助到其他人，互惠互利。

开题报告模板，主要用于毕业论文开题报告 开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业论文工作前期内完成，经指导教师、教研室签署意见审查后生效

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论文首先对智能车辆做了概述，介绍了其研究方向，发展阶段，然后对智能车辆在汽车主动安全上的应用以及机器视觉在汽车主动安全上的应用做了简介最后提出了课题的研究目的和内容   论文对汽车主动安全报警系统做了总体的介绍，对系统的硬件和软件选型和设计做了概述，概述了DsP的主要结构特点及其软件系统的总体流程接下来讨论了基于视频处理的道路识别技术，综合分析了，目前各种图像预处理技术，对图像平滑，边缘检测技术做了概述，通过实验对比分析，选用适合课题的预处理算法，给出了相应的程序片段：然后对现有的车道识别技术做了概述，提出了计算量小高效的基于图象灰度特性，车道样本点采样及滤波，中值插值的车道识别算法，对车道进行拟合，并在vC++平台上做了软件仿真。实验结果表明该道路识别技术有较好的实时性和可靠性论文还介绍了车辆检测算法的现状，对各种方案进行了对比分析。论文提出了基于单目视觉的障碍物检测、识别和跟踪技术，构造了完整的车辆检测方案本文提出了一种基于车道灰度连续性，车辆底部灰度特征，NMI特征统计量，边缘提取的障碍物车辆检测方法，介绍了方案的具体实现，并在VC++平台上做了软件仿真，给出了实验结果。   最后介绍了软件算法在DSP上的实现，对DSP的结构特点，系统的软件开发做了概述，介绍了DSP芯片的特点，并对DSP的系统初始化，系统寄存器的设置，中断设置，中断服务程序等做了介绍，给出了相应的程序片段，并结合DSP硬件系统做了软件编程实践

计算机科学与技术专业毕业设计选题参考 一、毕业设计选题范围 计算机专业毕业设计选题范围包括：计算机应用（相当广泛的领域）、硬件与软件设 计、程序设计理论和方法。具体范围包括： ．数据通信技术与应用 ．多媒体技术与应用 ．计算机辅助教学软件 ．信息管理系统 ．数据库研究与应用 ．工业控制系统 ．网络实用软件 ．智能算法研究与应用 ．系统软件、工具分析及研究 ．程序设计理论及方法 ．计算机网络及应用、网络安全 ．智能仪器仪表设计 ．图像处理技术与应用 ．计算机仿真技术与应用 ．信息可视化技术与应用 . 电子商务，电子政务 毕业设计地点可以在学校内、科学研究单位、公司、企业等，只要有研究、开发环境 即可。时间一般要求在一个学期内完成。毕业设计原则上一人一题。 二、毕业设计选题参考 "．网络题库建立与考试系统的设计 "．嵌入式计算机系统的设计 " "．等级考试网上辅导系统 "．网上自动答疑系统的实现 " "．《＊＊＊》课程自动组卷软件系统 "．小局域网的组建方法 " "．办公自动化系统的分析及编程实现 "．利用汇编语言编写音乐程序 " "．网络操作系统安全性能研究 "．用户信息数据库加密 " "．《＊＊＊》课程远程学习网站 "．机房自动计费系统 " "．《＊＊＊》网络课件设计与实现 "．基于局域网的分布式数据采集系统 " "．单片机多功能数字钟设计 "．网站的设计、管理与维护 " "．浏览器软件设计 "．路由器的配置仿真 " "．教学质量自动评估系统的开发 "．机房供电欠压过压自动断电系统 " "．自动应答留言对讲式语音门铃 "．基于单片机的智能电度表 " "．利用设计人员管理系统数据库 "．网络程序设计 " "．电脑故障辅助诊断系统 "．机房管理系统 " "．数据采集系统设计 "．单片机定时系统 " "．网络通信程序的简单实现 "．公司工资管理系统 " "．远程信息采集监控系统 "．学生成绩管理系统 " "．基于总线的温度测试系统 "．虚拟电子商务系统 " "．基于的图形扫描信息处理系统 "．基于的高性能控制解决方案 " "．基于总线的采样控制卡 "．单片机实验系统研究与开发 " "．环境下集散系统串行通信实验研究 "．位、采集控制显示卡 " "．基于数据库的个人信息管理系统 "．科研信息管理系统 " "．图书信息管理系统 "．教学软件中的人工智能方法 " "．单片机反汇编软件设计 "．网络性能的实时监控 " "．嵌入式实时操作系统设计 "．数据、信息可视化方法与实现 " "．算法实现过程可视化研究 "．网络测试系统 " "．个人网页开发 "．学校教务管理系统 " "．公司人事管理系统 "．超声波测距仪的研究与开发 " "．网上实用软件 "．计算机辅助教学管理软件 " "．智能决策支持系统 "．智能考勤系统 " "．网络性能参数的测量方法及实现 "．用＊＊语言实现数据结构的基本算法 " "．基于的网络虚拟现实环境研究与实现 "．＊＊＊学院虚拟校园研究与设计 " "．万年历生成及农历公历转换查询软件 "．电子商务网站设计与实现 " "的设计 " " "．实验室信息管理系统 "．基于硬盘的数据恢复可能性研究与实 " " "现 " "．基于的网上图书销售系统 "．基于的＊＊＊模拟（仿真） " "．图像的压缩和加密方法与应用 "．汇编语言程序调试软件开发 " "．流媒体通讯技术与应用 "．嵌入式系统设计 " "．面向软件体系结构和设计模式 "．基于的媒体播放器设计与实现 " "．图像处理与识别技术与应用 "．数字水印处理技术研究与开发 " "．视频处理及运动体特征分类技术 "．网络安全软件研制 " "．基于的防火墙设计与实现 "．神经网络学习算法仿真软件包的开发 " "．光盘信息管理系统 "．神经网络在聚类分析中的应用研究 " "神经网络在预测分析中的应用研究 "．网络流量工程模拟器的设计与实现 " "．多路径路由算法的研究与分析 "．内核代码分析 " "．网络管理协议分析 "．免疫算法在信息安全领域的研究 " "．初始参数对网络泛化能力的影响研究 "．基于的网络结构优化 " "．数据挖掘算法及其软件实现 "．英文录入测试系统开发 " "．汉字录入测试系统开发 ". 用语言进行简单的动画制作 " "．指纹识别算法的研究 "．多功能虚拟示波器设计 " "．视觉检测系统设计 "．计算机人脸识别算法研究 " "．车牌号的图像识别 "．接口技术的开发 " 计算机科学系学生毕业设计备选课题 序号 题目 联系实际，制作一个小型企业网站。 谈谈设计对客户端技术的影响。 影碟租赁系统。 多媒体排课系统。 电子商务如何与传统经济相结合。 电子商务开发技术研究。 企业导入对企业经营效益的影响。 电子商务中的信息安全。 航空订票信息系统。 酒店管理信息系统。 网

本项目从生活细节出发，将计算机视觉应用在饭堂人数检测上，结合软硬件设施：算法基于深度卷积神经网络模型，硬件基于树莓派 RaspberryPi3 Model B，终端为 Web APP 或者公众号平台，学生可以通过终端获取饭堂人数密度热力图。一方面有助于师生根据饭堂人数避开就餐高峰期，另一方面将人群密度分布数据提供给饭堂设计人员，方便做出更好的设计。此外，本项目运用计算机视觉、模式识别领域的相关理论同样对火车站、地铁站、广场等人群容易集中的场所进行人群密度估计和人数统计。

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