计算机视觉毕业设计选题该如何选？——根据自身情况合理选择

计算机视觉方向相关研究领域的毕业设计选题涵盖了图像分类与目标检测、图像分割与语义识别、视觉目标追踪、图像生成与风格迁移、医学影像分析与辅助诊断等多个热门领域。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。不论是对于对深

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695人浏览 · 2025-10-09 18:17:38

HaiLang_IT · 2025-10-09 18:17:38 发布

前言

大家好,这里是海浪学长毕设专题!

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)!

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯计算机视觉毕业设计选题该如何选？——根据自身情况合理选择

计算机视觉毕业设计选题

毕业设计选题

计算机视觉方向的毕业设计为计算机专业的同学提供了多个重要研究方向。首先，图像分类主要涉及对图像进行分类，以识别其中的主要对象，常用的技术算法包括卷积神经网络（CNN）和ResNet。其次，目标检测研究如何识别图像中的目标并标记其位置，常见算法有YOLO和Faster R-CNN。图像分割则专注于将图像分成不同区域，识别每个区域的对象，使用U-Net和Mask R-CNN等技术。此外，视觉跟踪旨在在视频中跟踪特定对象的运动轨迹，常用KLT算法和Siamese Network。最后，图像生成研究如何生成新的图像，以模仿真实图像的特征，通常采用生成对抗网络和变分自编码器。

计算机视觉毕业设计选题

图像分类

图像分类方向的毕业设计为人工智能专业的同学提供了多个重要研究方向。首先，迁移学习利用预训练模型来提高分类性能，特别是在数据不足的情况下，常用的算法包括ResNet和Inception。其次，数据增强通过生成图像变体（如旋转、翻转和裁剪）来增强训练数据集，使用图像处理库（如OpenCV）。多标签分类则处理每个图像可能属于多个类别的情况，通常使用Sigmoid激活函数和Binary Cross-Entropy损失。小样本学习研究如何在仅有少量样本的情况下进行有效分类，采用原型网络和MAML等技术。最后，对抗性训练旨在提高模型对对抗样本的鲁棒性，增强安全性，常见算法有FGSM和PGD。

以下是学长整理的毕业设计选题示例，供同学们参考与借鉴：

基于CNN的苹果叶片白粉病图像分类系统
基于ViT的眼底视网膜病变图像分类系统
基于VGG19的交通信号灯图像分类系统
基于迁移学习的交通标志图像分类算法研究
基于YOLOv7的农田作物图像分类系统
基于CNN的工业齿轮磨损等级图像分类系统
基于ResNet的宠物狗毛色图像分类系统
基于迁移学习的古籍书页破损图像分类算法研究
基于轻量级CNN的蜜蜂与马蜂物种图像分类系统
基于YOLOv7的农田杂草图像分类研究与实现
基于CNN的工业螺栓拧紧状态图像分类算法研究
基于迁移学习的工业轴承表面缺陷图像分类算法研究
基于CNN的手写数字与英文字母混合图像分类系统
基于VGG16的苹果果实瑕疵图像分类研究与实现
基于ResNet的乳腺超声影像肿块图像分类系统
基于ViT的工业零件表面油污与洁净图像分类系统
基于CNN的苹果花与梨花物种图像分类研究与实现
基于VGG16的柑橘溃疡病与炭疽病图像分类系统
基于YOLOv8的超市货架商品图像分类研究与实现
基于ResNet的番茄早疫病与晚疫病图像分类系统
基于YOLOv6的校园监控中人员行为图像分类系统
基于迁移学习的古建筑木构件腐朽程度图像分类算法研究
基于Transformer的皮肤痣图像分类算法研究
基于ResNet的脑部MRI影像脑肿瘤图像分类系统
基于迁移学习的印刷品文字模糊与清晰图像分类算法研究
基于CNN的工业电机端盖变形与正常图像分类算法研究
基于CNN的汽车挡风玻璃划痕与裂纹图像分类算法研究
基于YOLOv8的工业传送带物料图像分类研究与实现
基于CNN的工业轴承滚珠缺失与磨损图像分类算法研究
基于YOLOv5的交通路口行人与非机动车图像分类系统
基于MobileNet的手机端果蔬成熟度图像分类系统
基于Transformer的服装面料图像分类算法研究
基于Transformer的木材纹理图像分类算法研究
基于ResNet的眼部OCT影像黄斑变性图像分类系统
基于VGG16的工业PCB板焊点缺陷图像分类研究与实现
基于ResNet的玉米茎基腐病与大斑病图像分类算法研究
基于CNN的3C产品外壳划痕与凹陷缺陷图像分类算法研究
基于MobileNet的宠物猫犬品种图像分类研究与实现
基于CNN的工业钢管焊缝裂纹与气孔缺陷图像分类算法研究
基于MobileNet的手机拍摄花卉图像分类研究与实现
基于VGG19的水稻白叶枯病与细菌性条斑病图像分类系统
基于MobileNet的手机拍摄坚果图像分类研究与实现
基于MobileNet的手机拍摄蔬菜图像分类研究与实现
基于ResNet的乳腺X光片良恶性肿瘤图像分类研究与实现
基于ResNeXt的胸部CT影像肺炎类型图像分类算法研究
基于MobileNet的手机拍摄中药材图像分类研究与实现
基于ResNet的胸部X光片肺结核与普通肺炎图像分类系统
基于FasterR-CNN的汽车零部件装配正误图像分类系统

目标检测

目标检测方向的毕业设计为人工智能专业的同学提供了多个重要研究方向。首先，单阶段目标检测专注于提高检测速度，直接从图像中生成边界框和类别标签，常用算法包括YOLO和SSD。其次，双阶段目标检测则先生成区域提议，再进行分类和回归，以提高检测精准度，使用Faster R-CNN和R-FCN等技术。小目标检测研究如何提升在图像中小目标的识别率，常用Focal Loss和特征金字塔网络（FPN）。实时目标检测则致力于优化模型，以实现实时视频流中的目标检测，常见算法有YOLOv4和EfficientDet。最后，多目标检测研究在复杂场景中同时检测多个目标，并处理目标重叠，常用方法包括SORT和DeepSORT。

以下是学长整理的毕业设计选题示例，供同学们参考与借鉴：

基于YOLOv7的农田杂草目标检测系统
基于YOLOv8的宠物猫犬目标检测系统
基于YOLOv6的苹果花与梨花目标检测系统
基于YOLOv8的农田作物目标检测算法研究
基于YOLOv8的农田蚜虫目标检测算法研究
基于FasterR-CNN的花卉目标检测系统
基于YOLOv8的草莓灰霉病病果目标检测系统
基于YOLOv7的柑橘溃疡病病果目标检测系统
基于YOLOv6的超市货架商品缺货目标检测系统
基于YOLOv8的工业齿轮磨损区域目标检测系统
基于YOLOv8的皮肤痣区域目标检测研究与实现
基于YOLOv6的工业钢管焊缝裂纹目标检测系统
基于YOLOv7的3C产品外壳划痕目标检测系统
基于YOLOv6的校园监控人员聚集目标检测系统
基于YOLOv8的古籍书页破损目标检测算法研究
基于YOLOv6的汽车挡风玻璃裂纹目标检测系统
基于YOLOv8的工业玻璃气泡目标检测算法研究
基于YOLOv6的工业PCB板漏焊目标检测系统
基于YOLOv8的葡萄霜霉病病叶目标检测算法研究
基于YOLOv8的工业螺栓缺失目标检测研究与实现
基于YOLOv7的木材纹理缺陷目标检测研究与实现
基于YOLOv8的苹果果实表面虫蛀缺陷目标检测系统
基于YOLOv7的工业传送带物料目标检测研究与实现
基于YOLOv7的工业塑料件飞边目标检测研究与实现
基于EfficientDet的交通信号灯目标检测系统
基于MobileNet-YOLO的中药材目标检测系统
基于RetinaNet的水稻白叶枯病病株目标检测系统
基于EfficientDet的宠物狗毛色目标检测系统
基于RetinaNet的交通路口违章停车目标检测系统
基于FasterR-CNN的皮肤痤疮目标检测研究与实现
基于YOLOv7的工业PCB板焊点虚焊目标检测研究与实现
基于EfficientDet的交通标志目标检测研究与实现
基于YOLOv8的工业电机风扇叶片变形目标检测研究与实现
基于Transformer的水稻稻瘟病病斑目标检测算法研究
基于Transformer的番茄早疫病病斑目标检测算法研究
基于MobileNet-YOLO的手机拍摄坚果目标检测系统
基于Transformer的黄瓜霜霉病病斑目标检测算法研究
基于MobileNet-YOLO的手机拍摄蔬菜目标检测系统
基于RetinaNet的工业轴承滚珠缺失目标检测研究与实现
基于Transformer的玉米大斑病病斑目标检测算法研究
基于FasterR-CNN的乳腺超声影像肿块目标检测算法研究
基于RetinaNet的眼底视网膜微血管瘤目标检测研究与实现
基于FasterR-CNN的口腔X光片龋齿目标检测研究与实现
基于FasterR-CNN的玉米茎基腐病病株目标检测算法研究
基于RetinaNet的胸部X光片肺结核病灶目标检测算法研究
基于Transformer的工业零件表面油污目标检测算法研究
基于FasterR-CNN的汽车零部件装配错位目标检测算法研究
基于RetinaNet的脑部MRI影像脑肿瘤目标检测研究与实现
基于EfficientDet的航空遥感图像建筑区域目标检测系统
基于EfficientDet的卫星云图积雨云目标检测研究与实现
基于FasterR-CNN的乳腺X光片钙化点目标检测研究与实现
基于FasterR-CNN的胸部X光片炎症区域目标检测算法研究
基于EfficientDet的交通路口行人与非机动车目标检测系统
基于FasterR-CNN的胸部CT影像肺结节目标检测研究与实现
基于Transformer的古建筑木构件腐朽区域目标检测算法研究
基于MobileNet-YOLO的手机端果蔬病虫害目标检测算法研究
基于FasterR-CNN的工业电机端盖变形区域目标检测研究与实现
基于FasterR-CNN的脑部CT影像脑出血区域目标检测研究与实现
基于FasterR-CNN的眼部OCT影像黄斑变性区域目标检测算法研究

图像生成

图像生成方向的毕业设计为人工智能专业的同学提供了多个研究方向。首先，生成对抗网络（GAN）旨在通过对抗训练生成高质量的真实感图像，常用算法包括DCGAN和StyleGAN。其次，条件生成对抗网络研究在特定条件下生成图像，如根据文本描述生成图像，使用的技术有Conditional GAN和pix2pix。图像超分辨率则关注将低分辨率图像转换为高分辨率图像，以增强细节，常用算法有SRGAN和EDSR。此外，图像修复和填充专注于修复缺失部分或损坏的图像，常见技术包括Inpainting GAN和Context Encoder。风格迁移则将一种图像的艺术风格应用到另一种图像上，生成新的艺术作品，常用算法有Neural Style Transfer和Fast Style Transfer。还有3D图像生成方向，旨在从2D图像生成3D模型，常用技术为3D GAN和VoxelNet。最后，图像到图像的转换研究将一种图像转换为另一种类型，如从素描到真实图像，常见算法包括CycleGAN和StarGAN。

以下是学长整理的毕业设计选题示例，供同学们参考与借鉴：

基于GAN的水稻白叶枯病病株图像生成系统
基于DCGAN的交通信号灯静态图像生成系统
基于GAN的番茄早疫病病斑图像生成算法研究
基于GAN的汽车挡风玻璃短划痕图像生成系统
基于GAN的草莓灰霉病初期病果图像生成系统
基于DCGAN的小麦拔节期图像生成算法研究
基于DCGAN的工业齿轮轻度磨损图像生成系统
基于GAN的皮肤良性痣外观图像生成研究与实现
基于DCGAN的手机外壳划痕缺陷图像生成系统
基于VAE的校园操场人员分散场景图像生成系统
基于GAN的古籍书页轻微撕裂图像生成算法研究
基于DCGAN的积雨云形态图像生成研究与实现
基于DCGAN的小型轿车违章停车图像生成系统
基于DCGAN的苹果叶片白粉病病斑图像生成系统
基于GAN的水稻稻瘟病初期病斑图像生成算法研究
基于DCGAN的葡萄霜霉病病叶图像生成算法研究
基于DCGAN的农田与建筑混合遥感图像生成系统
基于DCGAN的工业玻璃小气泡图像生成算法研究
基于CycleGAN的新鲜青菜外观图像生成系统
基于GAN的柑橘溃疡病初期病果图像生成算法研究
基于VAE的皮肤少量痤疮分布图像生成研究与实现
基于GAN的工业塑料件短飞边图像生成研究与实现
基于GAN的眼底视网膜微血管瘤图像生成研究与实现
基于GAN的玉米茎基腐病病株初期图像生成算法研究
基于CycleGAN的金毛犬不同姿态图像生成系统
基于GAN的工业传送带合格物料图像生成研究与实现
基于CycleGAN的黑色宠物狗外观图像生成系统
基于GAN的玉米大斑病小面积病斑图像生成算法研究
基于GAN的乳腺X光片异常病灶模拟图像生成算法研究
基于DCGAN的交通路口行人场景多样性图像生成系统
基于DCGAN的农田稗草与水稻共生场景图像生成系统

图像分割

图像分割方向的毕业设计为人工智能专业的同学提供了多个重要研究方向。首先，语义分割旨在将图像中的每个像素分配给特定类别，以实现全局理解，常用的算法包括U-Net和DeepLab。其次，实例分割研究如何区分同一类别的不同实例，提供更细致的分割结果，常用技术有Mask R-CNN和YOLACT。全景分割则同时进行语义分割和实例分割，以实现更全面的理解，常见算法包括Panoptic FPN和Swin Transformer。此外，小目标分割专注于提高图像中小目标的精确分割效果，通常采用特征金字塔网络（FPN）和Attention机制。最后，领域自适应分割旨在使模型在新领域中仍能有效进行分割，减少领域间差异，常用的算法有Domain-Adversarial Training和CycleGAN。

以下是学长整理的毕业设计选题示例，供同学们参考与借鉴：

基于深度学习的胎盘超声图像分割系统
基于深度学习的眼底视网膜血管分割系统
基于医学影像分割的脑肿瘤辅助检测系统
基于图像分割的农机导航作物行提取系统
基于深度学习的遥感图像云区域分割系统
基于U-Net的医学图像分割技术研究
基于深度学习的涂布缺陷区域分割检测系统
基于深度学习的病理切片细胞区域分割方法
基于级联卷积网络的X线气胸区域分割系统
基于改进秃鹰算法的工业零件图像分割系统
基于注意力机制的肝脏MRI图像分割系统
基于深度学习的稠密人群场景个体分割系统
基于图像处理的钢板表面缺陷分割检测系统
基于几何模型指导的眼底血管网络分割系统
基于深度学习的冠状动脉造影血管分割系统
基于深度学习的电力线图像分割与提取系统
基于超像素-图论的自然场景图像分割系统
基于模糊聚类-超像素的医学图像分割系统
基于CT图像分割的肺炎病灶辅助诊断系统
基于深度学习的茶叶嫩芽图像分割与识别系统
基于深度学习的焊接熔池区域分割与提取系统
基于多光谱融合的光伏组件故障分割检测系统
基于U-Net的脑部CT病灶区域分割方法
基于超像素-群智能优化的工业图像分割系统
基于深度学习的干滩区域分割与长度测量系统
基于深度学习的番茄果实分割与重量预测系统
基于深度学习的焊缝区域分割与轨迹规划系统
基于深度学习的膝关节三维核磁软骨分割系统
基于少量标注数据的配准驱动医学图像分割系统
基于U-Net的颈椎X射线椎体区域分割系统
基于深度学习的煤岩红外热像损伤区域分割研究
基于U-Net的肝脏肿瘤MRI图像分割方法
基于深度学习的肺栓塞CTA图像血栓分割系统
基于拓扑知识的医学影像血管网络分割建模研究
基于U-Net的脑部MRI灰质区域分割系统
基于卷积神经网络的胸部CT肺部结节分割方法
基于机器视觉的圆网印刷错花区域分割检测系统
基于改进UNet++的腹部CT器官分割研究
基于深层空间操作的脑部MRI海马体分割算法
基于注意力U-Net的盆腔多器官图像分割系统
基于U-Net++的CT图像肝脏肿瘤分割方法
基于U-Net的胸部CT肺实质图像分割算法研究
基于改进U-Net的超声甲状腺结节图像分割系统
基于自监督学习的3D脑部MRI图像分割算法研究
基于深度学习的经食管超声二尖瓣轮廓自动分割方法
基于多任务学习的磁共振成像重建与脑白质分割系统
基于眼底图像分割的糖尿病视网膜病变辅助诊断系统
基于深度学习的超声胎儿腹围区域自动分割与测量研究
基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像自动分割研究与实现
基于改进YOLOv5的水果缺陷区域分割与分类系统
基于深度学习的膝关节半月板分割与撕裂等级诊断系统
基于改进YOLOv3的油茶花花朵区域分割与识别系统
基于3DU-Net的肝脏及肝脏肿瘤CT图像分割研究
基于深度学习的铁路分段绝缘器区域分割与异常识别系统
基于深度学习的移动机器人环境障碍物分割与三维重建系统

视觉追踪

视觉追踪方向的毕业设计为人工智能专业的同学提供了多个研究方向。首先，基于颜色直方图的追踪利用颜色特征对目标进行追踪，适合颜色明显的物体，常用算法有CAMShift和Mean Shift。其次，基于光流的追踪通过计算光流场来估计目标运动，适合快速移动的对象，常用技术包括Lucas-Kanade光流法和Horn-Schunck算法。基于特征点的追踪使用SIFT、SURF和ORB等算法，增强了对形变和遮挡的鲁棒性。深度学习追踪运用深度学习方法提高追踪精度，适用于复杂场景，常见算法有Siamese Network和DeepSORT。此外，多目标追踪研究如何同时追踪多个目标，处理遮挡和交互，常用技术包括SORT和DeepSORT。视觉-惯性追踪结合视觉信息与惯性传感器，增强追踪稳定性，常用算法有扩展卡尔曼滤波（EKF）。最后，运动目标检测与追踪在动态场景中检测并追踪运动目标，适应快速变化的环境，常用方法包括背景建模和光流结合。

以下是学长整理的毕业设计选题示例，供同学们参考与借鉴：

基于SORT的交通路口非机动车追踪系统
基于卡尔曼滤波的实验室小动物活动追踪研究
基于SORT的小区门口快递员配送动线追踪系统
基于卡尔曼滤波的家庭智能门锁人脸动态追踪研究
基于SORT的商场试衣间顾客进出频次追踪系统
基于SORT的校园快递柜取件人员动线追踪系统
基于深度学习的果园无人机授粉目标追踪算法研究
基于SORT的超市收银台顾客排队时长追踪系统
基于DeepSORT的城市路口行人跨镜追踪系统
基于卡尔曼滤波的校园监控电动车违规穿行追踪系统
基于SORT的小区监控流浪猫狗活动轨迹追踪系统
基于卡尔曼滤波的工业焊接机器人焊枪位置追踪系统
基于SORT的校园体育场馆运动人员轨迹追踪系统
基于SORT的小区监控高空抛物嫌疑目标追踪系统
基于SORT的超市货架区域顾客动线追踪研究与实现
基于深度学习的仓储机器人货物抓取目标追踪算法研究
基于卡尔曼滤波的工业机械臂末端执行器位置追踪系统
基于深度学习的果园采摘机器人果实目标追踪算法研究
基于SORT的校园图书馆读者借阅区域动线追踪系统
基于深度学习的工业齿轮传动过程啮合点追踪算法研究
基于深度学习的实验室玻璃器皿移动轨迹追踪算法研究
基于深度学习的工业轴承转动过程故障点追踪算法研究
基于SORT的校园教学楼电梯乘客进出频次追踪系统
基于卡尔曼滤波的家庭智能窗帘光照感应目标追踪研究
基于深度学习的农田无人机植保作业作物行追踪算法研究
基于MeanShift的工业传送带物料位置追踪系统
基于CamShift的家庭监控宠物活动范围追踪系统
基于深度学习的农业温室大棚蚜虫移动轨迹追踪算法研究
基于SORT的校园操场体育活动人员摔倒行为追踪系统
基于DeepSORT的医院走廊医护人员动线追踪研究
基于DeepSORT的交通路口违章变道车辆追踪系统
基于SORT的校园食堂取餐区人流密度与轨迹追踪系统
基于深度学习的农田灌溉设备喷头覆盖范围追踪算法研究
基于卡尔曼滤波的农业温室大棚温度传感器移动追踪研究
基于深度学习的光伏板清洁机器人污渍区域追踪算法研究
基于3DU-Net的肝脏及肝脏肿瘤CT图像分割研究
基于深度学习的铁路分段绝缘器区域分割与异常识别系统
基于DeepSORT的小区停车场车辆进出轨迹追踪研究
基于卡尔曼滤波的实验室精密仪器操作手势追踪研究与实现
基于深度学习的工业PCB板检测中缺陷位置追踪算法研究
基于DeepSORT的超市生鲜区顾客停留时长追踪系统
基于DeepSORT的商场停车场找车引导轨迹追踪系统
基于DeepSORT的商场扶梯乘客异常滞留追踪预警系统
基于DeepSORT的医院病房患者下床活动轨迹追踪系统
基于DeepSORT的小区地下车库车辆寻位轨迹追踪系统
基于DeepSORT的交通隧道内车辆间距异常追踪预警系统
基于DeepSORT的交通路口行人闯红灯行为追踪预警系统
基于DeepSORT的医院救护车通道车辆占道追踪预警系统
基于DeepSORT的交通环岛内车辆行驶轨迹异常追踪系统
基于DeepSORT的医院药房取药窗口人员排队轨迹追踪研究
基于轻量化Transformer的腹部CT器官分割算法研究
基于卡尔曼滤波的工业流水线产品装配位置追踪研究与实现
基于卡尔曼滤波的农业无人机播撒种子落点追踪研究与实现
基于深度学习的实验室离心机转速与转子位置追踪算法研究
基于深度学习的移动机器人环境障碍物分割与三维重建系统
基于卡尔曼滤波的家庭扫地机器人障碍物动态追踪研究与实现
基于深度学习的光伏电站巡检机器人电池板缺陷追踪算法研究
基于卡尔曼滤波的家庭监控老人起身活动轨迹追踪研究与实现
基于卡尔曼滤波的工业包装流水线产品计数与位置追踪研究与实现

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