本文介绍了一种基于深度学习YOLOv5的车辆颜色识别检测系统。针对传统毕设项目创新不足的问题，该系统采用YOLOv5目标检测算法，通过改进的卷积神经网络结构实现车辆颜色识别。文章详细阐述了CNN的组成原理及YOLOv5的创新点，包括Mosaic数据增强、FPN+PAN结构等关键技术。实验结果表明，该系统能有效识别车辆颜色，识别准确率较高。该项目被评为难度适中(3分)、工作量适宜(3分)、创新性良好

【摘要】本文提出基于YOLOv5深度学习算法的公共场所抽烟行为检测系统，旨在解决传统人工巡查效率低下的问题。该项目采用YOLOv5s模型，通过Mosaic数据增强、自适应anchor等技术提升检测精度，实现140FPS实时检测。研究爬取并标注了5000张吸烟图片构建数据集，使用LabelImg工具进行手动标注。系统在测试中展现出良好的检测效果，能够准确识别吸烟行为，为公共场所禁烟政策执行提供智能化

本文分享了大数据方向的毕业设计选题建议和技巧，并提供了4个优秀课题案例参考。首先介绍了选题原则，强调评估能力、兴趣驱动和实用创新。然后给出了逆向思维、项目拆分等选题技巧。重点推荐了数据可视化、社交网络分析、金融预测等大数据方向课题，并详细介绍了4个深度学习项目：水果识别系统（YOLOv8算法）、作物杂草识别系统（YOLOv11算法）、痤疮检测医疗系统（YOLOv11算法）和鱼类识别系统（YOLOv

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网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫对某一站点访问，如果可以访问就下载其中的网页内容，并且通过爬虫解析模块解析得到的网页链接，把这些链接作为之后的抓取目标，并且在整个过程中完全不依赖用户，自动运行。若不能访问则根据爬虫预先设定的策略进行下一个 URL的访问。在整个过程中爬虫会自动进行异步处理数据请求，返回网页的抓取数据。在整个的爬虫运行之前，用户都可以自定义的添加

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今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，二维码 / 条形码检测与识别基于机器学习的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉。