新冠疫情下，AI技术在防疫中发挥重要作用。本文介绍了一个基于SSD算法的深度学习口罩检测系统，通过260x260输入的小型模型（28层卷积网络）实现高效检测。项目采用1:3的正负样本比例（500张戴口罩/1500张未戴口罩图片），并针对遮挡问题优化数据集，确保模型鲁棒性。实验表明，该系统在复杂场景下能准确识别口罩佩戴情况，PR曲线显示其性能远超传统Viola-Jones算法。该研究为疫情防控提供了

本文为人工智能方向毕业设计选题指南，提供实用建议与案例参考。首先从选题原则出发，建议评估自身能力、结合兴趣与就业方向，并注重创新性与可行性。推荐三种选题方法：逆向思维（对标就业需求）、项目拆分（聚焦开源模块）和技术融合（整合热门技术）。重点介绍了20个AI领域课题，涵盖智能推荐、计算机视觉和自然语言处理等方向，并详细展示了4个优秀案例：基于YOLOv11的焊接缺陷检测、血液细胞计数、脑瘤识别系统，

本文为人工智能方向毕业设计选题指南，提供了选题策略和具体项目参考。首先介绍了选题原则，包括评估能力、兴趣驱动、就业导向等7个要点；其次分享了9个选题技巧，如逆向思维法、技术融合法等。重点推荐了20个AI/ML方向的课题，涵盖推荐系统、计算机视觉、NLP等领域。详细展示了4个基于YOLO的实战项目：焊接缺陷检测、血液细胞计数、脑瘤识别和葡萄采摘辅助系统，每个项目都包含技术要点、难度评分和系统截图。这

本文提出了一种基于深度学习YOLOv5的车辆颜色识别检测系统。系统采用YOLOv5目标检测算法，结合CNN卷积神经网络进行特征提取和分类。文章详细介绍了YOLOv5的网络架构及改进思路，包括输入端Mosaic数据增强、基准网络Focus结构与CSP结构、Neck网络的FPN+PAN结构等。实验结果表明，该系统能够有效识别车辆颜色，为毕业设计提供了创新性解决方案。项目综合评分：难度3分、工作量3分、

毕业设计选题与项目分享 本文提供了9个实用的毕业设计选题技巧，包括逆向思维法、技术融合法等，强调避免传统Web管理系统，选择具有创新性和实用价值的课题。同时分享了5个基于深度学习的优质项目案例： 水果识别系统（YOLOv8算法，实现检测-计数-分类一体化） 作物杂草识别系统（YOLOv11，支持农田实时检测） 痤疮检测医疗系统（动态NMS处理，提供诊断建议） 鱼类识别系统（多平台部署，识别13种海

学长整理了最新的人工智能专业的毕业设计选题，这些选题的难度适中，非常适合作为毕业设计的选题参考。如果你有任何对于开题选题的疑问，或者对相关技术缺乏了解，不知道如何开始进行毕业设计，都可以向学长咨询寻求帮助。学长会根据你的具体情况提供指导和支持。不论是你对选题还是对技术方面存在的问题，学长都愿意提供帮助。学长根据你的需求和能力，为你提供一些指导和建议，无论你遇到什么问题，都可以向学长请教，学长将竭尽

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是🚩 **毕业设计深度学习YOLO交通路面缺陷检测系统（源码+论文）**🥇学长这里给一个题目综

毕业设计 深度学习yolo11空域安全无人机检测识别系统（源码+论文）

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于深度学习的中国交通标志识别算法研究与实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)🧿 选题指导, 项目分享：https://gite

本文介绍了一种基于深度学习YOLO算法的交通路面缺陷检测系统。针对传统人工巡检效率低、成本高等问题，该系统采用改进的YOLOv11模型，通过多尺度特征融合、自适应锚框等技术提升检测精度。系统架构包含数据采集、模型训练和应用模块，支持图片、视频和实时摄像头输入。实验结果表明，该系统能有效识别裂缝、坑槽等路面缺陷，检测速度达30FPS，准确率超过90%。项目创新性地将深度学习应用于道路养护领域，具有显