本文介绍了一个基于YOLOv8的葡萄采摘定位辅助系统，旨在解决传统葡萄采摘中劳动力成本高、效率低和品质控制难等问题。该系统采用计算机视觉技术，通过深度学习模型实现葡萄的实时目标检测，具有多模态识别、轻量化设计和实用化交互等特点。技术架构包含目标检测、视频处理和用户界面三大模块，支持图片、视频和实时摄像输入，模型体积控制在14MB以内。项目创新性地结合农业需求与AI技术，预期可提升采摘效率3-5倍，

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本文介绍了一个基于YOLOv11深度学习算法的血液细胞计数识别系统，旨在解决传统血细胞检测方法效率低、成本高的问题。该系统通过优化YOLOv11网络结构，实现了对红细胞、白细胞和血小板的高精度识别（准确率超90%），并采用PyQt5开发了可视化界面，集成图像处理、模型推理和数据分析功能。项目创新性地将计算机视觉技术应用于医学检测领域，为基层医疗机构提供了经济高效的检测方案。系统架构包含用户界面层、

毕业设计选题指南：从AI到云计算的实用建议 本文为计算机专业学生提供毕业设计选题的系统性指导，涵盖多个热门技术方向。文章首先介绍了选题的7个基本原则，包括能力评估、兴趣驱动和资源考量等；然后分享了9个实用选题技巧，如逆向思维法和技术融合法。核心内容按技术方向分类推荐具体课题：人工智能方向包括推荐系统、计算机视觉等；移动与Web开发方向推荐校园服务平台、健康管理系统等；数据科学方向提供可视化平台、社

本文介绍了一种基于机器视觉的车牌识别系统，该系统采用OpenCV开源库实现，包含车牌检测和字符识别两大模块。在车牌检测阶段，使用支持向量机(SVM)算法结合多种图像处理技术(如高斯模糊、Sobel算子等)进行车牌定位；在字符识别阶段，采用深度学习中的生成对抗网络训练模型，识别精度达到98%，优于传统机器学习方法。系统能够准确识别中文、数字和英文字符，整体架构清晰，运行效果良好。该项目不仅展示了大数

基于深度学习的安检管制物品识别系统 本项目采用改进的YOLOv5算法实现安检场景下的管制物品识别，旨在提升安检效率和准确性。系统通过卷积神经网络进行特征提取，利用YOLOv5的单阶段检测架构实现快速识别。关键技术包括： 采用Mosaic数据增强提升小目标检测能力 引入FPN+PAN结构加强特征融合 使用GIOU_Loss优化训练过程 实现DIOU_nms改进预测框筛选 系统可识别刀具等危险物品，检

🔥 Hi，大家好呀，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没呢！🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求。🔥 为了大家能够以最少的精力顺利通过毕业设计，学长推荐20个优秀的毕设项目给大家，同时分享项目与论文(源码+论文)。🔥 下文会对每个推荐的项目进行展示与打分，大家可以挑选自己喜欢的项目作为毕业设计。🧿详细项目介绍

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本文介绍了一种基于YOLOv11算法的医学影像脑瘤检测识别系统，旨在解决传统脑瘤诊断效率低、一致性差等问题。系统采用PyTorch框架训练优化后的YOLOv11模型，结合PyQt5开发交互界面，实现医学影像的智能分析与可视化。技术亮点包括：多尺度特征融合提升小肿瘤检测能力，自适应非极大抑制改善密集病灶识别，三维注意力机制强化特征提取。该系统可无缝对接医院PACS系统，支持DICOM标准格式，检测准

毕业设计选题指南摘要 毕业设计选题应综合考量个人能力、兴趣与就业方向。人工智能方向可考虑推荐系统、计算机视觉或NLP应用；移动开发方向适合校园服务、健康管理等实用项目；数据科学方向推荐可视化平台或社交网络分析；网络安全方向可选择漏洞检测或区块链应用。选题技巧包括：评估资源可行性、结合导师专长、控制项目规模，避免过于常见的题目。建议选择既能展示技术能力又具创新性的题目，如结合AI技术的行业解决方案或