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，准确率可达90%以上。项目采用PyQt5开发用户界面，整合OpenCV图像处理和Matplotlib图表展示功能，构建了完整的检测流程。相比传统设备，该系统具有成本低、易扩展等优势，特别适合基层医疗机构

车道线检测是无人驾驶技术中的关键环节，主要通过计算机视觉技术识别车辆前方的车道线位置。本文介绍了车道线检测的基本流程：首先对图像进行灰度处理和高斯平滑，然后使用Canny边缘检测算法提取边缘信息，再通过区域掩膜和霍夫变换识别直线，最终绘制出车道线。代码实现部分展示了视频加载、颜色筛选、边缘检测等关键步骤，为路径规划提供基础数据支持。该方法通过简化问题、逐步处理的方式，实现了对复杂场景下车道线的有效

本文介绍了一个基于深度学习的驾驶行为检测系统，重点检测驾驶员玩手机行为。项目采用YOLOv5算法实现目标检测，具备模块化设计、可扩展性和经济性等优点。系统通过Mosaic数据增强、自适应Anchor等技术优化模型性能，使用LabelImg工具标注数据集。核心代码展示了数据集配置和模型参数设置，最终实现了高精度的玩手机行为检测，为交通安全管理提供了有效解决方案。

摘要 本文为计算机专业毕业设计提供选题指导，重点推荐云计算与分布式系统方向，包含容器编排、分布式存储等20个具体课题。文章提出9条选题原则和7个实用技巧，强调能力匹配、兴趣导向和就业相关性。特别分享三个基于YOLO的AI应用案例（果树害虫识别、安防行为检测、工地安全监控），详细说明其技术架构、创新点和应用价值。文末提供项目资源获取方式，帮助学生在选题时平衡难度、工作量和创新性，选择既体现专业能力又

毕业设计选题指南与方向推荐 毕业设计选题应综合考虑个人能力、兴趣、就业方向及创新性。本文提供了多领域选题建议：1）AI/机器学习方向如推荐系统、计算机视觉应用；2）移动/Web开发方向包括校园服务平台、健康管理系统；3）数据科学方向涉及可视化平台、社交网络分析；4）网络安全方向如漏洞检测、区块链应用；5）云计算方向如容器编排系统。选题技巧包括逆向思维法、项目拆分法、技术融合法等，强调避免选择过度常

摘要 本文提出了一种基于YOLOv5深度学习模型的公共场合抽烟行为检测系统。针对传统人工巡逻效率低下的问题，该系统采用计算机视觉技术实现自动化检测，具有创新性和实用价值。研究使用Python爬虫获取并标注了约5000张吸烟图像构建数据集，采用YOLOv5算法进行训练，该算法通过Mosaic数据增强、自适应anchor、Focus结构等技术优化了检测性能。实验结果表明，系统能有效识别抽烟行为，为公共

本文介绍了一个基于YOLOv11的深度学习垃圾分类系统，旨在解决当前垃圾分类效率低、准确率不足的问题。该系统采用改进的YOLOv11算法，通过优化损失函数和引入注意力机制，显著提升了小目标检测性能。项目实现了支持图片、视频和实时检测的多模式功能，并开发了基于PyQt5的跨平台图形界面。系统包含图像采集、模型推理、结果显示和交互控制四大核心模块，通过CUDA加速确保实时性。创新点包括动态NMS阈值调

本文介绍了一种基于YOLOv11深度学习算法的血液细胞自动计数识别系统。针对传统人工显微镜计数效率低、自动化分析仪成本高等问题，该系统通过计算机视觉技术实现了高效准确的血细胞检测。系统采用PyQt5开发用户界面，集成YOLOv11模型进行RBC、WBC和血小板识别，准确率达90%以上。架构分为用户界面层、业务逻辑层和数据服务层，具有成本低、易扩展等特点。该研究为基层医疗机构提供了经济高效的检测方案

本文介绍了无人驾驶技术中的车道线检测方法。通过简化问题，采用计算机视觉技术从摄像头图像中识别车道线位置。检测流程包括：图像灰度处理、高斯平滑、Canny边缘检测、区域掩膜处理、霍夫变换和车道线绘制。代码实现了视频加载、颜色选择、边缘检测和霍夫变换等关键步骤，最终输出车道线检测结果。该方法为无人驾驶路径规划提供基础支持，是无人驾驶系统中相对简单但重要的组成部分。

毕业设计选题指南：从选题技巧到热门方向推荐 本文系统介绍了毕业设计选题的策略与实用技巧，并提供了五大热门方向的选题参考： 选题策略：建议从能力评估、兴趣驱动、就业导向等维度选择，推荐逆向思维法、项目拆分法等实用技巧，避免选择过度重复的题目类型（如WEB管理系统）。 人工智能方向：包括智能推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等，突出深度学习、大模型应用等前沿技术，适合技术能力较强的学生。 移动与Web