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。系统采用YOLOv5算法，具有模块化设计、高效推理（140FPS）和多种优化技术（Mosaic数据增强、自适应Anchor等）。项目包含完整的数据集处理流程（爬取1万张图片，标注5千张）和模型训练方案，提供可视化检测效果。核心代码展示了数据配置（smoke.yaml）和模型结构（yolov5s.yaml），适用于毕业设计等应用

【摘要】 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，旨在解决传统血细胞检测方法效率低、成本高的问题。系统采用三层架构设计（用户界面层、业务逻辑层、数据服务层），整合了YOLOv11目标检测模型、PyQt5界面和OpenCV图像处理技术。实验表明，该系统能够高效识别红细胞、白细胞和血小板三类细胞，准确率达90%以上，处理速度满足临床实时性需求。该研究为基层医疗机构提供了

本文为人工智能方向毕业设计选题指南，提供实用建议和优秀案例参考。首先介绍了选题原则，强调能力匹配、兴趣驱动和实用性等关键因素。接着分享了逆向思维、项目拆分等7个选题技巧。重点推荐了20个AI热门课题，包括智能推荐系统、计算机视觉和自然语言处理等方向。最后详细展示了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，以及YOLOv8葡萄采摘辅助系统，涵盖技术要点、难度评估和实

本文主要运用Python的第三方库SnowNLP对弹幕内容进行情感分析，使用方法很简单，计算出的情感score表示语义积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。从数据可视化中可以看到，播放量排名前三的分别是生活类、动画类、鬼畜类，让人诧异的是以动漫起家的B站，播放量最多的视频分类竟然是生活类节目。对数据进行拆分、聚合，方便之后各项分析，由于“区类别”列中的“全站”是各分类中排名靠

本文介绍了一个基于电商评论数据的情感分析项目。通过文本预处理(去重、清洗、分词等)后，采用词典匹配法分析评论情感倾向，结合LDA主题模型提取关键信息。结果发现用户最关注"安装""售后""物流"等方面，词云可视化有效展示了高频关键词。该分析可帮助了解用户需求与产品优缺点，为改进产品提供依据。项目使用Python实现，主要技术包括jieba分

今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习🧿 选题指导, 项目分享：见文末从2019年末开始，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）在我国全面爆发并迅速传播，同时国家卫生健康委员会也积极响应密切关注全国疫情的动态变化并且发布了相关的预防指南，强调个人出行需要做好安全措施，在公共场合必须严格按照要求佩戴口罩。自

本文介绍了一个基于深度学习的人脸识别学生课堂考勤与专注检测系统。该系统通过摄像头采集人脸数据，使用Python结合OpenCV和TensorFlow框架实现人脸识别打卡功能，并利用检测跟踪算法计算学生专注时长，对不专注行为进行提醒。系统包含人脸特征提取、信息对比、注意力检测等核心模块，采用预训练模型实现识别功能。项目难度适中（3分），工作量合理（3分），具有创新性（4分），为毕业设计提供了完整参考

这篇文章介绍了一种基于机器视觉的指纹识别系统。针对传统毕设项目缺乏创新的问题，该系统通过图像处理技术实现指纹识别功能。文章首先阐述了指纹识别技术的发展背景，然后详细展示了系统实现效果。核心技术部分包括：图像对比过滤、二值化处理、侵蚀细化、图像增强和特征点检测等关键步骤，并提供了相应的OpenCV代码实现。该系统综合应用了多种图像处理算法，能够有效去除噪声并提取指纹特征进行匹配。最后，作者提供了项目

本文介绍了一个基于深度学习YOLOv11的鱼类识别系统。该系统针对传统鱼类识别方法效率低、主观性强等问题，利用最新的目标检测技术实现了高效准确的海洋鱼类自动识别。系统采用PyQt5构建交互界面，结合OpenCV处理图像/视频数据，通过YOLOv11模型实现实时检测。实验表明，系统对13种常见海洋鱼类的识别准确率达90%以上，处理速度达25-30FPS。该研究不仅为海洋生物多样性监测提供了新工具，还

本文分享了3个基于深度学习的毕业设计选题案例，涵盖交通路面缺陷检测、藻类细胞识别和苹果采摘辅助系统。每个项目均采用YOLO系列算法作为核心，结合PyQt5和OpenCV开发交互界面，具备多模态输入处理能力。项目评分显示：难度适中（3星）、工作量达标（4星）、创新性突出（5星）。文章还提供了9个选题技巧，强调避免传统WEB管理系统，建议从市场需求、技术融合和行业痛点等角度切入。所有项目均提供完整参考