毕业设计：基于深度学习的铁路异物检测系统结合了深度学习和计算机视觉技术，旨在解决铁路场景中多尺度和遮挡问题对异物检测的挑战。通过在FLIR数据集和自制的夜间红外铁路数据集上进行迁移训练，提出的算法展现了对遮挡较严重和不同尺度大小的铁路异物的优越性。本毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的研究方向。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性

人工智能与机器学习毕业设计选题表选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，

毕业设计-基于计算机视觉的垃圾分类识别系统：垃圾分类是将日常生活、生产中产生的垃圾，经过分类投放、存储 和运输等一系列过程，使之转变成可供利用的公共资源。一直以来，国内垃圾分类的宣传力度不够，大部分民众环保意识薄弱， 难以养成日常生活垃圾分类的习惯。对于目前实行的垃圾“四分类”方 法，少部分有意识参与垃圾分类的人觉得繁琐，直接将各类垃圾混装处 理，而长期坚持垃圾分类的人更少。这使得垃圾后端处理工作

毕业设计-基于生成对抗网络的图像风格迁移：图像风格迁移是目前计算机视觉领域的研究热点。风格迁移的目的是将一幅图像转换 成另一幅或多幅具有特定目标的图像，例如：输入一张纯色马的图片，输出的是斑马的图 片；输入一张油画的图片，输出的是中国画的图片等等。图像风格迁移不仅可以显著降低 获取相关数据集的成本，而且还可以创建源数据以外的新图像，所以利用生成模型扩大研 究数据集可有效提高深度学习网络模型的训练质

基于深度学习的推荐系统研究：深度学习是机器学习领域一个重要的研究方向，近年来在图像处理、自然语言理解、语音识别和在线广告等领域取得了突破性进展．将深度学习融入推荐系统中，研究如何整合海量的多源异构数据，构建更加贴合用户偏好需求的用户模型，以提高推荐系统的性能和用户满意度，成为基于深度学习的推荐系统的主要任务。近年来，随着云计算、大数据、物联网等 技 术 的迅猛发展，互联网空间中各类应用的层出不穷引

毕业设计-基于深度学习的人脸表情识别：人脸识别技术是当今学术界以及工业领域持续讨论的前沿课题，表情识别等 先进算法和应用研究成为了计算机识别领域纵向研究更深的方向，在学术界引起 强烈反响，尤其是在医疗与卫生、高端云计算、心理学甚至教育学领域引起极大的反响，在当前的学术界的研究以及工业界的应用中得到广泛关注。 在人类日常沟通交流中，表情是必不可少的因素之一。当双方面对面交流的 时候，人类通过表情传达

毕业设计-基于深度学习的肺炎医学 CT 图像分类算法研究：在我国科技高速发展的重要时期，IT技术、云计算技术、数据存储技术的快速发展， 迎来了全新大数据时代。在我们的社会活动、工作以及生活等多个方面都受到大数据的 强烈影响。同时，随着大数据时代的到来，有关医疗的数据资源也有了很大的提升，医疗数据越来越充足。许多医院在多年的实践中，整合了专业的医用图像信息数据系统，基于深度学习的医学图像分类技术不仅

毕业设计-基于机器视觉的路面裂缝检测装置-OpenCV：机场跑道、高速公路、城市道路等路面性能是公共交通得以正常运转的基础。保持路面安全性能是道路日常维护和管理中不可或缺的工作，对航空安全、行车安全等起到举足轻重的作用。在我国，多数交通事故是由路面裂缝等缺陷导致的，因此必须定期对道路路面进行勘测检查，及 时维修损坏的路面。 通过人工作业进行分析和识别是对道路路面进行检测与诊断的一种传统方法。但是，

由于OpenCV已经包含了k近邻（k-NN）实现，因此无需引入任何其他库。为了进行训练，我们浏览了数字作物的文件夹，然后将其放入标有0–9的新文件夹中，因此每个文件夹中都有一个数字的不同版本的集合。我们没有大量的这些图像，但是有足够的证据来证明这是可行的。由于这些数字是相当标准的，我认为我不需要大量训练有素的图像就可以相当准确

毕业设计-基于 BERT 的中文长文本分类系统：随着数字经济和互联网技术的发展，人类正处于信息爆炸时代。互联网所引发的信 息革命，使得语音、图像和文本等信息量指数型增长，人类社会也进入了大数据时代。 面对海量数据，如何从其中挖掘出最有价值的信息正逐渐成为研究领域的热点。 文本作为信息传播的主要媒介，具有传播速度快、信息检索便捷性以及内容丰富等 特点。然而，大量的文本数据如果没有经过有效的科学分类管