本项目是一个基于深度学习技术的X光安检危险品图像识别系统，采用YOLO系列算法实现实时目标检测。系统能够识别14种不同类型的危险品和违禁物品，包括枪支、刀具、打火机等，为安检工作提供智能化辅助。项目集成了多种检测模式（图像、视频、摄像头实时检测）、语音播报功能、数据管理和历史记录查询等完整功能模块。

本选题提出了一种基于深度学习的指纹识别智能门禁系统，采用孪生神经网络(Siamese Network)结合三元组损失(Triplet Loss)的方法实现高精度指纹识别。系统集成OpenCV图像处理、PyQt5界面和MySQL数据库，构建了完整的端到端解决方案。关键技术包括：1)设计轻量化卷积网络提取128维指纹特征；2)采用动态三元组采样策略优化特征空间；3)实现多层次重复检测机制。实验使用自建

大数据技术有多个研究方向适合不同专业的学生作为毕业设计选题，包括数据挖掘与机器学习、大数据存储与管理、实时数据处理、大数据与云计算结合、大数据隐私保护与安全、大数据可视化，以及大数据在特定领域的应用。适合的专业包括：计算机科学、数据科学、人工智能、统计学、信息技术、数据库管理、软件工程、云计算、网络工程、信息安全、法律与信息保护、计算机视觉、设计与艺术以及跨学科专业（如生物信息学、金融工程、社会学

吸烟检测系统，结合深度学习技术，实现对吸烟行为的自动化识别。数据集涵盖香烟、吸烟者和烟雾等特征，通过精心的数据采集、标注和预处理，确保了数据的质量。通过合理配置YOLO模型进行系统的训练与测试，最终实现了高效、准确的检测性能。该系统的实现将为公共健康监测提供更为可靠的解决方案，助力减少吸烟带来的健康风险。

基于计算机视觉的口罩佩戴检测技术。通过构建一个结合卷积神经网络（CNN）和YOLO（You Only Look Once）算法的检测模型，对人脸图像进行处理与分析。研究中将收集不同环境下的口罩佩戴图像数据，重点关注图像预处理、特征提取和模型训练等关键环节，以实现对口罩佩戴情况的高效检测与分类。实验结果表明，该系统在多种复杂场景下均能保持较高的检测准确率和实时性，为公共卫生管理提供了有效技术支持。

公共自行车视觉识别系统。通过构建一个结合卷积神经网络（CNN）和YOLO（You Only Look Once）算法的识别模型，对公共自行车图像进行处理与分析。研究将收集不同环境下公共自行车的图像数据，重点关注数据预处理、特征提取和模型训练等关键环节，以实现对公共自行车的高效识别与状态监测。实验结果显示，该系统在多种复杂场景下均能保持较高的识别准确率，为公共自行车管理提供了有效技术支持。

毕业设计：猫狗检测通过构建一个结合卷积神经网络（CNN）的检测模型，对猫狗图像进行处理与分析。研究将收集多种环境下的猫狗图像数据，重点关注数据预处理、特征提取和模型训练等关键环节，以实现对猫狗的高效分类与识别。实验结果表明，该系统在多种复杂场景下均能保持较高的检测准确率，为宠物管理和相关应用提供了有效技术支持。

本项目基于YOLOv8深度学习算法开发了一套智能垃圾分类检测系统，能够准确识别42种垃圾并按照上海标准进行分类指导。系统采用PyQt5构建图形界面，支持图像、视频、摄像头三种检测模式，并集成了语音播报、MySQL数据库存储和数据分析功能。核心创新点包括：1）智能语音播报结合分类指导；2）多模态检测融合；3）实时数据分析可视化；4）多线程架构设计。系统解决了中文字体显示、实时性能优化、数据库并发访问

基于深度学习技术，开发了一套汽车轮胎检测系统，旨在提高对汽车轮胎状况的监测与管理能力。项目利用包含不同状态轮胎图像的数据集，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法进行模型训练，实现对轮胎的实时检测与识别。研究结果表明，该系统能够有效提高轮胎检测的准确性，为车辆安全提供精准的监测手段，促进汽车行业的智能化发展，并为未来相关领域的研究奠定基础。

本项目是一个基于YOLO目标检测算法的遛狗牵绳智能识别系统，旨在通过计算机视觉技术自动识别和监控宠物犬的牵绳状态，为城市宠物管理提供智能化解决方案。基于YOLOv8v10v11基于深度学习的遛狗牵绳检测系统数据集是深度学习项目成功的关键基础，高质量、规范的数据集对于模型训练和最终性能具有决定性影响。本项目的数据集经过精心收集、整理和标注，专门针对遛狗牵绳检测场景进行了优化设计。类别ID英文名称中文