人工智能专业毕设选题推荐合集，最新选题功能点和创新点持续更新中Y2601

大家好,这里是源码空间站学长人工智能专业毕业设计毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!

源码空间站11

1709人浏览 · 2025-11-04 13:22:49

源码空间站11 · 2025-11-04 13:22:49 发布

全部资料包含：万字LW+程序，需要的话私信博主获取，伸手党勿扰

后话

大家好,这里是源码空间站学长人工智能专业毕业设计毕设专题!

大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!

以下是学长精心整理的一些选题:

1.基于 OpenCV 的人脸表情识别系统的设计与实现

功能模块

用户功能：

用户身份认证与权限管理：

1. 用户需通过账号和密码登录，支持多角色权限（普通用户、管理员）。
2. 登录采用双因素验证（密码+验证码），确保用户数据安全。
3. 用户信息通过 AES 加密存储，避免信息泄露。

实时人脸捕捉与表情识别：

1. 系统通过摄像头实时捕捉人脸图像。
2. 利用 OpenCV 的 Haar 特征级联分类器或 DNN 模型实现人脸检测。
3. 自动识别多种表情类别（如高兴、愤怒、悲伤、惊讶、平静等）。

表情数据存储与统计：

1. 实时记录识别到的表情数据，包括时间戳、人脸图像、表情类别。
2. 支持表情统计，按时间段生成表情出现频率统计数据。

表情历史记录查询：

1. 用户可按时间段或表情类型查询历史记录。
2. 支持导出表情识别历史记录为 CSV 或 Excel 格式。

表情可视化展示：

1. 系统提供识别结果的可视化展示，包括饼图、折线图和柱状图。
2. 动态展示表情的分布情况和趋势分析。

多摄像头支持：

1. 系统支持接入多个摄像头，实现多视角表情捕捉与识别。
2. 用户可在界面中切换摄像头视图，查看不同场景的表情统计结果。

离线表情识别：

1. 用户可上传本地人脸图像，系统对图片中的人脸表情进行识别。
2. 上传结果与实时数据统一存储和分析。

管理员功能：

模型管理与优化：

1. 系统内置多种预训练模型（如 CNN、ResNet），管理员可根据需求选择或更新模型。
2. 提供模型重新训练功能，管理员可上传数据集进行训练优化。

数据管理与备份：

1. 管理员可对历史表情数据进行归档、备份和恢复。
2. 支持自动化备份，确保数据安全与完整性。

表情分类规则管理：

1. 支持表情分类标准的自定义，例如新增自定义表情类别（如疲惫、专注）。
2. 分类规则实时更新，无需重启系统。

多用户管理：

1. 管理员可添加、删除和修改用户账号。
2. 提供用户权限分配功能，细化普通用户与管理员的功能范围。

性能监控与系统优化：

1. 实时监控系统资源使用情况（如 CPU、GPU 占用率）。
2. 系统自动调整表情识别参数（如帧率、检测频率）以平衡性能与识别精度。

数据分析与报告生成：

1. 系统提供表情识别数据的深度分析报告，包括识别准确率、错误分类情况。
2. 报告支持导出为 PDF，方便分享与归档。

异常检测与告警：

1. 系统监控异常事件（如无法检测人脸、模型加载失败）。
2. 异常情况触发实时告警，并提供解决建议。

数据隐私保护：

1. 管理员可对敏感人脸图像进行加密存储，确保数据隐私。
2. 系统支持用户申请删除其表情数据的功能。

创新亮点

实时高效的人脸表情识别：

1. 结合 OpenCV 和深度学习，系统实现了高效的人脸检测和表情分类。
2. 使用轻量级模型（如 MobileNet）优化性能，在低硬件配置下保持高识别速度。

自适应模型优化：

1. 系统根据实时识别结果动态调整模型参数（如阈值、学习率），提升表情识别的准确性。
2. 提供模型在线更新功能，管理员无需手动干预即可获取最新表情识别算法。

多场景支持与数据整合：

1. 系统适配多种场景（如课堂、会议室、公共场所），对多摄像头数据进行统一处理和分析。
2. 提供跨设备数据同步功能，用户可在不同终端查看表情数据。

跨平台支持与 API 集成：

1. 系统提供开放 API，便于与其他系统（如情绪监控、心理健康平台）集成。
2. 支持 Web、PC 和移动端访问，实现跨平台使用。

个性化表情分类：

1. 用户可训练自己的表情模型，实现个性化表情识别（如识别特定用户的专属表情）。
2. 系统支持小样本学习，提高新表情类别的识别能力。

深度学习增强与二次学习：

1. 系统利用迁移学习技术，基于用户上传的数据集优化预训练模型。
2. 支持在线微调模型，根据最新数据动态学习新的表情特征。

隐私保护与数据安全：

1. 系统提供全面的隐私保护措施，包括图像加密存储、匿名化处理。
2. 用户上传的人脸图像支持自动模糊化处理，保护隐私。

表情行为趋势预测：

1. 基于时间序列分析，系统预测未来一段时间的表情变化趋势。
2. 提供表情波动分析，帮助用户监控情绪变化。

扩展性与模块化设计：

1. 系统采用模块化设计，用户可根据需求加载或卸载功能模块（如情感分析模块）。
2. 支持与其他领域应用的扩展集成（如疲劳驾驶检测、健康状态分析）。

绿色计算与资源优化：

1. 系统通过多线程并行处理和 GPU 加速，降低计算资源占用。
2. 动态调整检测频率，实现绿色节能优化。

功能实现详述

1. 表情检测模块：

实时检测：
- 使用 OpenCV 的 Haar 特征和 DNN 模型实时检测人脸区域。
- 基于深度学习模型（如 CNN）对人脸表情进行分类。
离线检测：
- 支持用户上传图片文件，系统对静态图像中的人脸表情进行分析。

2. 数据存储与管理模块：

数据库：
- 使用 MySQL 存储表情记录，包括识别时间、表情类型、人脸图像路径等。
- 对敏感数据（如人脸图像）进行加密存储。
数据查询：
- 提供多条件查询接口，支持时间段、表情类别等筛选条件。

3. 可视化与展示模块：

使用 ECharts 实现数据的动态图表展示，包括表情分布饼图、时间趋势折线图。
实时更新仪表盘，动态显示表情识别结果和统计数据。

4. 模型管理与优化模块：

模型切换：
- 系统支持切换不同模型（如 VGG、ResNet、MobileNet），适配不同场景需求。
模型训练：
- 提供训练接口，管理员可上传数据集对模型进行重新训练或微调。

5. 用户交互与权限管理模块：

用户权限：
- 普通用户可查看和导出表情记录，管理员可修改模型和规则。
界面操作：
- 基于 Vue.js 开发，提供直观的操作界面，支持拖拽上传、实时检测。

系统功能架构图

├── 数据采集层

│ ├── 摄像头模块：实时捕捉人脸图像。

│ ├── 文件上传模块：支持用户上传离线图片。

├── 数据处理层

│ ├── 表情检测模块：基于 OpenCV 和深度学习进行表情分类。

│ ├── 模型优化模块：支持模型微调和规则更新。

├── 数据存储层

│ ├── 数据库模块：存储表情记录和用户信息。

│ ├── 历史查询模块：支持数据检索和导出。

├── 数据展示层

│ ├── 可视化模块：展示表情分布和趋势图表。

│ ├── 报表生成模块：导出 PDF 或 Excel 格式报告。

├── 用户交互层

│ ├── 前端界面模块：提供实时检测和查询功能。

│ ├── 权限管理模块：支持用户角色分配和操作权限管理。

总结

基于 OpenCV 的人脸表情识别系统通过深度学习技术实现了高效、精准的表情检测和分类功能。创新点如自适应模型优化、多场景支持、隐私保护与跨平台集成，使系统不仅能满足实时识别需求，还能扩展至教育、心理健康等领域，具备良好的实用性和推广价值。

2.基于深度学习的老照片修复系统的设计与实现

功能模块

用户功能：

用户身份认证与权限管理：

1. 系统支持多用户登录，区分普通用户与管理员角色。
2. 用户需通过账号和密码登录，并支持第三方社交账号登录。
3. 用户数据（如上传的照片）使用 AES 加密存储，确保隐私安全。

老照片上传与预处理：

1. 用户可以通过本地上传或拍照功能上传照片，支持多种图片格式（如 JPEG、PNG、TIFF）。
2. 系统自动检测照片的尺寸和质量，提供裁剪和旋转功能。

自动照片修复：

1. 使用深度学习模型对老照片进行修复，主要修复内容包括：
  1. 划痕去除：检测并移除照片中的划痕。
  2. 色彩增强：对褪色或灰度照片进行色彩恢复。
  3. 模糊修复：清晰化模糊区域，提高照片清晰度。
  4. 噪声去除：去除照片中的随机噪声点。
2. 用户可实时预览修复后的照片效果，并对比原始照片。

局部修复与标注：

1. 支持用户手动标记需要重点修复的区域（如划痕、污点等）。
2. 系统根据标记区域优先处理，提升修复效果。

多修复模式选择：

1. 快速模式：低分辨率快速修复，适用于预览效果。
2. 高精度模式：高分辨率修复，适用于最终输出。

修复效果调整与优化：

1. 提供修复后照片的亮度、对比度、饱和度调整工具。
2. 用户可以选择不同的风格模型（如自然修复、复古风格）。

修复记录与管理：

1. 系统自动保存用户上传的照片和修复记录。
2. 用户可按时间或文件名查询历史修复记录，并支持重新修复。

照片导出与分享：

1. 修复后的照片可保存到本地，支持多种分辨率和格式。
2. 一键分享至社交媒体或生成二维码下载链接。

管理员功能：

模型管理与优化：

1. 系统内置多种深度学习模型（如 GAN、CNN），管理员可选择不同模型处理不同类型的照片。
2. 支持管理员上传新模型或更新已有模型，适应更多修复需求。

用户与权限管理：

1. 管理员可新增、删除用户，并分配不同的权限。
2. 支持审计用户操作日志，记录照片上传和修复活动。

修复规则与参数配置：

1. 管理员可设置系统的默认修复规则（如优先去噪或划痕修复）。
2. 提供模型参数的调整功能（如学习率、迭代次数）。

系统性能与资源监控：

1. 实时监控服务器的运行状态，包括 GPU 使用率、内存占用等。
2. 管理员可调整任务队列优先级，保证多用户并发修复时的性能。

数据集管理与模型训练：

1. 管理员可上传新的训练数据集（如高质量老照片与修复目标）。
2. 支持在线模型训练和微调，优化修复性能。

日志管理与分析：

1. 系统记录所有修复任务的执行日志，包括时间、耗时、修复模式等。
2. 生成日志分析报告，帮助管理员优化系统性能。

异常检测与告警：

1. 检测修复过程中可能的异常（如任务超时、模型加载失败）。
2. 支持邮件或短信告警功能，提示管理员及时处理问题。

系统备份与恢复：

1. 自动定期备份用户数据和修复记录。
2. 管理员可一键恢复系统数据，防止数据丢失。

创新亮点

基于 GAN 的生成式修复：

1. 系统采用生成对抗网络（GAN）对照片进行修复。
2. 通过生成器和判别器的对抗训练，提升修复的自然性和细节还原效果。

多任务学习模型：

1. 模型同时完成划痕检测、去噪、模糊修复和色彩增强任务，实现高效处理。
2. 利用共享特征层提升不同任务间的协同效果。

可解释性修复：

1. 系统提供修复过程的可视化，显示划痕检测、模糊区域处理等中间步骤。
2. 帮助用户了解修复原理，并根据需求调整修复策略。

多风格转换支持：

1. 内置多种风格模型（如复古风、艺术风），用户可自由选择照片的修复风格。
2. 支持色彩调和，增强修复后的美感。

轻量化模型优化：

1. 使用深度可分离卷积和模型剪枝技术，优化模型的计算性能。
2. 使得系统能够在普通 GPU 或 CPU 上高效运行。

交互式修复：

1. 用户可通过标记重点区域提升修复质量，增强用户参与感。
2. 提供 AI 推荐功能，根据照片内容自动选择最佳修复参数。

高分辨率支持：

1. 使用超分辨率技术对照片进行放大和修复。
2. 最大支持 8K 分辨率照片，确保修复结果的高清晰度。

跨平台与便捷性：

1. 系统支持 PC、Web 和移动端操作，用户可随时随地上传照片。
2. 提供开放 API，便于第三方工具集成。

隐私保护与数据安全：

1. 用户数据在上传后进行匿名化处理，仅用户本人可访问修复结果。
2. 系统支持定期清除用户数据，保护隐私。

深度学习在线优化：

1. 用户上传照片后，系统对模型进行微调，以适应照片的特定损坏类型。
2. 提高模型在真实场景中的适用性。

功能实现详述

1. 照片修复核心模块：

划痕修复：
- 使用 CNN 模型检测照片中的划痕区域。
- 基于掩膜填充技术修复划痕，保持纹理连续性。
去噪与增强：
- 使用卷积自编码器去除照片中的随机噪声。
- 基于直方图均衡化和 DNN 提升照片色彩。
超分辨率重建：
- 使用 ESRGAN（Enhanced Super-Resolution GAN）放大照片并恢复细节。

2. 数据存储与管理模块：

数据存储：
- 使用 MySQL 存储用户信息和修复记录。
- 照片文件存储于分布式文件系统（如 HDFS）。
数据管理：
- 提供照片修复历史记录的归档与恢复功能。

3. 用户界面与交互模块：

界面开发：
- 使用 Vue.js 构建响应式 Web 界面。
- 提供实时修复进度显示和效果对比功能。
数据可视化：
- 使用 ECharts 实现照片修复数据的统计展示（如修复任务量、成功率）。

4. 模型优化与调度模块：

模型管理：
- 系统支持多模型并行处理，动态分配计算资源。
任务调度：
- 根据用户任务队列优先级安排修复任务，优化资源利用率。

系统功能架构图

├── 数据采集层

│ ├── 用户上传模块：支持本地上传和拍照上传。

│ ├── 数据预处理模块：裁剪、旋转和尺寸调整。

├── 数据处理层

│ ├── 照片修复模块：划痕修复、去噪、增强、超分辨率。

│ ├── 模型优化模块：动态选择和微调深度学习模型。

├── 数据存储层

│ ├── 数据库模块：存储用户记录和修复结果。

│ ├── 文件存储模块：分布式存储照片文件。

├── 用户交互层

│ ├── 界面模块：用户界面和修复进度展示。

│ ├── 数据可视化模块：照片修复数据统计与展示。

├── 管理与监控层

│ ├── 管理员模块：用户与权限管理、模型配置。

│ ├── 系统监控模块：任务队列与资源监控。

总结

基于深度学习的老照片修复系统结合 GAN、超分辨率等技术，实现了划痕去除、模糊修复、色彩增强等功能。通过多任务学习、自适应优化、跨平台支持等创新点，系统能够高效处理多种损坏照片，满足广泛的用户需求，具有重要的实际应用价值。

3.基于深度学习的农业病虫害识别系统的设计与实现

功能模块

用户功能：

用户身份认证与权限管理：

1. 支持多用户角色（如农民、农业技术人员、管理员）的登录和注册。
2. 登录采用用户名+密码验证，并支持短信验证码登录功能。
3. 用户的历史识别记录和操作日志采用 AES 加密存储，保障隐私安全。

实时病虫害识别：

1. 用户通过手机或相机上传植物的病害或虫害图片。
2. 系统利用深度学习模型对图片进行分析，输出病虫害的名称、类型、等级以及相应的防治建议。
3. 识别结果提供可视化标注，标记病害区域或虫害位置。

离线图片批量识别：

1. 用户可上传多张病虫害图片进行批量识别，系统逐张返回结果。
2. 提供识别报告，包括病虫害的统计分布与严重程度分析。

多作物支持与分类管理：

1. 系统支持识别多种作物的病虫害（如水稻、小麦、玉米、果树等）。
2. 用户可选择作物种类，查看特定作物的常见病虫害列表及其症状。

识别结果历史查询：

1. 用户可以查询历史识别记录，包括图片、识别时间、结果详情。
2. 提供识别记录的导出功能，支持生成 PDF 或 Excel 格式的报告。

农业知识库与防治建议：

1. 系统内置农业病虫害知识库，提供病害症状描述、防治药剂及种植管理建议。
2. 根据识别结果推荐具体的防治方法，包括生物防治和化学防治方案。

实时告警与区域分析：

1. 系统结合用户上传的地理位置，对疑似疫情区域进行分析，触发区域病虫害预警。
2. 提供高风险区域的热力图，帮助农户采取提前预防措施。

多语言支持：

1. 支持多种语言切换（如中文、英文），便于全球用户使用。
2. 提供语音播报功能，辅助农民查看识别结果。

管理员功能：

病虫害模型管理与优化：

1. 系统内置多个深度学习模型（如 ResNet、EfficientNet），管理员可根据作物种类或任务切换模型。
2. 支持上传新模型或在线微调模型，以提升识别效果。

知识库管理：

1. 管理员可更新病虫害知识库内容，包括新增病害类型、症状描述和防治建议。
2. 支持定期同步或从权威农业数据库导入最新知识。

用户与权限管理：

1. 管理员可添加、删除用户，分配普通用户或专家权限。
2. 提供用户操作日志的审计功能，追踪用户识别行为。

数据管理与分析：

1. 系统存储所有用户上传的病虫害图片及识别结果，支持数据标注和再训练。
2. 数据分析模块可生成区域性病虫害统计报告，预测病害传播趋势。

区域预警与通知发布：

1. 管理员可结合用户数据与识别结果设置区域病虫害预警阈值。
2. 支持向特定区域用户发送预警通知，包括预测风险等级和建议措施。

系统性能监控与优化：

1. 实时监控服务器状态（如 GPU 占用率、内存使用量）。
2. 提供任务调度功能，确保多用户并发情况下的性能稳定。

模型训练与测试：

1. 支持管理员上传标注数据集进行模型训练和验证。
2. 系统自动生成训练日志与评估报告，包括准确率、召回率和损失函数值。

数据备份与恢复：

1. 系统自动定期备份用户数据、识别记录和模型文件。
2. 管理员可一键恢复系统至特定时间点，避免数据丢失。

创新亮点

基于深度学习的多模态识别：

1. 系统结合卷积神经网络（CNN）与视觉 Transformer（ViT），提升复杂病虫害识别的精度。
2. 利用多模态数据（如图片、文字描述）联合分析，改善识别结果。

区域病虫害风险预测：

1. 基于地理信息系统（GIS）和识别结果，分析病虫害在不同区域的分布趋势。
2. 提供区域性病虫害热力图与预测模型，支持提前部署防治措施。

实时在线微调：

1. 用户上传新图片后，系统动态微调深度学习模型，提高识别性能。
2. 利用迁移学习技术，让模型快速适应新病虫害类别。

跨设备支持与便捷性：

1. 系统支持手机 App、Web 端、PC 端使用，用户可随时随地进行识别。
2. 提供离线模式，允许用户在无网络环境下使用预训练模型。

动态防治建议生成：

1. 根据识别结果和病害级别，动态生成适合当前农田环境的防治建议。
2. 提供药剂用量、施药时间的详细指导，降低农药滥用风险。

轻量化模型与移动部署：

1. 使用 MobileNet 等轻量化模型，优化模型在移动端的运行效率。
2. 支持部署到嵌入式设备（如农业无人机、智能摄像头）。

病虫害检测过程可解释性：

1. 系统显示识别过程中生成的注意力热图，标注病虫害区域。
2. 用户可查看模型的决策依据，提升识别结果的可信度。

图像超分辨率重建：

1. 对低分辨率图片进行超分辨率重建，提升病虫害特征的清晰度。
2. 使用 ESRGAN 技术重建细节，增强模型对模糊照片的识别能力。

智能拍照引导：

1. 系统提供拍照引导功能，实时提示用户调整拍摄角度和光线条件。
2. 确保上传的图片清晰度和有效特征区域覆盖率。

区域联防联控平台

1. 系统支持与农业机构共享识别数据，共同分析病虫害传播。
2. 提供数据接口供第三方系统调用，构建农业防控生态链。

功能实现详述

1. 核心模型设计：

图像识别模型：
- 使用 ResNet 或 EfficientNet 提取病虫害特征。
- 结合多分类器预测病虫害种类、严重等级。
模型训练：
- 数据增强：随机裁剪、旋转、色彩变换等技术扩充数据集。
- 损失函数：采用交叉熵损失或加权损失，解决类别不平衡问题。
迁移学习：
- 基于预训练模型微调，适配小规模农业数据集。

2. 数据存储与管理：

数据库设计：
- 使用 MySQL 存储用户信息和识别记录。
- 图片存储采用分布式文件系统（如 HDFS）。
数据标注：
- 提供数据标注工具，管理员可对上传的图片进行手动标注。

3. 区域分析与预警：

热力图生成：
- 结合用户地理位置生成病虫害分布热力图。
时序分析：
- 使用时间序列模型（如 LSTM）预测病虫害扩散趋势。

4. 用户界面与交互：

前端界面：
- 使用 Vue.js 构建响应式 Web 界面。
- 提供实时识别结果显示及动态对比功能。
数据可视化：
- 使用 ECharts 展示区域统计、识别准确率等数据。

系统功能架构图

├── 数据采集层

│ ├── 图片上传模块：支持本地和实时拍摄上传。

│ ├── 数据预处理模块：图像裁剪、去噪和增强。

├── 数据处理层

│ ├── 病虫害识别模块：基于深度学习模型进行识别。

│ ├── 区域分析模块：结合 GIS 数据生成热力图。

├── 数据存储层

│ ├── 数据库模块：存储用户、识别记录和模型参数。

│ ├── 知识库模块：提供病虫害描述与防治建议。

├── 用户交互层

│ ├── 界面模块：用户识别结果和数据查询展示。

│ ├── 数据可视化模块：动态生成统计图表。

├── 管理与监控层

│ ├── 管理员模块：用户与模型管理、数据标注。

│ ├── 系统监控模块：任务调度与性能监控。

总结

基于深度学习的农业病虫害识别系统通过卷积神经网络、区域分析和动态防治建议生成技术，实现了高效精准的病虫害识别与防控。系统结合多模态数据处理、区域热力图分析、移动端轻量化部署等创新点，能够显著提升农业病虫害管理效率，具有广泛的应用价值。

40-基于CNN-LSTM的住宅用电量预测的设计与实现

41-基于GAN的单一图像面部感知动画的生成研发

42-基于SAF-NET的台风强度预测的研发

43- 基于Keras的植物幼苗识别的设计与实现

44-基于Transformer的机器写诗应用的实现

45-基于Tensorflow的肥胖风险等级分类的研发

46-基于Tensorflow的运动鞋品牌识别的应用

47-基于PyTorch的天气识别方法设计与实现

48-基于AlexNet的鸟类图片的识别分类方法的设计与实现

49- 基于深度学习的无人收银系统的设计与实现

50-基于深度学习的老人居家行为检测系统的设计与实现

51-基于深度学习的空气质量智能质控与应用

52-基于机器学习的电梯故障诊断系统的设计与实现

53-基于深度学习的船舶标识号识别的设计与实现

54-基于计算机视觉的向日葵种子分选系统的设计与实现

55-基于机器学习的饮料市场预测模型构建与优化实现

56-基于计算机视觉的苹果分级系统的设计与实现

57-基于计算机视觉的香菇表面缺陷识别方法

58- 基于机器学习的咖啡市场预测模型构建与优化实现

59-基于计算机视觉的锂电池表面缺陷检测的设计与实现

60-基于深度学习的变电站人员安全装备检测应用研究

61-基于深度学习的无人驾驶模型车的路径规划系统设计与实现

62-基于CCD图像处理的智能小车系统设计与实现

63-基于深度学习的地铁车站客流检测系统设计与实现

64-基于机器视觉的水上垃圾收集装置仿真系统设计与实现

65-基于YOLOv8的机械加工零件识别系统设计与实现

66-基于深度学习的苹果叶部病害图像识别系统设计与实现

67-基于深度学习的的茶叶嫩芽识别系统设计与实现

68-基于机器学习的植物叶片分类识别系统设计与实现

69-基于机器视觉的红枣分拣系统设计与实现

70-基于深度学习的商品包装识别系统设计与实现

学长作品实例：

人工智能毕设之基于pyqt+opencv+pytorch的铝材缺陷识别检测系统_哔哩哔哩_bilibili

【S2023066人工智能毕设之基于pytorch的烟叶害虫智能识别系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1eP411o7G3/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4

开题指导建议
选题迷茫
毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性
毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

选题难易度
选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

工作量要够
除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。
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