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引言
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就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!
以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题
🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!
更多选题指导:
大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是
🎯 基于深度学习的毕业设计(论文)选题指南
毕设选题
深度学习方向的毕业设计选题可以涵盖以下研究方向：1）图像识别与分类：研究基于深度学习的图像识别、物体检测与分类算法，探索新的网络架构和优化方法；2）自然语言处理与文本分析：研究深度学习在机器翻译、情感分析、文本生成等领域的应用，改进模型的语义理解和生成能力；3）语音识别与语音合成：研究深度学习在语音识别和语音合成任务中的应用，提高语音识别准确率和合成质量；4）推荐系统与个性化推荐：研究深度学习在推荐系统中的应用，设计个性化推荐算法以提高用户体验和推荐效果；5）异常检测与安全：研究深度学习在异常检测和网络安全中的应用，发现和防御网络攻击和异常行为。这些研究方向在深度学习领域具有重要的研究背景和现状，为学生提供了丰富的毕业设计选题。
下面是学长整理的深度学习方向的毕业设计选题示例：
- 基于深度学习的学生行为识别
- 基于视觉模型的车型动态定位
- 基于机器视觉的垃圾分拣机器人
- 基于触觉感知的自行车后视系统
- 基于YOLOv5的坐姿监测系统设计
- 基于ERP信号的目标检测研究综述
- 基于目标检测的动态鲁棒视觉SLAM
- 基于生产线的标签检测与字符识别
- 基于深度学习的海面垃圾检测系统
- 基于跟踪算法的图像识别方法研究
- 基于深度学习的视频目标检测综述
- 基于OpenCV的机器人分拣系统设计
- 基于机器视觉的智慧交通灯控制系统
- 基于深度聚类的目标细粒度分类方法
- 基于深度学习的玉米拔节期冠层识别
- 基于深度学习的无人机目标检测系统
- 基于深度学习的小目标检测算法综述
- 基于目标检测的无人零售商品识别算法
- 基于时空信息的交通违法识别方法研究
- 基于深度神经网络的隧道裂缝检测方法
- 基于树莓派的智能监控系统设计与实现
- 基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
- 基于机器视觉的矿井人员安全检测系统
- 基于隧道视频分析的车辆轨迹跟踪系统
- 基于目标检测的课堂行为监控系统设计
- 基于视觉注意机制的红外弱小目标检测
- 基于机器视觉的智能车设计与实验研究
- 基于深度学习的智能无人收银系统设计
- 基于深度级联模型工业安全帽检测算法
- 基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法
- 基于视频识别的直接作业环节安全管控
- 基于无人机影像的电网绝缘子自爆识别
- 基于深度学习的包装组件检测系统研究
- 基于数学形态学的红外图像小目标检测
- 基于雷视融合的交通场景目标识别与跟踪
- 基于人工智能的红外热成像监控系统设计
- 基于计算机视觉的无人值守过磅系统设计
- 基于深度学习的无序件抓取实验系统开发
- 基于单目视觉的水下目标检测与位姿估计
- 基于深度学习的人—物交互关系检测综述
- 基于智能技术的配电柜接线快速检测方法
- 基于计算机视觉的牦牛肉干分拣系统设计
- 基于机器视觉的注水泵智能监控方法研究
- 基于深度学习的社区安防异常行为检测研究
- 基于机器学习的视频识别与自适应推送算法
- 基于旋转目标检测的指针仪表读数识别方法
- 基于激光雷达的无人驾驶系统三维车辆检测
- 基于FPGA的运动目标实时检测系统设计
- 基于轻量级SSD模型的夜间金蝉若虫检测
- 基于目标检测的图形用户界面控件识别方法
- 基于改进YOLOv3的罐车底部接口识别
- 基于改进的DSSD的小目标检测算法研究
- 基于最大似然估计的航海雷达目标检测算法
- 基于YOLO目标检测算法的输电线路检测
- 基于卷积神经网络模型的仪表智能识别算法
- 基于机器视觉的人脸口罩佩戴检测装置设计
- 基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述
- 基于关节点提取的多特征融合人体摔倒检测
- 基于多模型联合的身份证人脸验证应用研究
- 基于目标检测和语义分割的视觉SLAM算法
- 基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别
- 基于全局视觉的车间AGV手势调度系统设计
- 基于互联网的公共场所监控人脸特征目标检测
- 基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统设计
- 嵌入式智能视频检测与行为识别监控系统研究
- 基于深度识别的停车场高位视频监测应用研究
- 基于知识图谱与目标检测的微博交通事件识别
- 基于红外成像技术的锌电解极板故障检测系统
- 基于视频识别的气象观测场设备监控技术研究
- 基于情景记忆的运动小目标行人检测神经网络
- 基于卷积算法的自动割草机目标检测应用研究
- 基于目标检测与模糊匹配的非标船牌识别研究
- 基于视频AI算法的智能集装箱缺陷检测系统
- 基于SSD算法的光伏板表面异物的识别研究
- 基于人脸关键点检测的车载疲劳驾驶系统研究
- 基于深度相机的山地果园运输车避障系统设计
- 基于CNN图像增强的雾天跨域自适应目标检测
- 基于机器视觉的改进线束导线排序检测系统设计
- 基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法
- 基于卷积神经网络的烟草甲虫智能监测系统设计
- 基于深度学习的机器人电路板自主故障检测系统
- 基于神经网络结合模板匹配算法的送药系统研究
- 基于深度学习的水果果实视觉检测技术研究进展
- 基于深度学习的先进陶瓷零件实时缺陷检测系统
- 基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计
- 基于深度学习的水稻稻曲病图像识别与分级鉴定
- 基于计算机视觉的客机舱门识别与定位技术研究
- 基于YOLOv5的电力巡检图像缺陷识别研究
- 基于YOLOv5模型的飞蓬属入侵植物目标检测
- 基于深度学习的电力输电线故障目标检测算法综述
- 基于ROS架构的中置开关柜值守机器人系统研究
- 基于改进YOLOv5s算法的危险区域入侵报警
- 一种基于联合任务学习的SAR图像目标检测方法
- 复杂环境下基于改进YOLOv5的手势识别方法
- 基于SA-YOLOv5的交通标志目标检测研究
- 基于YOLO-CIRCLE算法的圆形钢卷检测
- 基于YOLOv3的SAR舰船图像目标识别技术
- 基于机器视觉和深度学习的建筑垃圾智能识别研究
- 基于深度学习的变电站人员安全装备检测应用研究
- 基于深度学习的普通金属矿石快速分拣系统的研究
- 基于SSD和红外视频的光伏板故障识别算法研究
- 基于同步定位与地图构建的色彩追踪智能小车系统
- 基于视频的目标检测算法在安全生产中的应用研究
- 基于红外图像的引流板过热识别方法的研究和应用
- 基于目标检测的北方河道非法采砂智能监管应用研究
- 基于机器视觉的混凝土泵车支腿识别和开度检测方法
- 基于导向型级联可形变卷积的电气设备红外图像检测
- 基于人物目标检测的水库周边安防系统的设计与实现
- 基于深度学习和特征信息关联的多行人目标跟踪算法
- 面向多场所的基于深度学习电动车智能安全检测系统
- 基于改进YOLOv3的温室番茄果实识别估产方法
- 基于改进型目标重识别算法的高速公路车辆轨迹还原
- 基于人工智能图像处理的多人洗手流程自动监管系统
- 目标检测中基于Kohonen网络的特征提取方法
- 基于深度学习和无人机遥感技术的玉米雄穗检测研究
- 基于增强特征金字塔和可变形卷积的绝缘子缺陷检测
- 基于YOLOv5的疲劳与危险驾驶行为检测系统研究
- 基于机器视觉的数据中心机房安全管控技术研究与应用
- 一种基于YOLOv5和单目测距的浮标视觉预警方法
- 基于自适应空间滤波多级假设检验的空间目标识别方法
- 基于Yolo和GOTURN的景区游客翻越行为识别
- 基于Faster R-CNN的工件螺纹孔目标检测
- 基于改进YOLOv3的果园复杂环境下苹果果实识别
- 基于YOLOv3和OHEM的门机歪拉斜吊检测系统
- 基于改进YOLOv4网络的轻量化交通标志检测模型
- 基于YOLOx目标检测算法的口罩佩戴检测系统设计
- 基于深度学习的目标检测算法在电力巡检上的应用综述
- 基于MobileNet_SSD的交通违章检测系统
- 基于数据的不平衡学习大规模分层的目标检测网络方案
- 基于深度学习的人群密度检测系统在嵌入式平台上的应用
- 基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测研究
- 基于深度学习的零件质量缺陷检测在制造业中的应用研究
- 基于改进的YOLOv5算法道路目标检测分类技术研究
- 基于改进Cascade-RCNN的内河航标检测算法
- 一种基于大词表目标检测与稀疏向量的监控视频检索系统
- 基于空间配准模型的Mask R-CNN位姿估计网络
- 基于改进型YOLOV3-Tiny的通信干扰检测算法
- 基于ArcFace框架的课堂环境下人脸识别算法设计
- 改进的基于区域卷积神经网络的微操作系统目标检测方法
- 基于级联卷积神经网络的指针式仪表远程读数方法和系统
- 基于Faster R-CNN的交通警察目标检测研究
- 基于改进YOLOv5的雾霾环境下船舶红外图像检测算法
- 基于改进Mask R-CNN的番茄侧枝修剪点识别方法
- 基于K-means的ORB算法在前方车辆识别中的应用
- 基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法
- 基于GDIoU损失函数的YOLOv4绝缘子高效定位算法
- 基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究
- 基于Haar-like和LBP的多特征融合目标检测算法
- 基于改进Mask R-CNN的泳池溺水行为检测系统设计
- 作物病虫害自动识别技术研究——基于视频监控和无人机平台
- 基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发
- 基于深度图像的加工特征识别算法在模具数控智能编程中的应用
- 基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计
- 基于改进DeepSORT的路侧感知方法在露天矿山中的应用
- 基于直线邻近平行性和GBVS显著性的遥感图像机场目标检测
- 基于改进Faster RCNN的小尺度入侵目标识别及定位
- 基于YOLO-tiny-RFB模型的电站旋钮开关状态识别
- 基于红外图像目标检测与温度特征提取的变压器套管发热缺陷识别
- 基于改进Mask R-CNN的可见光图像中舰船目标检测方法
- 基于深度/单目融合视觉及强化学习的机器人定位棋局与行棋策略
- 基于改进的轻量化YOLO与几何构建的多车道路口流量统计模型
- 基于YOLOv5与ResNet的圣女果种植监测与信息管理系统
- 基于级联式Snappy-CenterNet的锥套目标检测算法
- 基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别
- 基于Yolo V2与K210目标检测的偏僻区域安全预警系统设计
- 基于Mobilenetv2-YOLOv4模型的行人车辆检测算法
海浪学长作品示例：
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。
1.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。
2.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。
更多选题指导
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最后
🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。