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使用技术

Python 3.8、YOLO（5-11）、OpenCV、PyTorch、Ultralytics、Vue、MySQL、Django

基于改进YOLOv8的高架桥非机动车检测模型设计与实现

1. 非机动车实时检测：基于改进YOLOv8模型，对高架桥监控视频/实时画面分析，精准识别电动车、自行车、三轮车等非机动车目标，输出目标位置坐标。
2. 非机动车类型分类：预设类别库，自动区分电动车、自行车、三轮车等，标注类别名称与置信度，明确检测目标具体类型。
3. 复杂场景适配检测：优化模型对高架桥逆光、阴影、遮挡等场景的适应性，提升复杂环境下的检测准确率，减少漏检误检。
4. 检测结果可视化：用边界框标注画面中非机动车，叠加类别与置信度信息，直观展示检测效果。
5. 违规预警提示：当非机动车进入高架桥禁行区域时，自动触发预警，支持后台通知或画面弹窗提示，满足安防需求。
6. 检测数据存储统计：存储含非机动车的监控截图、检测日志，支持按时间、车型检索，统计特定时段非机动车数量，适配毕设数据追溯与分析。
7. 模型性能评估：计算检测帧率（FPS）、准确率、召回率等指标，生成性能报告，用于算法改进效果验证。

基于YOLO目标检测的眼底图像关键解剖结构检测系统设计与实现

图像采集模块： 接收上传的眼底图像，支持常见医疗图像格式，对图像进行尺寸统一、归一化、对比度增强等预处理操作，提升解剖结构特征的清晰度。
模型训练模块：
基于标注好的眼底图像数据集（包含视盘和黄斑的边界框标注），利用YOLOv11等模型进行目标检测训练，学习视盘和黄斑的形态特征。

检测识别模块：
利用训练好的YOLO模型，对输入的眼底图像进行推理，精确定位视盘和黄斑区域，输出每个检测到的解剖结构类别（视盘/黄斑）、边界框坐标及置信度分数。
检测结果展示模块：
通过Web页面展示检测结果，在眼底图像上绘制视盘和黄斑的标注框，并以列表形式展示结构名称、位置参数及置信度，支持单张图片和多张图片的检测结果展示。
训练结果展示模块： 将模型训练过程中的损失函数曲线、精度、召回率等指标以图表形式可视化展示， 结果存储模块：
将每张眼底图像的检测结果（视盘/黄斑位置、置信度、检测时间）与原始图像信息存储至数据库，支持历史检测记录的查询 用户认证模块：
提供用户注册、登录、权限管理功能，区分普通用户与管理员角色，确保系统访问安全与数据隔离。 日志监控模块：
记录系统运行日志、用户操作日志及模型推理性能指标，便于系统运维与审计追踪。 系统管理模块：
用户管理、角色权限分配、历史记录管理、系统参数配置及通知管理。

基于深度学习的零件表面缺陷检测系统设计

拟通过改进深度学习模型的特征提取，增强稀疏特征的感知与定位能力，确保微小划痕、点状凹坑等缺陷的检出率。 ）
（2）小缺陷检测难题：零件表面的微小划痕、点状凹坑等目标像素少、特征弱，易漏检。需改进算法模型，增强其对微小特征的捕捉与识别能力。
（3）成像质量优化问题：针对光照不均、表面反光等导致的图像质量不稳定，需通过实验确定最佳光源与成像方案，确保输入图像清晰、缺陷对比度高。
齿轮、螺丝、螺母等小型零件表面的划痕、污点、完整度、等表面缺陷

基于YOLO算法的智能货架监控系统设计与实现

项目描述：
系统通过摄像头监控货架状态，自动检测并识别货架上的商品，实现对商品数量、位置及缺货状态的智能分析与预警。系统支持图片、视频和实时摄像头输入，识别结果以图像标注与数据列表形式展示，并提供历史记录查询与可视化报表。

技术栈： Python、YOLOv8、Django/Vue、MySQL、Redis

功能模块： 图像采集模块：支持从摄像头、视频文件或图片中采集图像数据，并进行预处理（如尺寸归一化、去噪、增强）。
模型训练模块：基于标注的商品图像数据，使用YOLO算法进行目标检测模型的训练与优化。
商品检测识别模块：利用训练好的YOLO模型，对输入图像或视频流进行商品检测与识别，输出商品类别、置信度、边界框位置及缺货状态。
监控与预警模块：对摄像头画面进行分析，当商品缺货或摆放异常时触发告警。 识别结果展示模块：通过Web界面展示识别结果、和缺货提示。
训练过程可视化模块：将模型训练过程中的损失、精度等指标以图表形式展示。
数据存储与管理模块：将识别结果、告警记录、用户操作等数据存储至数据库，支持历史查询与分析。
用户认证与权限模块：实现用户注册、登录、角色管理与权限控制。库存数量统计 日志与系统监控模块：记录系统运行日志，监控系统性能与识别任务状态。
系统管理模块：包括用户管理、通知管理、历史记录管理、系统配置等功能。

基于YOLOv11的面向视障人士的智能边缘设备障碍物检测系统

开发功能完善的障碍物检测系统，涵盖系统登录、首页数据图表统计（检测速度、设备能耗等）、实时检测（摄像头切换与检测设置）、视觉辅助、声音反馈（音量、语速调节）、历史记录管理（检测日志、事件管理）以及报告生成等核心模块
。

基于YOLOX的野外垃圾检测系统设计与实现

项目描述：
系统通过接入摄像头或上传图片/视频，利用YOLOX目标检测算法对野外环境中的垃圾进行实时识别与分类，支持多类别检测如电池、纸、塑料、玻璃、金属、纸板、面包、食物、鞋、靴子、水果、充电宝、零食包、稻草等），并将检测结果以图像标注和文字列表的形式呈现，便于用户了解垃圾分布情况。

技术栈： Python 3.8、YOLOX、OpenCV、PyTorch、Vue、MySQL、Django

功能模块：

图像采集模块： 支持摄像头画面接入、本地图片与视频文件上传，采集后进行图像预处理，包括尺寸统一、去噪、归一化等操作，提升模型识别准确率。

模型训练模块：
基于YOLOX算法，利用标注好的野外垃圾数据集（包含电池、纸、塑料、玻璃、金属、纸板、面包、食物、鞋、靴子、水果、充电宝、零食包、稻草等类别）进行目标检测模型训练，支持训练参数调优

检测识别模块：
加载训练好的YOLOX模型，对输入的图像或视频流进行实时垃圾检测，输出每个目标的类别名称、置信度分数及边界框位置，支持多目标同时识别。

检测结果展示模块：
通过Web界面展示检测结果，支持图像/视频中目标框标注显示，并以列表形式呈现识别出的垃圾类别、数量和置信度信息，便于用户查看与分析。

训练结果展示模块： 将模型训练过程中的损失曲线、精度曲线以图表形式动态展示，帮助用户分析模型性能

结果存储模块：
将每次检测的图像、识别结果（类别、数量、置信度）存储至MySQL数据库，支持历史记录查询、分类统计与数据导出，便于后续分析与报告生成。

用户认证模块： 实现用户注册、登录、权限控制功能，区分普通用户与管理员角色，确保数据安全与系统访问控制。

日志监控模块： 记录系统运行日志、用户操作日志及模型检测性能指标，支持异常告警与系统运行状态监控，便于运维管理与问题追踪。

系统管理模块： 提供用户管理、角色权限分配、历史记录管理、系统通知发布、检测类别配置等功能，方便系统维护与扩展。

基于YOLO的轻量级水下鱼类识别系统的设计与实现

本课题的研究核心是设计并实现一个端到端的轻量级水下鱼类识别系统。研究内容具体涵盖以下几个方面：首先，进行图像采集与预处理模块的设计，支持从多种源（静态图片、视频文件、模拟摄像头流）输入水下图像，并实现包括尺寸标准化、基于CLAHE或Retinex的水下图像增强、以及去噪等预处理流水线，以改善图像质量。其次，在模型训练与优化模块，将选取一个合适的轻量级YOLO模型（如YOLOv5s/v8n或PP-YOLO
Tiny）作为基线，利用公开或自建的水下鱼类数据集进行训练。第三，构建检测识别核心引擎，集成优化后的模型，利用OpenCV和PyTorch实现图像和视频的逐帧推理，输出鱼类的类别标签、置信度得分和边界框坐标。第四，开发基于Django的Web应用系统。该系统包括功能如下：
1. 图像采集与预处理：从水下摄像头、图片或视频中采集图像，进行尺寸调整、去噪、增强等预处理。
2. 模型训练与优化：基于水下鱼类数据集，训练轻量级YOLO模型，并进行模型剪枝、量化等优化。
3. 检测识别：利用优化后的模型，对输入的水下图像、视频进行鱼类检测与识别，输出类别、置信度与边界框。
4. 检测结果展示：通过Web界面上传或展示识别结果，支持图片标注、视频逐帧分析与实时流标注。
5. 训练过程可视化：将训练损失、精度等指标以图表形式展示，支持训练日志导出。
6. 结果存储与查询：将检测记录存储至数据库，支持按时间、种类、置信度等条件查询与分析。
7. 用户认证与权限管理：实现用户注册、登录、角色管理及操作权限控制。
8. 系统日志与监控：记录系统运行日志、用户操作日志，并提供性能监控与异常报警。
9. 系统管理：支持用户管理、通知管理、历史记录查看与系统配置更新。
10.系统安全性：对所有用户的数据进行隐藏，数字类型的都可以进行隐藏，用64位数据块和56位密钥进行加密。DES、AES、MD5、SHA-2加密算法任选其一。

基于BERT的法院裁判文书智能摘要生成系统设计与实现

裁判文书导入模块：多格式导入：支持TXT/DOCX/PDF格式裁判文书批量导入；文书解析：自动识别文书结构（原告诉称、被告辩称、本院认为、判决主文）；编码处理：统一UTF-8编码处理特殊字符；批次管理：支持按案件类型和时间批量导入管理。
文本预处理模块：段落分割：基于文书结构自动分割为不同功能段落；实体识别：识别当事人、法条、金额等关键实体；冗余去除：去除重复表述和格式性套话；长度控制：根据文书长度调整摘要生成策略。
模型训练模块：BERT编码器：使用BERT对文书内容进行深层语义编码；注意力摘要：使用Multi-Head
Attention聚焦文书关键信息；指针生成网络：结合生成和复制机制确保实体准确性；训练策略：使用教师强制和强化学习相结合的训练方法。
摘要生成模块：多粒度摘要：支持生成简要摘要（100字）和详细摘要（300字）；结构化摘要：按案件事实、争议焦点、裁判理由、判决结果结构化输出；摘要校验：通过规则检查摘要中实体和数字的准确性；摘要对比：将生成摘要与人工摘要进行对比评估。
可视化模块：摘要展示：以结构化卡片形式展示生成的裁判摘要；关键信息高亮：在原文中高亮标注摘要提取的关键信息；相似案例：基于摘要语义检索相似案例；统计报表：生成摘要质量评估统计报表。
用户管理模块：法官助理：为法官提供文书摘要草稿生成功能；书记员端：支持批量文书摘要生成和导出；质量反馈：法官可对摘要质量进行评分和修正；案例库：将已处理的文书摘要存入案例检索库。

基于TextCNN的社交媒体负面舆情智能预警系统设计与实现

舆情数据采集模块：多平台监测：支持微博、抖音、小红书、知乎等主流社交平台数据采集；实时爬取：基于定时任务的实时舆情数据抓取；关键词监控：支持自定义品牌关键词和敏感词监控列表；数据清洗：去除HTML标签、@提及、URL链接、表情符号。
文本预处理模块：中文分词：使用jieba加载网络用语词典进行分词；情感词典：集成多套情感词典（知网、BosonNLP、网络用语）；文本向量化：使用预训练词向量对文本进行向量化表示；数据增强：通过同义词替换和回译进行数据增强。
模型训练模块：TextCNN模型：多通道TextCNN模型，使用不同尺度的卷积核；多分类输出：5级负面程度分类输出层；损失函数：采用Focal
Loss解决类别不平衡问题；交叉验证：5折交叉验证评估模型泛化能力。
舆情预警模块：实时分析：对新发布的社交媒体内容进行实时情感分类；风险评级：根据负面程度和传播速度进行风险等级评定；预警触发：负面舆情达到设定阈值时自动触发预警；传播追踪：追踪负面舆情的传播路径和扩散趋势。
可视化模块：舆情地图：基于地理位置的舆情分布可视化；热度曲线：展示舆情热度随时间变化的实时曲线；声量对比：不同平台的舆情声量和情感对比；预警面板：实时展示当前预警状态和历史预警记录。
用户管理模块：预警通知：支持短信、邮件、企业微信多通道预警推送；自定义规则：用户可自定义预警阈值和监控关键词；报告生成：自动生成日报/周报/月报舆情分析报告；团队协作：支持多人协作查看和处理舆情事件。

基于MobileNet-SSD的嵌入式校园围墙翻越检测系统设计与实现

图像采集与预处理模块：支持校园围墙监控图像上传；图像预处理：尺寸归一化、去噪、对比度增强；数据增强：随机裁剪、翻转、亮度调整。
模型训练模块：数据标注：使用LabelImg对围墙周边行为进行标注；MobileNet轻量化骨干：采用MobileNet作为特征提取网络，适配嵌入式设备；SSD检测头：多尺度特征图进行检测；模型量化：支持INT8量化；训练配置：学习率、批次大小、IoU阈值等可调；训练可视化：损失曲线、mAP曲线展示。
翻越检测模块：图片检测：上传围墙图像，检测翻越行为；视频检测：上传监控视频持续检测；实时检测：接入围墙摄像头实时检测；检测输出：行为类别（正常/翻越/攀爬/靠近）、置信度、位置。
安全预警模块：翻越预警：检测到翻越行为立即预警；靠近预警：检测到人员靠近围墙触发预警；预警等级：根据危险程度划分等级；通知方式：支持声光报警、站内消息。
检测结果展示模块：可视化标注：正常用绿色、异常用红色标注；实时看板：展示围墙各区域安全状态；异常统计：异常类型和次数统计；报告导出：支持安全检测报告导出。
用户认证与系统管理模块：注册登录、JWT
Token认证、角色权限管理；校园管理：支持多个校园区域配置；系统日志：记录检测任务、预警触发、用户操作。

基于Faster R-CNN的建筑工地脚手架搭设规范检测系统设计与实现

图像采集与预处理模块：支持工地脚手架图像上传；图像预处理：尺寸归一化、去噪、对比度增强；数据增强：随机裁剪、翻转、亮度调整。
模型训练模块：数据标注：使用LabelImg对脚手架搭设状态进行标注；Faster
R-CNN模型训练：采用ResNet50作为特征提取骨干网络；多状态检测：同时检测搭设的各种不规范状态；训练配置：学习率、批次大小、IoU阈值等可调；训练可视化：损失曲线、mAP曲线展示。
规范检测模块：图片检测：上传脚手架图像，检测搭设状态；批量检测：支持批量图像检测；实时检测：接入工地摄像头实时检测；检测输出：搭设状态（规范/缺少横杆/间距过大/基础不稳/倾斜）、置信度、位置。
安全评估模块：合规率统计：统计脚手架搭设合规率；隐患识别：识别安全隐患并分级；整改建议：针对不规范项生成整改建议；安全评分：综合搭设情况给出安全评分。
检测结果展示模块：可视化标注：规范用绿色、不规范用红色标注；合规看板：实时展示脚手架搭设状态；违规统计：各违规类型数量和占比；报告导出：支持安全检查报告导出。
用户认证与系统管理模块：注册登录、JWT Token认证、角色权限管理；工地管理：支持多个工地配置；系统日志：记录检测任务、用户操作。