最新大数据毕业设计选题推荐项目分享(算法类)
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发布时间：2024-09-27 09:33
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时间：2024-11-08 12:27
直方图均衡化能够调整图像灰阶分布，使0-255灰阶分布更为均衡，增强图像对比度，提升视觉效果。适用于对比度较低的图像，通过直方图均衡化能改善细节。
使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可实现图像锐化，增强细节。
对数变换扩展低灰度值部分，突出细节，压缩高灰度值部分，减少细节，强调低灰度部分。
伽马变换用于图像校正，调节灰度值，增强对比度，适用于灰度过高或过低的图片。
项目分享: zhihu.com/people/deelid...
基于A*的寻路算法设计与实现
A*算法通过计算节点的优先级（f(n)=g(n)+h(n)）选择下一个遍历节点，其中g(n)为已知路径代价，h(n)为启发式估计目标距离。
算法使用open_set和close_set来管理待遍历和已遍历节点，用于寻找最短路径。
学长设计的走迷宫游戏应用A*算法，通过鼠标拖动绘制遮挡地形，实现寻路效果。
基于Kmeans的图像分割算法软件设计
K-Means算法将样本集划分为K个簇，使得簇内样本紧密、簇间距离大，实现图像分割。
算法流程包括：加载图像，获取像素点，初始化簇心坐标，更新坐标，计算均方误差，直到误差阈值。
基于opencv的银行卡识别
银行卡识别原理包括图像定位、字符分割、模型匹配，识别卡号。
基于python的答题卡识别评分系统
答题卡识别流程：检测、透视变换、提取答案选项、排序、判断答案、评分。
基于python的搜索引擎设计与实现
系统构建包含信息处理、索引建立、搜索查询等五大模块，实现中文搜索引擎。
基于大数据的游数据分析可视化系统
采集大同市旅游数据，使用Python和Pandas库整理，处理缺失值、异常值，进行统计分析，存入数据库。
基于机器视觉的车牌识别系统
利用opencv识别中文车牌，准确输出车牌号，识别率高。
深度学习多目标跟踪实时检测
目标检测后关联前一帧目标，实现多目标跟踪。
基于机器视觉的人体姿态行为识别
通过人体关键点估计人体姿态，结合时间序列分析行为。
基于深度学习的安检管制物品识别系统
应用改进Yolov5算法识别武器，提取信息展示。
基于深度学习的抽烟行为检测算法实现
部署深度学习模型于Web平台，实现驾驶员吸烟行为检测。
基于深度学习的驾驶行为检测(玩手机)
使用YOLO算法，Mosaic数据增强技术，实现玩手机行为检测。
基于深度学习的图像修复算法DCGAN
模型通过优化生成器和判别器，生成修复图像。
基于深度学习的二维码检测识别系统
灰度化、去噪、二值化、定位、旋转后识别二维码。
基于协同过滤的电影推荐系统
使用UML建模、Django框架、Mysql数据库，实现个性化推荐和信息管理。
深度学习车型检测算法
使用YOLOv5实现不同大小车辆识别，方便设备需求和应用。
深度学习图像风格迁移系统
根据内容和纹理特征，实现图像风格迁移。
深度学习图像搜索引擎
提取图像表示，使用欧式或余弦距离搜索相似图像。
基于深度学习的语义分割实现弹幕防遮
通过AI识别视频主体内容，生成蒙版，实现防遮弹幕效果。
新冠病毒传播模型可视化算法
运行模拟程序，显示个体健康状态变化，最终图变为灰色。
基于深度学习的动物识别算法研究与实现
使用YOLOv5进行动物识别，实现动态高精度检测。
大数据电商用户行为分析及可视化
分析淘宝数据，时间区间为2017年，进行数据清洗和处理。
基于机器视觉网络课堂专注检测系统
实时抓拍学生状态，分析面部表情和注视方向，检测专注度。
基于大数据的K-means广告效果分析
使用mysql和tableau工具，分析广告投放效果，提供决策依据。
基于大数据人才岗位数据分析
分析厦门人才网数据，进行数据清洗和计算，提供人才市场洞察。
基于深度学习安全帽佩戴检测系统
利用yolov5实现安全帽检测和危险区域检测。
基于深度学习的数学公式识别算法实现
采用卷积神经网络提取公式特征，实现识别。
基于深度学习卷积神经网络的花卉识别
通过计算机分类实现花卉识别，提取特征进行分配。
基于深度学习卷积神经网络的垃圾分类系统
使用迁移学习进行微调训练，实现垃圾分类。
基于深度学习的人体目标检测算法
改进滑动窗口框架，实现人体目标检测。
基于深度学习的水果识别
识别水果图像，提取纹理、颜色、形状特征。
深度学习行人口罩佩戴检测
使用SSD架构实现口罩佩戴检测。
基于大数据的b站数据分析
分析视频类别、总体情况，提供数据洞察。
