人工智能专业深度学习毕设选题

Question

简单的都被做烂了难的不确定性太大，根本不知道毕设要做到什么程度，指导老师也没有方向，大家毕设都是做的什么有推荐的吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你好！

首先，让我为你提供一个基于深度学习的计算机视觉项目的建议。这个项目将结合计算机视觉技术，例如卷积神经网络（CNN），来进行图像处理和识别。

项目名称：行人检测与跟踪

目标：

• 使用深度学习模型进行行人检测。
• 实现实时的人脸/行人追踪算法，确保在视频流中的行人可以被准确地跟踪。

技术栈：

1. Python: 主要编程语言用于编写代码。
2. TensorFlow: 深度学习框架，适合构建复杂的机器学习模型。
3. OpenCV: 图像处理库，支持各种计算机视觉任务。
4. Pandas: 数据分析工具，可用于数据清洗和预处理。
5. Matplotlib: 绘图库，用于创建可视化图表。
6. PyTorch: 另一种流行的深度学习框架，适用于更复杂的应用场景。

硬件需求：

• 至少一台高性能服务器。
• 高速互联网连接。
• 大量的训练数据集（包括行人、车辆等不同类型的图像）。

开发步骤：

1. 数据收集：获取大量包含行人和其他对象的图片集。
2. 数据预处理：对图片进行裁剪、缩放、归一化等操作。
3. 训练模型：使用TensorFlow或PyTorch框架训练深度学习模型。
4. 测试与优化：评估模型性能，并根据需要调整参数或添加更多特征。
5. 实时跟踪：实现实现实时跟踪功能，利用摄像头或其他输入源实时更新行人位置。

代码示例：

为了展示如何使用Python和OpenCV进行基本的人脸检测和跟踪，我们可以参考以下几个示例：

人脸检测部分：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv3模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights")
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break
    
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(ln)

    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []

    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5: # 设置阈值为0.5，可以根据实际应用调整
                center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
                center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
                w = int(detection[2] * frame.shape[1])
                h = int(detection[3] * frame.shape[0])

                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)

                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)

    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(boxes), 3))

    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            x, y, w, h = boxes[i]
            label = str(classes[class_ids[i]])
            color = colors[i]

            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
            cv2.putText(frame, label, (x, y + 30), font, 3, color, 3)

    cv2.imshow('frame', frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()

行人跟踪部分：

import cv2
from threading import Thread
import time

class行人跟踪器(Thread):
    def __init__(self, video_source=0):
        super().__init__()
        self.cap = cv2.VideoCapture(video_source)
        self.frame = None

    def run(self):
        while True:
            ret, frame = self.cap.read()
            if not ret:
                break
            
            if self.frame is None:
                self.frame = frame.copy()
                
            else:
                frame = cv2.addWeighted(self.frame, 0.8, frame, 0.2, 0)

            self.frame = frame.copy()

            cv2.imshow('frame', frame)
            key = cv2.waitKey(1)

            if key == ord('q'):
                break

        self.cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    t = 行人跟踪器()
    t.start()
    t.join()

这两个例子展示了如何使用Python和OpenCV进行基础的人脸检测和行人跟踪。你可以根据自己的需求修改这些代码，比如增加更多的过滤器或优化模型，以提高准确性。