在計算機視覺領(lǐng)域，畢業(yè)設(shè)計通常涉及到圖像處理、模式識別、機器學習等多個方面。以下是幾個與人工智能視覺檢測算法相關(guān)的畢業(yè)設(shè)計案例，這些案例涵蓋了不同的應(yīng)用場景和技術(shù)方法。

基于深度學習的圖像文字識別系統(tǒng)

這個畢業(yè)設(shè)計項目聚焦于基于深度學習的圖像文字識別技術(shù)。隨著信息化水平的提升，圖像中的文字數(shù)據(jù)變得非常重要。光學字符識別（OCR）技術(shù)能夠?qū)⒓堎|(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換為可供計算機識別和處理的文本信息。該項目探討了如何利用深度學習，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），來提高OCR技術(shù)的準確率和效率。通過搭建深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5，并在開源的TensorFlow框架下進行訓練和評估，最終將訓練得到的識別模型應(yīng)用于實際場景中的圖像文字識別實驗檢測。

基于人體骨骼姿態(tài)的姿勢識別

另一個有趣的項目是基于人體骨骼姿態(tài)的姿勢識別系統(tǒng)。該項目利用OpenPose獲取骨骼數(shù)據(jù)，并設(shè)計算法提取骨骼節(jié)點特征。通過卷積網(wǎng)絡(luò)的知識實現(xiàn)姿勢識別，創(chuàng)新點在于利用兩個手工定制的特征：距離兩個關(guān)鍵點的距離會隨著動作不同而不同；角度，考慮到距離會隨著攝像頭位置發(fā)生變化，而三個點的夾角不同，不論遠近，夾角固定，同時夾角會隨著動作不同而不同。

基于雙目立體視覺的圖像匹配與測距

雙目立體視覺是計算機視覺范疇的核心之一，它利用雙目相機來獲得目標物體的圖像，經(jīng)過物體圖像處理之后得到目標物體所在場景環(huán)境的三維信息，最終實現(xiàn)非接觸條件下測距。該項目研究了基于雙目立體視覺平臺上的圖像匹配以及目標物體的距離測量技術(shù)，涉及到了SIFT算法、SURF算法、BF法、FLANN法等多種圖像處理和特征匹配方法。

基于深度學習的甲狀腺超聲圖像良惡性診斷算法研究

在醫(yī)療領(lǐng)域，基于深度學習的甲狀腺超聲圖像良惡性診斷算法研究也是一個值得關(guān)注的方向。該項目討論了不同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對甲狀腺超聲圖像分類任務(wù)的效果，并考慮了幾種可能的圖像增強方法。通過對原始圖像進行傳統(tǒng)的圖像增強，包括提取裁切、平滑、對比度提升等，以及使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成新的示例，提高了診斷的準確性。

基于計算機視覺的垃圾分類識別系統(tǒng)

最后一個案例是基于計算機視覺的垃圾分類識別系統(tǒng)。這個項目旨在借助計算機視覺來研究垃圾分類識別系統(tǒng)，對垃圾圖像進行識別、檢測，從源頭上對生活垃圾進行分類收集，提高各類垃圾的回收利用率。通過單目標垃圾圖像識別研究，該項目展示了如何利用計算機視覺技術(shù)解決現(xiàn)實生活中的問題。

以上案例展示了人工智能視覺檢測算法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，希望能夠為您提供一些靈感和參考。