深度学习类毕业设计选题汇总：2025

深度学习类毕业设计选题汇总：2025

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_55149953/article/details/145217235

在计算机专业的毕业设计开题阶段，许多同学普遍感到迷茫。对于那些需要自行选题的同学，面对众多可能的研究方向，他们往往不知道该从何入手，选择哪些课题更为合适。而对于被老师分配题目的同学，虽减少了选题的压力，但如果题目难度较大，加上老师提供的指导有限，学生在实际执行过程中也容易感到力不从心。与此同时，毕业生还需兼顾考研、考公和实习等事务，时间和精力的分配使得他们在选题上更加无从选择，进一步加剧了焦虑感。

在深度学习类毕业设计中，研究方向主要包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、强化学习和生成模型等研究方向，逐点列出：

• 计算机视觉：研究图像分类、目标检测、图像分割和风格迁移等应用，利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模式识别。
• 自然语言处理：探索文本分类、情感分析、机器翻译和对话系统，采用循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer）架构进行建模。
• 语音识别：关注语音到文本转换、说话人识别和语音合成等技术，借助深度学习模型实现高效的语音处理。
• 强化学习：研究智能体在环境中如何学习最优策略，广泛应用于游戏、机器人控制和自动驾驶等领域。
• 生成模型：利用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）进行数据生成和样本合成，实现图像生成和数据增强等任务。

以下是一些深度学习类毕业设计的选题示例：

• 基于深度学习的道路标志检测
• 基于深度学习的学生行为识别
• 基于深度学习的道路损坏检测
• 基于深度学习的智能驱鸟系统
• 基于深度学习的病鸡识别系统
• 基于深度学习的电影推荐系统
• 基于深度学习的车牌识别系统
• 基于深度学习的三维目标检测
• 基于深度学习的目标检测算法研究
• 基于深度学习的目标检测算法综述
• 基于深度学习的心律失常分类系统
• 基于深度学习的包装组件检测系统
• 基于深度学习的电网智能调控系统
• 基于深度学习的路面缺陷检测研究
• 基于深度学习的林火烟雾识别系统
• 基于深度学习的某型远火武器系统
• 基于深度学习的垃圾邮件检测方法
• 基于深度学习的安检图像识别系统
• 基于深度学习的微博谣言识别系统
• 基于深度学习的疲劳驾驶检测系统
• 基于深度学习的跨站脚本检测研究
• 基于深度学习的疲劳驾驶检测研究
• 基于深度学习的桥梁裂缝识别系统
• 基于深度学习的人脸疲劳检测系统
• 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
• 基于深度学习的城市内涝预警系统
• 基于深度学习的分布式光伏发电系统
• 基于深度学习的WSN入侵检测系统
• 基于深度学习的轴承故障检测的研究
• 基于深度学习的农作物病害识别系统
• 基于深度学习的Web攻击检测系统
• 基于深度学习的空气能见度等级检测
• 基于深度学习的船舶小目标实时检测
• 基于深度学习的小目标检测算法研究
• 基于深度学习的计算机辅助诊断系统
• 基于深度学习的小麦抗寒性识别系统
• 基于深度学习的茶叶嫩芽检测方法研究
• 基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统
• 基于深度学习的红外目标检测技术研究
• 基于深度学习的航拍目标检测算法研究
• 基于深度学习的水下垃圾检测方法研究
• 基于深度学习的智能中医辅助诊疗系统
• 基于深度学习的电梯平层精度检测系统
• 基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
• 基于深度学习的道路车辆检测算法研究
• 基于深度学习的道路损坏检测方法研究
• 基于深度学习的输电线路设备识别系统
• 基于深度学习的驾驶员异常行为检测系统
• 基于深度学习的动车转向架螺栓防松检测
• 基于深度学习的单阶段目标检测算法研究
• 基于深度学习的口罩人脸检测方法的研究
• 基于深度学习的函数发生器远程校准系统
• 基于深度学习的CSNS加速器预警系统
• 基于深度学习的DGA域名检测方法研究
• 基于深度学习的宫颈癌细胞检测方法研究
• 基于深度学习的夜间车辆检测方法的研究
• 基于深度学习的农作物病害视觉识别系统
• 基于深度学习的水下生物分类与检测研究
• 基于深度学习的行为识别技术在电力系统
• 基于深度学习的遥感图像目标检测方法研究
• 基于深度学习的林业有害生物智能识别系统
• 基于深度学习的钢板表面缺陷检测算法研究
• 基于深度学习的机场跑道异物检测算法研究
• 基于深度学习的电力基建现场安全管控系统
• 基于深度学习的弯管表面缺陷检测技术研究
• 基于深度学习的多分支结构检测网络的研究
• 基于深度学习的FDD大规模MIMO系统
• 基于深度学习的社区安防异常行为检测研究
• 基于深度学习的图像3D目标检测算法研究
• 基于深度学习的3D点云焊点缺陷检测研究
• 基于深度学习的索道轮胎损伤智能监测系统
• 基于深度学习的元器件视觉识别和定位技术
• 基于深度学习的电子通信信号调制识别系统
• 基于深度学习的工件表面缺陷检测方法研究
• 基于深度学习的英语教学资源个性化推荐系统
• 基于深度学习的复杂沙漠背景SAR目标检测
• 基于深度学习的轻量化鲸类目标检测算法研究
• 基于深度学习的骨髓细胞检测与识别方法研究
• 基于深度学习的影响驾乘舒适性目标检测研究
• 基于深度学习的智能交通视频多目标检测研究
• 基于深度学习的语音中环境噪声的谱分析系统
• 基于深度学习的零件目标检测和语义分割研究
• 基于深度学习的疲劳与分心驾驶检测方法研究
• 基于深度学习的手术器械姿态实时检测方法研究
• 基于深度学习的卷包设备清洁保养质量判别系统
• 基于深度学习的水利大坝表面病害检测算法研究
• 基于深度学习的多分类入侵检测研究与系统实现
• 基于深度学习的大型建筑中央空调能耗预测系统
• 基于深度学习的机器人电路板自主故障检测系统
• 基于深度学习的水果果实视觉检测技术研究进展
• 基于深度学习的自然场景文本检测与识别的研究
• 基于深度学习的道路交叉口车辆排队长度检测方法
• 基于深度学习的家用式不宁腿综合症早期诊断系统
• 基于深度学习的肺部疾病病变特征检测的模型研究
• 基于深度学习的电力输电线故障目标检测算法综述
• 基于深度学习的推荐系统发展与领域应用研究进展
• 基于深度学习的无人机电力巡检故障检测与避障系统
• 基于深度学习的地铁隧道施工工程质量自动评价系统
• 基于深度学习的井下人员不安全行为识别与预警系统

选题的重要性

选题在毕业设计中具有决定性的重要性，适合的选题不仅能激发学生的研究兴趣，还能为后续的论文撰写和答辩奠定基础。

1.选题难易度

选题在毕业设计中至关重要。合适的选题能激发研究兴趣并为后续的论文撰写奠定基础。首先，选题难度必须适中。过于复杂的题目可能导致无法完成，过于简单的则缺乏深度，难以获得老师认可。

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。