计算机视觉方向项目主题【选题内容与要求】
CQUT计算机视觉方向项目主题【选题内容与要求】
- 计算机视觉方向项目主题【选题内容与要求】
-
- 一、项目主题概况
- 二、项目基本要求
- 三、各方向项目题目详情
-
- 3.1 人脸识别（共8个）
- 3.2 图像识别（共6个）
- 3.3 目标检测（共19个）
- 3.4 图像分割（共4个）
- 3.5 语音分析（共7个）
- 3.6 自然语言处理（共5个）
- 四、项目时间安排
- 五、备注
-
- Word文档格式编辑说明
- 选题内容与要求
-
- 1.计算机视觉方向项目主题【选题内容与要求】
文档类型：课程项目选题指导
适用方向：计算机视觉（CV）/视频处理（VP）/自然语言处理（NLP）智能系统与应用
【图片位置：文档封面顶部，建议放置计算机视觉、人工智能相关主题背景图，标题居中置于图片下方】
一、项目主题概况
本智能系统与应用方向目前共设置49个课程项目题目，覆盖人脸识别、图像识别、目标检测、图像分割、语音分析、自然语言处理六大核心方向，所有项目均要求以完整系统形式呈现，融合CV/VP/NLP核心技术与深度学习、大模型应用。
二、项目基本要求
所有课程项目最终均需以系统方式呈现，软件系统需包含UI、算法、数据存储与管理等必要环节，同时满足以下核心要求：
数据集要求：倡导自建视频/图像数据集；若采用公共数据集，需通过自有数据完成验证环节。
技术框架要求：必须包含核心的CV/VP/NLP处理/检测/识别框架/模型/算法，且需运用深度学习网络/大模型提升项目整体技术水平。
创新改进要求：针对数据、模型、算法任一维度，需有自身的改进或创意设计，禁止简单复现开源源码。
成果输出要求：项目需包含完整的测试结果及分析，同时给出明确的研究结论与未来展望。
选题沟通要求：项目题目解释权归任课老师所有，学生在选题前需尽可能向任课老师了解项目具体需求、内容及技术指标。
三、各方向项目题目详情
本部分按技术方向分类列出所有49个项目题目，各方向题目数量及具体内容如下：
3.1 人脸识别（共8个）
基于人脸识别的考勤系统App或小程序
基于人脸识别的景区Vlog小视频制作
基于人脸表情的心理画像与音乐推送匹配
基于大模型的人脸表情识别与心理评测
基于大模型的人脸表情数据增强
融合人脸表情、动作与语音的多模态心理评测
昔日重来–老照片翻新APP或小程序
萌宠机器人人机交互原型设计(基于表情)
【图片位置：3.1节标题旁，建议放置人脸识别技术应用相关示意图】
3.2 图像识别（共6个）
野外毒蘑菇识别APP或小程序
手写体数字签名小程序
基于MRI/CT图像的脑/肺/肝肿瘤分类
钢板/轴承缺陷检测与分类
手机屏幕瑕疵检测与分类(实际项目)
汽车头枕瑕疵检测与分类(实际项目)
【图片位置：3.2节标题旁，建议放置图像识别工业/医疗应用相关示意图】
3.3 目标检测（共19个）
复杂城市交通场景识别
交通标志识别(禁停区、起点、终点、单箭头、转弯调头等道路标志、路旁提醒标志)
道路交通障碍标志检测(类似小米车事故的交通场景)
夜晚行驶道路检测
夜晚城市交通场景检测
雨天行驶道路检测
夜晚雨天交通场景检测
足球机器人的定位与敌我识别(基于BHuman2025)
足球机器人的场景识别(基于BHuman2025)
足球机器人守门员的防守策略(基于BHuman2025)
新型车道线检测(基于CVPR2025论文复现与改进)
地面裂纹检测(基于CAAI论文复现与改进)
纺织物缺陷检测
工地安全帽佩戴检测
密集人群统计
药品外观质量检测与计数
键盘字符识别
矿上皮带机异物传输检测(实际项目)
工业水处理絮凝体矾花检测与分类(实际项目)
【图片位置：3.3节标题旁，建议放置目标检测交通/工业/机器人应用相关示意图】
3.4 图像分割（共4个）
MRI脑肿瘤图像分割
内窥镜肿瘤图像分割
基于实例分割的夜间小目标检测
基于实例分割的精准工件测量
【图片位置：3.4节标题旁，建议放置图像分割医疗/工业测量相关示意图】
3.5 语音分析（共7个）
轻轨/地铁/高铁运行的声音检测、运行常态判定与可视化
汽车/电车运行的声音检测、速度判定及其可视化
基于语音分析的低落情绪检测与音乐干预
基于大模型的个性化语音情感分析
基于大模型的个性化音乐爱好分析与推荐
萌宠机器人人机交互原型设计(基于语音)
故事大王机器人的原型设计
【图片位置：3.5节标题旁，建议放置语音分析智能设备/交通应用相关示意图】
3.6 自然语言处理（共5个）
基于大模型的干扰信息垃圾回收站
基于大模型的方言翻译APP/小程序
基于大模型的万能翻译机原型设计
文生图APP/小程序–唐诗/宋词生成图片
文生视频+音乐—-唐诗/宋词生成视频/漫画+背景音乐
【图片位置：3.6节标题旁，建议放置NLP文生图/文生视频相关示意图】
四、项目时间安排
本课程项目按学期进度分三个关键节点推进，具体时间安排如下：
第14周：发布正式项目清单和要求
第16周：开展项目选题答辩
第19周：开展项目结题答辩
【图片位置：4节末尾，建议放置项目进度时间轴示意图】
五、备注
所有项目需严格遵循“系统化呈现、技术创新、深度学习/大模型融合”的核心要求，杜绝单纯的技术复现。
实际项目类题目需结合工业/实际应用场景的真实需求开展，注重技术落地性。
涉及论文复现的题目，需在原论文基础上完成改进与创新，并验证改进效果。
选题答辩与结题答辩的具体要求由任课老师另行通知，学生需按要求准备答辩材料。
Word文档格式编辑说明
标题层级：一级标题（黑体、二号、居中、加粗）；二级标题（黑体、小三、左对齐、加粗）；三级标题（宋体、四号、左对齐、加粗）；正文（宋体、小四、1.5倍行距、首行缩进2字符）。
图片设置：所有标注图片位置处，插入对应示意图后，设置图片为“环绕型-上下环绕”，图片下方添加图注（如“图1 人脸识别技术应用示意图”），图注为宋体、五号、居中。
页码：封面无页码，目录页码为罗马数字，正文页码为阿拉伯数字，均居中放置。
目录：在封面后添加自动生成目录，包含一至四级标题及对应页码。
选题内容与要求
1.计算机视觉方向项目主题【选题内容与要求】
计算机视觉方向项目主题【选题内容与要求】
