在计算机视觉领域，毕业设计通常涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个方面。以下是几个与人工智能视觉检测算法相关的毕业设计案例，这些案例涵盖了不同的应用场景和技术方法。
基于深度学习的图像文字识别系统
这个毕业设计项目聚焦于基于深度学习的图像文字识别技术。随着信息化水平的提升，图像中的文字数据变得非常重要。光学字符识别（OCR）技术能够将纸质文档中的文字转换为可供计算机识别和处理的文本信息。该项目探讨了如何利用深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），来提高OCR技术的准确率和效率。通过搭建深度学习神经网络LeNet-5，并在开源的TensorFlow框架下进行训练和评估，最终将训练得到的识别模型应用于实际场景中的图像文字识别实验检测。
基于人体骨骼姿态的姿势识别
另一个有趣的项目是基于人体骨骼姿态的姿势识别系统。该项目利用OpenPose获取骨骼数据，并设计算法提取骨骼节点特征。通过卷积网络的知识实现姿势识别，创新点在于利用两个手工定制的特征：距离两个关键点的距离会随着动作不同而不同；角度，考虑到距离会随着摄像头位置发生变化，而三个点的夹角不同，不论远近，夹角固定，同时夹角会随着动作不同而不同。
基于双目立体视觉的图像匹配与测距
双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距。该项目研究了基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术，涉及到了SIFT算法、SURF算法、BF法、FLANN法等多种图像处理和特征匹配方法。
基于深度学习的甲状腺超声图像良恶性诊断算法研究
在医疗领域，基于深度学习的甲状腺超声图像良恶性诊断算法研究也是一个值得关注的方向。该项目讨论了不同卷积神经网络架构对甲状腺超声图像分类任务的效果，并考虑了几种可能的图像增强方法。通过对原始图像进行传统的图像增强，包括提取裁切、平滑、对比度提升等，以及使用卷积神经网络或生成对抗网络生成新的示例，提高了诊断的准确性。
基于计算机视觉的垃圾分类识别系统
最后一个案例是基于计算机视觉的垃圾分类识别系统。这个项目旨在借助计算机视觉来研究垃圾分类识别系统，对垃圾图像进行识别、检测，从源头上对生活垃圾进行分类收集，提高各类垃圾的回收利用率。通过单目标垃圾图像识别研究，该项目展示了如何利用计算机视觉技术解决现实生活中的问题。
以上案例展示了人工智能视觉检测算法在不同领域的应用，希望能够为您提供一些灵感和参考。
