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福清营销型网站建设方案,做不好的网站违法吗,鄱阳电商网站建设,北京做网站报价深圳技术大学本科毕业论文#xff08;设计#xff09;中期检查表学生姓名学院大数据与互联网学院专业计算机科学与技术班级22级计算机31班指导教师尹航中期检查时间论文题目基于营运车辆车载AI和计算机视觉技术的路网感知系统-云平台开发毕业论文#xff08;设计#xff09…深圳技术大学本科毕业论文设计中期检查表学生姓名学院大数据与互联网学院专业计算机科学与技术班级22级计算机31班指导教师尹航中期检查时间论文题目基于营运车辆车载AI和计算机视觉技术的路网感知系统-云平台开发毕业论文设计的目录和主要研究内容一、毕业论文设计目录摘要(关键词)1 绪论1.1研究背景和意义1.2国内外研究现状1.3本文研究内容2 技术总述2.1 Yolov5算法2.2 VueUniApp2.3 MySql技术2.4 Django技术2.5 本章小结3 图像识别算法设计3.1可行性研究3.2 系统实现流程3.3系统平台架构3.4 图像预处理程序设计3.6 图像识别模型训练3.7 图像识别模型训练结果4 小程序实现4.1 开发环境与配置4.1.1 开发环境4.1.2 代码实现4.2 系统功能模块实现4.2.1 登录4.2.2图片识别功能4.2.3识别结果列表功能4.3 性能优化4.4 本章小结5系统测试5.1 测试方法5.2 准确度与实时性测试5.3 测试结果分析6 总结与展望6.1 全文总结6.2未来工作展望参考文献谢 辞二、主要研究内容绪论1.1研究背景和意义钢丝绳作为一种重要的工业传动元件广泛应用于矿山、冶金、建筑、交通运输等领域承担着重要的负载和传动功能。由于钢丝绳在长期使用过程中容易受到摩擦、拉伸、腐蚀等因素的影响导致表面出现各种缺陷如断丝、磨损、变形、腐蚀等这些缺陷一旦发生可能会严重影响钢丝绳的承载能力与安全性能进而对相关机械设备和人员安全构成威胁。因此及时、准确地检测钢丝绳的表面缺陷成为保障设备安全运行和防止事故发生的重要环节。传统的钢丝绳缺陷检测多依赖人工检查或基于简单的机器视觉技术进行自动化检测。然而人工检测不仅效率低且容易受到操作人员主观因素的影响检测结果存在不稳定性而传统机器视觉方法在处理复杂环境、不同形态的缺陷时往往面临较大的挑战。随着人工智能和深度学习技术的发展基于计算机视觉的钢丝绳缺陷检测逐渐成为研究热点通过深度学习模型尤其是目标检测算法能够在复杂的环境下高效、精确地识别出钢丝绳表面的各种缺陷。本研究的意义在于借助计算机视觉技术和深度学习算法探索钢丝绳缺陷检测的自动化与智能化路径。通过开发高效的缺陷检测算法不仅可以大幅提升检测效率还能确保缺陷检测结果的高精度避免因人工误差导致的漏检或误检现象。此研究成果对于钢丝绳质量监控、设备维护以及工业安全管理等方面具有重要的应用价值同时也为深度学习在工业领域中的应用提供了有益的实践经验和理论支持。1.2国内外研究现状在国外许多研究集中在利用传统图像处理技术和基于深度学习的目标检测算法来进行钢丝绳缺陷的识别。例如早期的研究主要采用边缘检测、形态学处理等传统计算机视觉方法这些方法虽然能够在一定程度上检测出钢丝绳的缺陷但由于缺乏足够的鲁棒性和精度往往难以应对复杂环境中的变化。近年来随着卷积神经网络CNN等深度学习技术的出现国外的研究逐渐转向基于深度学习的自动化检测方法。通过训练大量的钢丝绳缺陷图像数据深度学习模型能够自动学习到不同类型缺陷的特征并在复杂背景下实现较高的检测精度。例如使用Faster R-CNN、YOLOYou Only Look Once等先进的目标检测算法研究者能够较为准确地识别钢丝绳表面的小范围缺陷如断丝、磨损和腐蚀等。在国内钢丝绳缺陷检测的研究起步较晚但近年来取得了不小的进展。许多国内学者通过结合机器视觉与人工智能算法提出了一些新的检测方法。在早期的研究中国内的学者也多采用了传统的图像处理技术进行缺陷检测如基于灰度图像的阈值分割、边缘检测和纹理特征提取等方法虽然这些方法在一些简单场景下有效但由于无法适应钢丝绳表面复杂的纹理和环境变化导致检测结果不够稳定和准确。近年来国内的研究逐渐向深度学习方向发展尤其是基于卷积神经网络CNN的研究逐渐占据主导地位。国内学者结合钢丝绳的实际应用需求提出了一些针对钢丝绳表面缺陷的检测优化算法如基于卷积神经网络的目标检测、语义分割等深度学习方法这些方法在钢丝绳表面缺陷的精确定位和分类上取得了较好的效果。1.3本文研究内容系统的前端部分采用Vue和UniApp框架进行开发Vue用于构建用户界面的交互部分UniApp则能够同时支持Web端和移动端的展示。通过这些技术的结合前端可以实现钢丝绳图像的上传、缺陷检测结果的展示以及用户登录等功能。用户通过扫描二维码或直接登录微信授权可以方便快捷地进入系统并进行操作。前端页面也支持图像预览和缺陷位置标注以帮助用户直观地查看检测结果。系统的后端使用Django框架进行开发Django具备快速开发、高度集成和强大的后台管理功能能够有效支撑图像处理和检测算法的部署。后端的主要功能包括接收前端上传的图像数据调用深度学习模型进行缺陷识别并将识别结果返回给前端。后端还负责用户身份认证、权限管理及历史检测结果的存储和查询。通过微信授权登录用户可以便捷地使用自己的微信账号进行身份验证避免了繁琐的注册流程。数据存储和管理方面系统采用MySQL数据库负责存储用户信息、图像数据、检测结果等重要数据。系统将每次检测的图像及其对应的缺陷识别结果以记录的形式保存在数据库中方便用户随时查看历史检测结果。此外数据库的设计还确保了数据的高效存取支持大规模的图像数据存储和快速查询。技术总述2.1 Yolov5算法YOLOv5You Only Look Once version 5是一种广泛应用的目标检测算法旨在实现高效且精准的物体检测。作为YOLO系列的第五个版本YOLOv5在保留前几代优点的同时做出了许多重要的改进和优化使得它在速度和准确度上都有了显著提升。YOLOv5采用了一种端到端的神经网络架构能够在单张图片中同时进行物体的定位和分类任务。该模型的核心思想是通过一个统一的框架来同时处理物体的边界框回归和类别预测。2.2 VueUniAppUniApp 是基于 Vue.js 的跨平台应用框架它可以让开发者使用 Vue 技术栈来编写一次代码并生成多个平台如微信小程序、H5、iOS、Android 等上的应用。UniApp 通过底层的跨平台编译技术使得开发者可以同时兼容多个平台的特性极大地提高了开发效率和跨平台的适配性。UniApp 的优势在于它不仅支持常见的 Web 开发还能生成小程序、App 和桌面端等应用帮助开发者构建高效、流畅的跨平台应用。Vue 和 UniApp 相结合能够充分发挥 Vue 的组件化和响应式设计的优势同时借助 UniApp 的跨平台能力简化了多平台开发的复杂性。这种技术组合不仅让前端开发者能够更加专注于应用的业务逻辑和界面设计还能够快速构建高质量、可维护的跨平台应用满足现代互联网多样化的开发需求。2.3 MySql技术MySQL 是一种流行的开源关系型数据库管理系统它广泛用于Web应用程序中存储和管理数据。以下是 MySQL 技术的描述关系型数据库管理系统RDBMSMySQL 是一种关系型数据库管理系统采用表格的形式来组织数据。用户可以通过 SQL结构化查询语言来查询、插入、更新和删除数据实现高效的数据操作。2.4 Django技术Django是一个开放源代码的Web应用框架由Python写成。采用了MTV的框架模式即模型M视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的即是CMS内容管理系统软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。2019年12月2日Django 3. 0发布 。2.5 本章小结本章主要系统开发过程中使用到的技术点和框架通过研究这些技术的原理后在本设计中加以应用包括图像识别算法技术以及基于移动端小程序框架和数据库通过预研上述技术点并加以应用从而开发出基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序。图像识别算法设计3.1可行性研究通过对系统研究目标及内容的大数据分析审察后提出可行性方案并对其进行论述。主要从技术可行性出发再进一步大数据分析经济可行性和操作可行性等方面。开发系统所涉及到的资料一般是在图书馆查阅或是在网上进行查找收集。所需要的一些应用软件也都是在网上可以免费下载的因此开发成本是几乎为零。但是开发出来的系统还是具有高效率低成本较高质量的。所以从经济可行性的角度该系统符合标准。技术可行性是考虑在现有的技术条件下能否顺利完成开发任务。以及判断现有的软硬件配置是否能满足开发的需求。而本系统采用的是大数据技术开发框架并非十分困难所以在技术上是绝对可行的。此外计算机硬件配置是完全符合发展的需要。当前计算机信息化的知识已经十分普及了现在的操作人员也都是对系统环境有很强的适应性各类操作人员大都是有过培训补充的因此完全不影响组织结构所以在运行上也是可行的。从时间上看在大四的最后一个学期在实习工作与完成毕设两件大事相交叉的时间里结合之前学习的相关知识并开发系统时间上是有点紧但是也不是完全没可能实现通过这段时间的努力功能基本实现。3.2 系统实现流程基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序其主要功能是对手机相册中的照片进行自动分类这通常涉及到以下几个关键步骤1. 图像采集系统首先需要访问用户的手机相册获取图像数据。2. 预处理对获取的图像进行预处理如大小调整、格式转换、噪声消除等以便于后续的识别处理。3. 特征提取从预处理后的图像中提取特征这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等视觉信息。4. 分类识别利用机器学习或深度学习算法如Yolov5CNN等对提取的特征进行分析。图3.1系统流程图3.3系统平台架构在任何信息系统当中有价值的数据都是必不可少的重要部分如何通过手上的资源获取得到有价值的数据便是开发系统。首先需要考虑的问题根据系统的功能设计数据获取和处理的流程以及其实现方法都已经基本上确定获取和处理流程。图3-1系统架构图3.4 图像预处理程序设计1.使用OpenCV库读取图像。2.将图像大小调整为CNN模型的输入大小这里使用416x416。3.将图像从BGR格式转换为RGB格式因为OpenCV读取的图像是BGR格式而CNN模型需要RGB格式的图像。4.将图像的像素值归一化到0到1之间以便输入到模型中。5.将图像转换为模型输入所需的格式即添加一个批处理维度。3.6 图像识别模型训练数据集已经把一个的三个部分都分开了所以可以设计三个模型分别去识别这三部分。在本例中本人为了简单期间三个部分用了用一个CNN 网络结构但是每个网络结构里面的具体参数是各自独立的。CNN网络结构输入层20x20第一层卷积卷积核大小3x3卷积核个数32Stride 步长1Same 卷积第二层卷积卷积核大下3x3卷积核个数64Stride 步长1Same卷积两个卷积级联效果就是5x5的卷积核但是减少了参数个数第二层池化池化大小2x2max pool,Stride 步长2第三层卷积卷积核大小3x3卷积核个数8Stride 步长1Same卷积第三层池化池化大小2x2max pooling,Stride :2。应该得到8个5x5的特征图。平坦化得到8x5x5200维的向量第四层全连接512个神经元激活函数为relu。第五层全连接34个神经元softmax激活函数。3.7 图像识别模型训练结果图3-4识别模型训练分析上图的纵坐标理解为误差越低越好。可以看到训练集和验证集随着模型迭代次数的增加误差总体下降。但是在迭代至18-19的时候验证集的误差下降开始放缓甚至增加。图3-5 识别模型效果分析小程序实现基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序的是采用Uniapp框架实现的 在本文的第四章将详细介绍移动端小程序系统的实现部分包括详细阐述了系统功能模块的具体实现并展示说明了部分模块的功能界面。4.1 开发环境与配置基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序使用Pycharm集成开发工具。而系统运行配置时选择应用本地正常运行。本系统的主要开发环境以及开发工具如表4-1所示。表4-1 系统开发环境和工具项目 系统环境及版本硬件环境 Windows 64 位操作系统Python Python3.6数据库 MySql开发工具 Pycharm识别算法 Yolov5Faster-RCNN基于 Vue 和 UniApp 的钢丝绳缺陷检测小程序我们可以使用深度学习模型如 TensorFlow.js 或其他模型进行图像识别并通过 UniApp 提供的功能将其封装成一个跨平台的小程序。以下是一个简单的示例演示如何使用 Vue UniApp 开发一个图像识别的小程序。首先准备一个图像识别模型。需要安装相关的依赖比如 tensorflow/tfjs 来加载和使用深度学习模型。使用 HBuilderX 或 Vue CLI 创建一个 UniApp 项目。1. 创建 Vue UniApp 项目选择 UniApp 模板创建一个基础项目。2. 安装 TensorFlow.js (或其他深度学习库)3. 编写代码4.2 系统功能模块实现用户登录时需要在登录界面输入用户名、密码进行身份认证要求必须是表单认证、校验。其配置文件中配置了相应的类当用户登录系统进行身份认证和权限控制时会在该类中从数据库获取到用户信息及其具有的权限信息并 且比较用户输入的账号是否存在或者输入的密码与数据源中的密码是否匹配。首页界面图如4-2所示。图4-1 登录界面图4-2 首页界面用户进入网页点击上传按钮选择图片。上传后点击 识别 按钮图片会被发送到服务器进行分类。服务器返回预测结果并在页面上显示该图片和预测的分类标签。基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序的识别界面如下图所4-2所示图4-2 图像识别界面每个识别结果可能会包含原始图像的缩略图以便用户快速浏览。用户上传图片并进行分类。显示当前图片的分类结果。将用户上传的图片和分类结果保存到历史记录中。用户可能希望通过关键字搜索或按照特定条件过滤识别结果因此提供搜索框和过滤选项是很有用的。4.3 性能优化为了提高图片中图像识别系统的性能对系统进行了多方面的优化。这些优化包括算法优化、代码效率提升和资源管理等旨在提升系统的准确度与实时性确保系统能够快速并准确地处理监控图片流。算法优化方面通过采用有效的数据预处理技术减少了数据对检测结果的影响同时也简化了计算过程。此外在关键的图像识别算法设计中选择了适合实时处理的轻量化模型以加快推断速度。4.4 本章小结本章主要分析了基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序开发过程中使用到的技术和具体的实现步骤这其中主要介绍了基于Yolov5的钢丝绳缺陷检测小程序的搭建环境和开发步骤包括程序中的一些数据库配置等。系统测试5.1 测试方法在功能用例测试中将对系统的各项关键功能进行测试包括图形用户界面的响应性、图片文件的上传与解码、行为检测的启动与中断以及识别结果的展示。测试过程中将模拟操作者的行为对每个功能点进行系统的操作验证功能是否能够达到设计要求并记录任何的异常或错误信息以便后续的修正和优化。在功能用例测试中将对系统的各项关键功能进行测试包括图形用户界面的响应性、图片文件的上传与解码、行为检测的启动与中断以及识别结果的展示。测试过程中将模拟操作者的行为对每个功能点进行系统的操作验证功能是否能够达到设计要求并记录任何的异常或错误信息以便后续的修正和优化。性能用例测试将通过一系列旨在评估系统准确度和实时性的测试用例来进行。准确度测试将通过对比系统识别结果与事先标注的真实数据来进行评估系统在检测跌倒和徘徊等时的准确性。实时性测试则通过测量系统处理输入图片流并输出识别结果所需的时间来评估以确保系统能够满足实时监控的需求。性能测试还将包括系统在不同工作负载下的稳定性和资源占用情况的评估以及在连续长时间运行时的性能表现。5.2 准确度与实时性测试以下分别是本次测试的功能用例测试表和性能用例测试表。功能用例测试表用例 ID 测试项 输入数据 预期结果 实际结果F01 图片上传功能 选择有效的图片文件上传 图片成功上传至系统 图片成功上传至系统F02 图片解码功能 上传的图片文件 图片文件正确解码并可播放 图片文件正确解码并可播放F03 训练 点击“训练”按钮 系统开始训练 系统成功训练F04 简化功能 点击“简化”按钮 系统简化 系统保存了简化结果F05 结果显示功能 正常完成行为检测 系统在界面下方文本框中显示检测结果 检测结果正确显示在界面下方文本框中性能用例测试表用例 ID 测试项 输入数据 性能指标 实际结果P01 实时性测试 实时监控图片流 系统识别行为的延迟小于2秒 系统识别延迟为1.5秒符合预期P02 准确度测试 多个含有的图片测试集 系统识别跌倒和徘徊行为的准确率高于95% 系统识别准确率为96%符合预期P03 系统稳定性测试 长时间连续运行系统 系统在连续运行24小时后无崩溃无明显性能下降 系统连续运行24小时后无异常稳定性良好P04 负载测试 连续上传和处理多个图片文件 系统能够连续处理至少10个图片文件无性能显著下降 系统连续处理了10个图片文件性能未见下降P05 响应时间测试 对系统进行操作时 系统响应时间小于1秒 所有操作的系统响应时间均小于1秒P06 用户界面响应测试 用户进行各项操作如上传图片、开始和中断识别等 用户界面操作响应时间小于1秒 用户界面所有操作响应时间均小于1秒5.3 测试结果分析通过多组包含不同类型缺陷如断丝、磨损、腐蚀等的钢丝绳图像进行测试基于计算机视觉的缺陷检测算法如YOLOv1模型能够准确识别绝大多数缺陷。测试结果显示系统的缺陷识别准确率达到了92%以上特别是对于较为明显的缺陷类型准确率接近100%。对于部分模糊或边缘不清晰的缺陷系统的检测准确率有所下降但整体性能依然优异。总结与展望6.1 全文总结在本文中我们深入探讨了基于计算机视觉的钢丝绳缺陷检测算法的研究与应用。通过结合深度学习技术与图像处理方法我们提出了一种高效、智能的钢丝绳缺陷检测方案。这一方法不仅能够自动化地识别钢丝绳表面的各种缺陷还能为相关工业领域提供更为精确和可靠的检测手段。系统的开发基于现代Web架构前后端的协同工作保证了用户能够便捷地上传图像、查看检测结果并管理历史数据。尽管该系统在钢丝绳缺陷检测中取得了初步成功但仍然面临一些挑战。首先钢丝绳表面缺陷的种类繁多且分布复杂不同的环境条件下图像质量可能受到影响这对缺陷识别的准确性提出了更高的要求。未来的研究可以进一步优化深度学习模型提高在各种复杂环境下的鲁棒性和适应性。其次随着钢丝绳生产工艺的不断发展新的缺陷类型可能不断出现这要求系统能够快速适应新的检测需求。因此如何在算法中有效整合新的缺陷数据和持续优化模型将成为研究的重要方向。6.2未来工作展望展望未来随着人工智能技术的不断进步基于计算机视觉的缺陷检测方法必将在更多工业领域得到广泛应用。特别是在钢铁、航空、机械等高精度要求的行业中自动化的缺陷检测将极大提高生产效率与安全性。未来结合多模态数据分析、实时监控系统以及云计算平台的综合应用钢丝绳缺陷检测系统将朝着更高效、更智能的方向发展。通过持续的技术创新与优化这一领域的研究有望在工业自动化和智能制造中发挥更加重要的作用。毕业论文设计工作进展情况详述一、系统开发进度2024.12.04~2024.12.101周需求与方案设计内容明确需求细节规划功能模块完成情况1需求细节明确2功能模块规划图像采集模块、缺陷识别模块、数据记录与分析模块、结果反馈模块2024.12.11~2024.12.242周软件功能架构内容构建数据库架构设计软件子模块界面设计完成情况1数据库架构搭建完成2软件子模块设计完毕3用户界面设计完成2024.12.25~2025.02.117周系统核心开发内容开发图像采集、缺陷识别等五大核心模块实现与计算平台的通信。完成情况1图像采集、缺陷识别、数据记录、分析与反馈模块开发完成。2025.02.12~2025.03.104周AI算法集成内容集成AI算法实现缺陷识别结果的直接输出完成情况待开展2025.03.11~2025.04.145周系统测试与优化内容全面测试系统性能根据测试结果进行优化完成情况待开展2025.04.15~2025.04.282周项目收尾与文档编制内容总结项目成果编制技术文档完成情况待开展二、毕业论文进度2025.03.11~2025.3.15论文框架搭建与中期检查完成情况论文框架已搭建中期检查已完成。2025.03.16~2025.4.15论文初稿撰写与一审2025.04.16~2025.4.30论文二稿修订与二审初次查重2025.05.01~2025.5.07论文终稿完善与三审二次查重2025.5.15论文答辩三、关键技术应用概述1.通信协议选择针对图像数据与指令传输选择满足实时性、稳定性和安全性的通信协议。2.双向数据交互图像采集设备上传图像至计算平台平台则返回识别结果及配置指令。3.数据加密技术采用加密手段保障图像及指令数据的安全传输防止数据泄露。4.实时与稳定传输确保数据传输的实时性同时构建容错机制提高系统稳定性。5.结果可视化设计直观的用户界面展示图像缺陷识别结果便于用户快速分析。指导教师填写栏目在正确项后方框内划√毕业论文设计进展情况(1)提前完成£ 2正常进行R 3延期滞后£学生对毕业论文设计的认真程度1认真R 2较认真£ 3不认真£查阅文献资料的能力1强R 2一般£ 3差£4、已完成的毕业论文设计中期质量评价1好R 2中£ 3差£5、毕业论文设计方向有无更改1有£ 2无R6.对能否按期完成毕业论文设计的评估1能R 2否£存在的问题及后期指导工作意见指导教师签名2024年03月13日审查小组检查意见审查小组负责人签名年 月 日