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概述

本文系统整理了63 个基于深度学习与 YOLOv8 的计算机视觉方向 PyQt 毕业设计选题，涵盖智能安防、工业缺陷检测、智慧交通、农业病害识别、医学影像分析、遥感与无人机视觉、人脸与行为理解等多个应用领域。

所有选题均以Python + 深度学习框架（YOLOv8 / PyTorch）+ PyQt 可视化客户端为核心技术路线，强调“算法 + 系统 + 应用场景”三位一体的工程实现方式，具有较强的实践性和展示性。

根据算法复杂度、数据难度、系统集成程度与创新要求，本文将 63 个选题划分为四个难度等级：

• Level 1（基础应用级）：偏工具类与基础检测，适合快速完成的本科项目
• Level 2（系统开发级）：完整检测系统，具备工程完整性
• Level 3（算法融合级）：引入多目标、追踪、细粒度识别等提升点
• Level 4（综合创新级）：涉及复杂场景、多任务或高风险领域（医学/遥感/行为理解）

每个选题均可配套PyQt 桌面可视化界面，也可按需扩展为Web（Flask / Django）架构，适合不同能力层次学生进行选题与开发。

目录

📌 一、基础目标检测与安防方向

📌 二、工业视觉与缺陷检测方向

📌 三、智慧交通与多目标追踪方向

📌 四、农业视觉与生物识别方向

📌 五、人脸、行为与认知理解方向

📌 六、遥感、无人机与复杂场景方向

📌 七、医学影像与高风险应用方向

⭐ 难度等级说明

• 🟩 Level 1（容易）：检测任务单一、数据成熟、系统实现难度低
• 🟨 Level 2（中等）：完整工程系统，包含检测 + UI + 业务逻辑
• 🟧 Level 3（较难）：多类别 / 多模块 / 追踪 / 细粒度分析
• 🟥 Level 4（困难）：复杂场景 + 多任务 + 高创新或高答辩风险

🟩 Level 1：容易（基础应用 / 工具级）

适合本科稳妥毕业、快速实现、重展示效果的项目。

1. 基于 YOLOv8 的安全帽目标检测系统（11）
2. 基于深度学习的反光衣检测与预警系统（50）
3. 基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统（57）
4. 基于 YOLOv8 的火焰烟雾检测系统（14）
5. 基于 YOLOv8 的野外火焰烟雾检测系统（44）
6. 基于 YOLOv8 的路面坑洞检测系统（13）
7. 基于 YOLOv8 的路面标志线检测与识别系统（22）
8. 基于深度学习的交通信号灯检测识别系统（62）
9. 基于深度学习的工业螺栓螺母检测系统（59）
10. 基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统（60）
11. 基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统（61）

特点：

• 单一或少类别目标
• 数据获取容易
• YOLOv8 即可完成
• PyQt 展示效果好，答辩友好

🟨 Level 2：中等（系统开发级）

适合完整毕设项目，强调系统结构与工程能力。

1. 基于 YOLOv8 的生活垃圾分类目标检测系统（10）
2. 基于 YOLOv8 的 PCB 板缺陷检测系统（9）
3. 基于 YOLOv8 的钢材表面缺陷检测系统（15）
4. 基于深度学习的水果智能检测系统（54）
5. 基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统（56）
6. 基于深度学习的水果质量好坏检测系统（55）
7. 基于 YOLOv8 的西红柿成熟度检测系统（17）
8. 基于 YOLOv8 的葡萄簇目标检测系统（30）
9. 基于深度学习的草莓成熟度检测系统（63）
10. 基于 YOLOv8 的智能道路裂缝检测与分析系统（39）

特点：

• 系统完整：采集 → 检测 → 可视化
• 有业务指标（面积、数量、成熟度）
• 工程感强，老师认可度高

🟧 Level 3：较难（算法融合 / 多模块）

适合想体现技术深度与创新点的学生。

1. YOLOv8 多目标识别与自动标注软件（7）
2. YOLOv8 行人跌倒检测系统（8）
3. YOLOv8 吸烟行为检测系统（19）
4. YOLOv8 高精度车辆行人检测与计数系统（21）
5. 基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统（48）
6. 基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统（49）
7. YOLOv8 + ByteTrack 多目标检测与追踪系统（35）
8. 高密度人脸智能检测与统计系统（52）
9. 45 种交通标志检测与识别系统（26）
10. 120 种犬类检测与识别系统（12）
11. 200 种鸟类智能检测与识别系统（25）

特点：

• 多类别 / 多目标
• 引入追踪、行为分析
• 创新点明显，适合高分毕设

🟥 Level 4：困难（综合创新 / 高风险）

适合冲高分、保研、科研导向项目。

1. 人脸识别与管理系统（1）
2. 车牌识别与自动收费管理系统（2）
3. 手势识别系统（3）
4. 人脸面部活体检测系统（4）
5. 人脸表情识别系统（6 / 27）
6. 图片风格快速迁移软件（5）
7. 血细胞检测与计数系统（18）
8. 智能肺炎诊断系统（29）
9. CT 扫描肾结石检测系统（53）
10. 脑肿瘤智能检测系统（45）
11. 农作物病害检测与防治系列（28 / 34 / 36 / 40 / 43 / 46 / 47）
12. 水稻 / 小麦 / 玉米害虫检测系统（20 / 23 / 24）
13. 遥感地理空间物体检测系统（41）
14. 无人机视角地面物体检测系统（42）
15. 舰船目标检测与分类系统（16 / 37）
16. 太阳能电池板检测与分析系统（58）

特点：

• 数据难、场景复杂
• 容易被深入追问
• 创新空间大，但开发周期长

PS（统一说明）

• 所有项目默认采用Python + PyTorch + YOLOv8 + PyQt（CS 架构）
• 可根据需要改为Flask / Django（BS 架构）
• 均可扩展：
• 模型对比实验
• 轻量化部署
• 多线程推理
• 报表导出与日志管理

以上题目均有对应源码，全套资料包含：源码+数据集+ui+开发文档+部署教程+代码说明

界面参考：