毕业设计开题报告范文：新时代企业数字化转型路径探索与研究

一、选题名称

基于深度学习的校园食堂人流密度监测系统设计与实现

二、选题背景及意义

学校食堂高峰期人流拥挤，排队时间长，影响师生就餐体验。传统管理方式依赖人工观察，效率低。本设计拟开发一套基于摄像头视频流的人流密度监测系统，通过深度学习算法实时统计食堂人数，为师生提供人流查询服务，辅助食堂进行用餐调度。该系统有助于优化用餐资源配置，减少拥堵，提升校园生活智能化水平。

三、国内外研究现状

目前人流检测主要采用传统图像处理（如光流法）或深度学习模型。YOLO、SSD等目标检测算法在公开数据集上准确率较高，但针对密集场景易出现漏检。部分研究引入密度图估计降低计算成本，但在实时性与精度平衡上仍有提升空间。国内已有商业场所应用类似系统，但针对校园食堂特定场景的轻量化、低成本解决方案较少。

四、研究内容与目标

1. 研究内容：

（1）食堂监控视频数据采集与标注。

（2）基于YOLOv5的轻量化人流检测模型优化。

（3）密度热力图生成与拥挤程度分级算法设计。

（4）微信小程序前端开发，实现实时人流查询。

2. 研究目标：

（1）实现食堂区域实时人数统计，准确率≥90%。

（2）系统响应延迟低于2秒。

（3）完成可部署的原型系统。

五、研究方法与技术路线

1. 采用爬虫模拟摄像头数据，使用LabelImg标注人体目标。

2. 以YOLOv5s为基线模型，引入MobileNet模块压缩参数，并使用迁移学习在自建数据集上微调。

3. 利用OpenCV生成热力图，根据单位面积人数划分“宽松/正常/拥挤”三级。

4. 后端采用Flask框架部署模型，前端使用微信小程序开发工具实现数据可视化。

5. 测试阶段使用模拟视频流验证系统稳定性。

六、预期成果与创新点

1. 预期成果：

（1）优化后的人流检测模型及代码。

（2）完整可运行的系统原型。

（3）毕业设计论文一份。

2. 创新点：

（1）结合轻量化模型与密度图算法，平衡精度与速度。

（2）针对食堂遮挡密集场景优化训练策略。

（3）提供轻量级校园场景集成方案。

七、进度安排

1. 第1-3周：文献调研，环境搭建，数据采集。

2. 第4-8周：模型训练与优化，后端接口开发。

3. 第9-12周：前端开发与系统联调。

4. 第13-15周：测试完善，论文撰写。

5. 第16周：答辩准备。

八、

Redmon J, et al. YOLOv5: Improved Real-Time Object Detection. 2020.

张明, 等. 基于视频监控的密集人群计数方法综述. 计算机工程, 2021.

Boominathan L, et al. CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting. ACM MM, 2016.

九、指导教师意见

（此处留空）

报告人：XXX

日期：202X年X月X日