最新计算机毕业设计选题推荐-基于深度学习的塑料类型图像分类研究-运行部署-文档指导-深度学习-YOLO

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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

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文章目录

一、前言
二、系统界面展示
三、代码参考
四、系统视频
结语

一、前言

系统介绍

本系统名为《基于深度学习的塑料类型图像分类研究》，采用Python语言与Django框架搭建，核心识别能力由卷积神经网络（CNN）深度学习模型提供，面向塑料类型图像分类这一具体任务展开。系统围绕用户实际使用流程设计，包含系统首页、用户管理、塑料类型识别、识别历史管理等功能模块。其中塑料类型识别支持图片识别、视频识别与摄像头识别三种方式：用户上传图片后由训练好的CNN模型完成推理并返回塑料类别结果；视频识别按帧抽取图像送入模型逐帧判断并汇总输出；摄像头识别调用设备实时画面进行连续分类。每次识别产生的记录统一写入识别历史，便于用户回看与追溯。系统整体结构清晰、功能边界明确，适合作为计算机专业本科毕业设计的完整实现载体。

选题背景

塑料制品在日常生活中的使用量一直很大，废弃塑料的分类回收却长期依赖人工分拣，效率不高，准确率也容易受疲劳和主观判断影响。随着深度学习在图像分类领域逐渐成熟，用卷积神经网络自动识别塑料类型具备了一定的可行性，相关研究也多集中在模型结构与数据集构建上。对于计算机专业本科生来说，这类课题既能接触到图像预处理、模型训练与推理部署的完整链路，又不会因为任务过于庞大而难以在毕设周期内完成。目前公开的塑料图像分类实践项目中，把模型能力封装成可操作系统的案例并不多，多数只停留在训练脚本层面，缺少图片、视频、摄像头等多种输入方式与识别记录管理的整合。基于这一现状，本课题尝试把CNN图像分类模型与Django Web框架结合起来，做一个功能相对完整的塑料类型识别系统，让模型推理真正落到可交互的使用场景中。

选题意义

本课题的意义更多体现在学习与实践层面。从技术角度看，把CNN模型训练、推理与Django后端整合到同一个系统里，能帮助自己理清深度学习项目从数据到模型再到接口的完整流程，对图像预处理、模型加载、结果返回这些环节有更具体的认识。从应用角度看，系统提供图片、视频、摄像头三种识别入口，并保留识别历史，虽然规模不大、识别范围也有限，但至少呈现了一个可操作的塑料类型分类原型，能为后续想在此基础上扩展的人提供一个参考起点。从毕业设计本身看，课题目标明确、功能边界清楚，适合在有限时间内完成并验证，也能让自己在模型调试与后端联调中积累一些实际排错经验。整体来说，这个系统谈不上多大创新，更多是一次把课堂所学串起来的尝试。

二、系统界面展示

基于深度学习的塑料类型图像分类研究界面展示：

三、代码参考

项目实战代码参考：

java（贴上部分代码）复制代码

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("PlasticImageClassification").master("local[*]").getOrCreate()
def classify_single_image(request):
    if request.method != "POST":
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "请求方式错误"})
    upload_file = request.FILES.get("image")
    if not upload_file:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "未获取到上传图片"})
    allowed_ext = [".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp"]
    file_name = upload_file.name.lower()
    ext = os.path.splitext(file_name)[1]
    if ext not in allowed_ext:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "图片格式不支持"})
    if upload_file.size > 10 * 1024 * 1024:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "图片大小超出限制"})
    save_dir = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, "plastic_images")
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)
    save_name = str(uuid.uuid4()) + ext
    save_path = os.path.join(save_dir, save_name)
    with open(save_path, "wb+") as f:
        for chunk in upload_file.chunks():
            f.write(chunk)
    img = Image.open(save_path).convert("RGB")
    img = img.resize((224, 224))
    img_array = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    model = load_plastic_model()
    pred = model.predict(img_array)
    class_index = int(np.argmax(pred[0]))
    confidence = float(np.max(pred[0]))
    class_name = PLASTIC_CLASS_NAMES[class_index]
    user_id = request.session.get("user_id")
    if not user_id:
        return JsonResponse({"code": 401, "msg": "请先登录"})
    record = RecognitionHistory.objects.create(
        user_id=user_id,
        recognize_type="image",
        source_file=save_name,
        plastic_type=class_name,
        confidence=round(confidence, 4),
        create_time=timezone.now()
    )
    return JsonResponse({
        "code": 200,
        "msg": "识别成功",
        "data": {
            "record_id": record.id,
            "plastic_type": class_name,
            "confidence": round(confidence, 4)
        }
    })
def classify_video(request):
    if request.method != "POST":
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "请求方式错误"})
    video_file = request.FILES.get("video")
    if not video_file:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "未获取到上传视频"})
    ext = os.path.splitext(video_file.name.lower())[1]
    if ext not in [".mp4", ".avi", ".mov"]:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "视频格式不支持"})
    if video_file.size > 100 * 1024 * 1024:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "视频大小超出限制"})
    save_dir = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, "plastic_videos")
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)
    save_name = str(uuid.uuid4()) + ext
    save_path = os.path.join(save_dir, save_name)
    with open(save_path, "wb+") as f:
        for chunk in video_file.chunks():
            f.write(chunk)
    cap = cv2.VideoCapture(save_path)
    if not cap.isOpened():
        return JsonResponse({"code": 500, "msg": "视频无法解析"})
    frame_interval = 15
    frame_index = 0
    result_counter = {}
    model = load_plastic_model()
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        if frame_index % frame_interval == 0:
            frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            frame_resized = cv2.resize(frame_rgb, (224, 224))
            frame_array = np.array(frame_resized, dtype=np.float32) / 255.0
            frame_array = np.expand_dims(frame_array, axis=0)
            pred = model.predict(frame_array)
            idx = int(np.argmax(pred[0]))
            name = PLASTIC_CLASS_NAMES[idx]
            result_counter[name] = result_counter.get(name, 0) + 1
        frame_index += 1
    cap.release()
    if not result_counter:
        return JsonResponse({"code": 500, "msg": "视频中未提取到有效画面"})
    main_type = max(result_counter, key=result_counter.get)
    total_frames = sum(result_counter.values())
    main_ratio = round(result_counter[main_type] / total_frames, 4)
    user_id = request.session.get("user_id")
    if not user_id:
        return JsonResponse({"code": 401, "msg": "请先登录"})
    record = RecognitionHistory.objects.create(
        user_id=user_id,
        recognize_type="video",
        source_file=save_name,
        plastic_type=main_type,
        confidence=main_ratio,
        create_time=timezone.now()
    )
    return JsonResponse({
        "code": 200,
        "msg": "视频识别完成",
        "data": {
            "record_id": record.id,
            "main_plastic_type": main_type,
            "main_ratio": main_ratio,
            "frame_statistics": result_counter
        }
    })
def classify_camera_frame(request):
    if request.method != "POST":
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "请求方式错误"})
    frame_file = request.FILES.get("frame")
    if not frame_file:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "未获取到摄像头画面"})
    if frame_file.size > 5 * 1024 * 1024:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "画面数据过大"})
    frame_bytes = frame_file.read()
    np_arr = np.frombuffer(frame_bytes, np.uint8)
    frame = cv2.imdecode(np_arr, cv2.IMREAD_COLOR)
    if frame is None:
        return JsonResponse({"code": 400, "msg": "画面解码失败"})
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame_resized = cv2.resize(frame_rgb, (224, 224))
    frame_array = np.array(frame_resized, dtype=np.float32) / 255.0
    frame_array = np.expand_dims(frame_array, axis=0)
    model = load_plastic_model()
    pred = model.predict(frame_array)
    class_index = int(np.argmax(pred[0]))
    confidence = float(np.max(pred[0]))
    class_name = PLASTIC_CLASS_NAMES[class_index]
    user_id = request.session.get("user_id")
    if not user_id:
        return JsonResponse({"code": 401, "msg": "请先登录"})
    last_record = RecognitionHistory.objects.filter(
        user_id=user_id,
        recognize_type="camera"
    ).order_by("-create_time").first()
    if last_record and last_record.plastic_type == class_name:
        last_record.confidence = round(confidence, 4)
        last_record.create_time = timezone.now()
        last_record.save()
        record_id = last_record.id
    else:
        record = RecognitionHistory.objects.create(
            user_id=user_id,
            recognize_type="camera",
            source_file="camera_frame",
            plastic_type=class_name,
            confidence=round(confidence, 4),
            create_time=timezone.now()
        )
        record_id = record.id
    return JsonResponse({
        "code": 200,
        "msg": "摄像头识别成功",
        "data": {
            "record_id": record_id,
            "plastic_type": class_name,
            "confidence": round(confidence, 4)
        }
    })

四、系统视频

基于深度学习的塑料类型图像分类研究项目视频：

演示视频

结语

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