智能科学与技术专业设立于2012年，目前建有TI智能技术联合实验室、辽宁省机器人实验教学示范中心(包括博创之星创意机器人、 KUKA工机器人、TurtleBot2智能机器人等实验室)等多个高水平实验室。近年来，学生在全国大学生智能设计大赛、华为杯智能大赛、蓝桥杯等科技竞赛中屡获全国奖项。本专业涵盖智能硬件设计、系统集成、算法应用的知识体系结构，并构建了支撑智能硬件开发及维护、智能机器人应用开发和人工智能算法应用实践体系;紧跟智能制造领域与人工智能行业的智能感知、机器视觉、模式识别、深度学习等新理论、新技术与新工具，动态优化和更新教学体系与教学内容。

基于图像识别的危险驾驶行为检测系统设计

作者：陈怡彤

指导教师：韩媞

基于图像识别的危险驾驶行为检测系统，可以通过计算机视觉算法实时监控和预警，从而提高驾驶者的安全意识。本项目采用眨眼检测算法、目标检测算法以及卷积神经网络YOLOv5算法来实现。项目使用数字图像处理算法检测眼睛和嘴的状态，以判断是否疲劳。通过使用Open CV+Dlib的技术，可以从人脸上抽取出68个重要的视觉元素，尤其是眼睛和嘴唇，这些元素的精确定位有助于评估疲劳水平。然后通过YOLOv5s模型检测驾驶员是否在驾驶过程中存在饮水、吸烟和接打电话的行为。最终判定驾驶员是正常驾驶还是危险驾驶的状态。

基于深度学习的菜品识别系统的设计

作者：李新宇

指导教师：栾明慧

随着人工智能和大数据技术的崛起，新的交叉研究领域不断涌现。基于深度学习技术的菜品识别系统有助于推动餐饮行业的智能化发展。本设计使用Python语言进行开发，使用Yolov5s目标检测模型实现菜品识别的功能。并使用PyQt5为此功能设计一款UI界面，通过UI界面选择识别模式，将识别的结果上传到Mysql数据库，以方便用来做商业决策。

智能老人健康监测手表的设计与开发

作者：陈瑞华

指导教师：杨春静

我国已经进入深度老龄化阶段，为了让老人能更好的居家养老，设计并开发了面向老人的智能检测手表。主要研究内容包括日期时间的显示、基本的健康监测功能即心率监测、计步功能以及跌倒检测和血氧功能及报警系统。报警系统具体体现于当老人心率监测异常、以及检测到跌倒时，系统向监护人进行报警，以便及时就医。本文通过ESP32主板自带的Wi-Fi模块实现系统报警功能，MAX30102实现心率监测功能、MPU6050实现计步功能和跌倒检测功能、通过Wi-Fi模块连接到心知天气API获取天气信息。通过各个传感器得到的数据进行处理，最后在LCD屏幕上显现，若数据异常即心率异常，姿态异常的情况，则通过Wi-Fi模块连接至云平台将报警信息传输给目标手机。

基于STM32的多功能智能手表设计

作者：高鹏

指导教师：黄微

STM32智能手表项目的目标是开发一款高性能、低功耗、多功能的智能手表，以满足用户对智能穿戴设备的需求。具体目标包括：1.实现基本的时间显示和闹钟功能；2.实现计步器、心率计、血压计、睡眠监测等健康管理功能；3.实现通讯功能，如电话、短信、邮件等；4.实现音乐播放，游戏以及娱乐功能；5.保证手表的高性能和低功耗。

STM32智能手表项目具有以下特点：

1.采用STM32微控制器，具有高性能和低功耗；2.采用多种传感器，如加速度计、陀螺仪、心率传感器、血压传感器等，实现多种健康管理功能；3.采用蓝牙等通讯技术，实现手机和手表之间的连接和数据传输；4.采用显示技术，如OLED，实现高清晰度的显示效果；5.采用多种外观设计，如圆形、方形等，以满足不同用户的审美需求。

基于知识图谱的思政知识问答

系统开发与部署

作者：刘欣宇

指导教师：杨达

综合利用Unity3D、深度学习、计算机视觉、语音识别与合成等技术，设计实现一个基于Unity的元宇宙虚拟主播，项目特点如下：1.虚拟人物模型的动作和表情由真人的动作和表情驱动；2.真人动作表情的采集由摄像头实时采集捕捉，生成的数据实时传输给虚拟人物模型；3.麦克风实时采集识别真人语音，虚拟人物实时合成播放真人播报内容，并可变声播放。

基于深度学习的中药材识别系统的设计

作者：邵玉婷

指导教师：王宏波

中药在中国的医疗领域广泛应用，近年来人们对中医健康养生的兴趣不断增加。然而，大多数人对中药材的知识和辨别能力有限，可能导致误食中药材带来严重后果。随着深度学习和图像识别技术的发展，提出了一款基于Android手机的中药材识别APP，满足人们对中药材识别的需求。该APP采用深度学习卷积神经网络模型进行自动化识别，包含16种常见中药材的自建数据集。用户可通过拍照或上传图片进行识别，结果显示在屏幕上。该APP具有便捷性、实用性，并可帮助用户避免健康问题。此外，它还提供用户注册登录功能，增强用户体验。

智能音乐推荐系统的设计与开发

作者：王韫昊

指导教师：刘月

基于前后端分离的形式进行开发，设计并实现了智能音乐推荐系统，后端框架选用Python的Django，对数据进行处理，计算相似度的功能由基于内容的推荐算法所实现；为用户推荐相关标签的功能由基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法所实现，相似内容的推荐则是根据用户的点击事件与标签选择这两方面来完成。系统前端框架使用Vue.js搭建，用于实现基本功能，达到设计效果。

基于Python技术的图书搜索引擎和智能推送系统的设计与实现

作者：王文政

指导教师：曹连谦

采用Python的Scrapy爬虫框架和MySQL数据库等技术，实现资源分享系统的搜索与推荐功能。该系统包含三个主要模块：数据抓取、资源搜索和智能推荐。数据抓取模块主要使用Scrapy框架进行网页数据爬取，将爬取的图书数据存储在MySQL数据库中。图书搜索模块使用Django框架搭建资源网站，以网站的形式展示图书搜索的结果，利用Python编写函数操作MySQL数据库，实现信息的搜索。智能推荐模块使用协同过滤算法，结合用户历史行为和偏好，推荐用户可能感兴趣的图书。

基于视觉的变电站自动巡检抄表

机器人系统

作者：卢飞

指导教师：张新强

设计实现了一种用于代替人工进行巡检抄表的基于视觉的变电站自动巡检抄表机器人系统。系统分为信息统计服务端、数据处理终端和数据采集终端三部分，信息统计服务端接收数据处理终端传递的仪表读数信息并保存到本地Excel文档中；数据处理终端接收数据采集终端传递的图片并对仪表进行抄表；数据采集终端采集外界图片并传递给数据处理终端。系统采用YOLOv8目标检测算法、SVM分类器与轮廓检测等视觉处理算法，可视化界面采用Qt制作。