基于yolov11电动车电池检测的毕业设计任务书

### 基于YOLOv11电动车电池检测毕业设计任务书示例

#### 一、题目名称
基于YOLOv11的电动车电池状态实时监测系统开发

#### 二、研究背景与意义
随着电动交通工具市场的迅速扩张，确保其安全性和可靠性成为行业关注的重点之一。其中，作为核心部件的动力电池健康状况直接影响到整车性能及使用寿命。因此，建立一套高效精准的电池缺陷识别模型对于提升产品质量和服务水平至关重要。

#### 三、主要工作内容
- 收集不同品牌型号下的正常/异常样本图片库；
- 对采集的数据进行标注处理以便训练深度神经网络。

- **算法改进优化**
- 针对现有YOLO系列目标检测框架存在的不足之处展开深入分析并尝试提出解决方案；
- 结合实际应用场景特点调整超参数配置提高预测精度及时效性表现。

- **软件平台搭建**
- 构建完整的前后端交互界面实现图像上传、结果显示等功能模块；
- 完成服务器部署测试保证服务稳定运行支持多用户并发访问请求。

#### 四、预期成果形式
- 开发出一款能够有效区分各类常见故障类型的智能诊断工具原型产品；
- 形成一篇高质量学术论文阐述关键技术难点及其突破方法论探讨[^1]。

import torch
from yolov11 import YOLOv11

model = YOLOv11()
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)

def detect_battery_defect(image_path):
    img_tensor = preprocess_image(image_path).to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(img_tensor)
    predictions = postprocess_outputs(outputs)
    return format_predictions(predictions)