【开题答辩过程】以《基于SpringBoot+VUE的商场人流监控及分析系统的设计与实现》为例，不会开题答辩的可以进来看看
个人简介
慕婉学姐精通Java、PHP、微信小程序、Python、Golang和安卓开发等语言，擅长开发大数据、深度学习、网站、小程序、安卓应用和算法项目。平时从事项目定制开发、代码讲解、答辩教学和文档编写，也掌握一些降重技巧。感谢大家的持续关注！
近期，由于许多同学在选题阶段既想创新又担心内容量，学姐将分享更多新颖的选题和开题答辩案例，希望能为学弟学妹们提供更多的灵感和选择，帮助大家设计出更具有创新性的作品
开题陈述
各位评委老师好，我是慕婉同学。本次我的毕业设计是基于 SpringBoot+VUE 的商场人流监控及分析系统，核心是通过数据获取、分析和可视化，为商场管理和顾客出行提供便利。
系统分为普通用户、管理员两大核心角色，普通用户可查看商场人流数据、超载风险、商铺热点图及安全逃生路线；
管理员负责用户信息管理、网页信息更新和数据增删改查。
技术栈方面，后端采用 Java+SpringBoot 框架，数据库使用 MySQL 存储人流相关数据，前端通过 HTML5、VUE.js 实现交互界面，整体采用前后端分离技术，确保功能清晰、操作便捷。
问答环节
评委老师：系统的数据来源标注为 “数据库读入”，具体是从哪里获取商场人流、性别、年龄这些原始数据呢？
答辩学生：原始数据主要通过商场内的监控设备采集，结合人脸识别技术识别顾客性别、年龄段，再统计人流数量，之后将这些采集到的原始数据导入 MySQL 数据库，系统从数据库中读取数据进行后续分析和可视化展示。
评委老师：普通用户能查看商铺热点图，这个热点图是怎么判断商铺热度的？依据是什么？
答辩学生：商铺热点图的判断依据是商场人流数据和顾客偏好分析。系统会统计不同商铺周边的人流密度，同时结合不同年龄段顾客的偏好数据，人流密度高且符合对应年龄段偏好的商铺，会在热点图中标记为高热度，让用户直观看到热门商铺分布。
评委老师：系统提到 “分析安全逃生路线”，这个功能是如何结合热点图和商场平面图实现的？
答辩学生：首先通过热点图确定商场内拥堵区域，然后结合商场各层平面图的通道分布、出口位置，系统会自动避开拥堵区域，规划出一条距离最近、通行顺畅的路线，作为安全逃生路线展示给用户，帮助用户在紧急情况下快速撤离。
评委老师：管理员的核心功能是管理用户信息和数据，在用户信息管理中，除了添加、删除，是否考虑过用户信息的修改和查询功能？
答辩学生：目前开题报告中明确了添加、删除用户信息的功能，后续开发中会补充用户信息修改和查询功能。管理员可以通过查询功能快速找到特定用户，修改其信息，这样能更全面地满足管理需求，让用户信息管理更便捷。
评委老师：系统使用了人脸识别技术，在数据安全和用户隐私保护方面有什么考虑？
答辩学生：首先，人脸识别获取的用户相关数据（如性别、年龄）会加密存储在 MySQL 数据库中，避免泄露；其次，这些数据仅用于人流分析和功能实现，不会对外泄露或用于其他用途；同时，管理员对数据的操作有严格权限控制，防止非法访问和篡改，保障用户隐私和数据安全。
评委老师：数据可视化部分提到了 “近几月顾客峰值柱形图”，这个功能的开发难点是什么？你打算怎么解决？
答辩学生：难点在于从数据库中提取近几月的人流数据，准确计算每月峰值并通过柱形图清晰展示。我打算先确定数据统计的时间范围，从数据库中筛选对应时间段的数据，用简单的统计方法找出每月人流最大值，再借助 VUE.js 的可视化插件，将这些峰值数据生成柱形图，确保图表展示准确、直观。
答辩评价与总结
慕婉同学的开题陈述清晰明了，准确介绍了系统的核心定位、功能模块和技术栈，符合答辩要求。答辩过程中，能针对评委提出的问题逐一回应，思路连贯，对系统功能的实现逻辑有基本认知，考虑到同学基础相对薄弱，已能较好地掌握项目核心内容。
总结来看，该开题报告功能需求明确，技术选型贴合项目实际，同意通过开题。后续开发中，建议重点完善用户信息管理功能，补充修改、查询操作；同时细化人脸识别技术的应用细节和数据安全保障措施，确保功能落地。按照 进度合理推进开发，遇到技术问题及时沟通解决，确保顺利完成毕业设计。
以上便是慕婉同学《基于SpringBoot+VUE的商场人流监控及分析系统的设计与实现》的毕业设计答辩过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告，可发送使用或参考
最后
有时间和有基础的同学，建议自己多花时间找一下资料（开题报告、源码）自己独立完成毕设，需要开题报告内容、源码参考的，可以联xi慕婉，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议