毕业设计答辩常见问题及答案可归纳为以下五类，结合权威性和时效性信息整理如下：

一、选题与研究背景

1. 选题依据

   • 说明选择该课题的背景、个人兴趣或行业需求，例如：“基于视觉识别技术的无人机系统，旨在提升无人机智能化水平，解决现有算法在复杂环境中的识别精度问题”。

   • 可补充相关领域研究现状，如：“当前无人机视觉识别技术存在数据量大、算法复杂度高等挑战，本研究通过优化算法结构提升识别效率”。

2. 研究意义

   • 阐述课题的现实应用价值，例如：“该系统可应用于智能物流、农业植保等领域，提高作业效率并降低人力成本”。

二、研究方法与技术选择

1. 技术路线

   • 说明采用的技术栈及原因，例如：“使用Python语言结合深度学习（如卷积神经网络）进行图像识别，因其开源性和高效性”。

   • 描述系统架构设计，如“前后端分离架构，前端Vue.js与后端Spring Boot协同工作，提升系统可维护性”。

2. 算法与数据处理

   • 说明算法选择依据，例如：“对比了YOLO、SSD等主流算法，通过实验验证了所选算法在无人机场景中的准确性和实时性”。

三、系统实现与成果

1. 核心功能

   • 突出创新点，例如：“实现无人机自主避障、目标识别等功能，通过实验测试识别准确率提升20%”。

2. 挑战与解决方案

   • 说明遇到的技术难点及解决方法，例如：“针对复杂环境中的光照变化问题，采用数据增强和多模态融合技术提升鲁棒性”。

四、论文结构与逻辑

1. 整体框架

   • 简述各章节内容，例如：“包括引言、系统设计、实验验证、结果分析及结论”。

2. 逻辑关系

   • 解释各部分衔接依据，例如：“通过前后端分离架构实现模块化开发，确保系统扩展性与稳定性”。

五、反思与展望

1. 不足之处

   • 客观分析论文缺陷，例如：“实验数据量有限，未来需扩大样本规模以验证算法泛化能力”。

2. 后续研究方向

   • 提出延伸课题，例如：“探索多传感器融合在无人机视觉识别中的应用”。

注意事项 ：答辩时需结合自身研究内容调整回答，重点突出创新性和实用性。若涉及技术细节，可适当展示实验结果或系统演示。