垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（‘塑料’, ‘玻璃’, ‘纸张’, ‘纸板’, ‘金属’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。随着环境问题日益严重，垃圾分类

海洋生物识别系统。

使用Python作为开发语言，基于文本数据集（一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件），使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。本项目通过开发一个基于Python语言的文本情感分析系统，能够自动识别文本中的情感倾向，并区分积极情感和消极情

害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【“蚂蚁（ants）”, “蜜蜂（bees）”, “甲虫（beetle）”, “毛虫（catterpillar）”, “蚯蚓（earthworms）”, “蜚蠊（earwig）”, “蚱蜢（grasshopper）”, “飞蛾（moth）”, “鼻涕虫（slug）”

蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【“香菇（Agaricus）”, “毒鹅膏菌（Amanita）”, “牛肝菌（Boletus）”, “网状菌（Cortinarius）”, “毒镰孢（Entoloma）”, “湿孢菌（Hygrocybe）”, “乳菇（Lactarius）”, “红菇（Russula）

眼疾识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的眼疾图像数据集（白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛）再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。

服装识别系统，本系统作为图像识别方面的一个典型应用，使用Python作为主要编程语言，并通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型，通过对18种不同的服装（‘黑色连衣裙’, ‘黑色衬衫’, ‘黑色鞋子’, ‘黑色短裤’, ‘蓝色连衣裙’, ‘蓝色衬衫’, ‘蓝色鞋子’, ‘蓝色短裤’, ‘棕色鞋子’, ‘棕色短裤’, ‘绿色衬衫’, ‘绿色鞋子’, ‘绿色短裤’, ‘红色连衣

交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。在本项目中，开发了一个基于人工智能的交通标志识别

鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言，通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，然后进行模型的迭代训练，得到一个识别精度较高的模型，然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张鸟类图像，识别其名称。本项目通过人工智能技术实现对鸟类图像的自动识别，满足用户在

动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言，并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集4种常见的动物图像数据集（猫、狗、鸡、马）然后进行模型训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张动物图片，识别其名称。