項目功能介紹 本系統是一個基於Web的實驗室預約管理平台,實現了實驗室資源的在線預約、查詢和管理功能。系統支持普通用户和管理員兩種角色,普通用户可以瀏覽實驗室信息、發起預約請求、進行點贊和評論、查看自己的收藏和預約記錄;管理員則擁有完整的系統管理權限,包括用户管理、實驗室管理、類別管理以及預約審批等功能。系統採用分頁查詢、多條件篩選等方式提供友好的用户體驗,並通過審批機制確保預約的合理性和資源的有
一、介紹 蔬菜識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對8種常見的蔬菜圖片數據集（'土豆', '大白菜', '大葱', '蓮藕', '菠菜', '西紅柿', '韭菜', '黃瓜'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能：
一、介紹 岩石種類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對7種常見的岩石圖片數據集（‘玄武岩（Basalt）’, ‘煤（Coal）’, ‘花崗岩（Granite）’, ‘石灰岩（Limestone）’, ‘大理石（Marble）’, ‘石英岩（Quartzite）’, ‘砂岩（Sandstone））進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端
一、介紹 垃圾識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對10種常見的垃圾圖片數據集（'剩飯剩菜', '塑料', '乾電池', '舊衣服', '玻璃', '紙張', '紙板', '金屬', '陶瓷器皿', '鞋'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷
一、介紹 岩石種類識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對7種常見的岩石圖片數據集（'玄武岩（Basalt）', '煤（Coal）', '花崗岩（Granite）', '石灰岩（Limestone）', '大理石（Marble）', '石英岩（Quartzite）', '砂岩（Sandstone）'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視
一、介紹 中草藥識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對10種常見的中草藥圖片（'丹蔘', '五味子', '山茱萸', '柴胡', '桔梗', '牡丹皮', '連翹', '金銀花', '黃姜', '黃芩'）數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
一、介紹 車型識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的車型車輛圖片數據集（'SUV', '吉普車', '家用轎車', '巴士', '貨車', '麪包車'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員
一、介紹 農作物穀物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對11種常見的穀物圖片數據集（'大米', '小米', '燕麥', '玉米渣', '紅豆', '綠豆', '花生仁', '蕎麥', '黃豆', '黑米', '黑豆'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基
一、介紹 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對30種常見的魚類圖片數據集（‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義
一、介紹 植物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物樹葉圖片數據集（廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義：
一、介紹 交通標誌識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對58種常見的交通標誌圖片數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在智能交通系統蓬勃發展的當下，
一、介紹 鳥類識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，數據集使用經典的加利福尼亞大學CUB-200-2011鳥類數據集，對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在生態保護與
一、介紹 花朵識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的花朵圖片數據集（'雛菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '鬱金香'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信
一、介紹 動物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對4種常見的動物圖片數據集（貓、雞、馬、狗）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在人工智能技術蓬勃發展
一、介紹 水果識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的水果圖片數據集（'聖女果', '梨', '芒果', '蘋果', '香蕉'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題
一、介紹 民族服飾識別，民族服飾智能識別與分析系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法構建而成。系統在收集了回族、漢族、滿族、苗族四類典型民族服飾圖像數據集的基礎上，通過多輪迭代訓練，最終生成高精度識別模型，並配合Web可視化平台實現便捷交互。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統
一、介紹 衞星影像識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對7種常見的衞星遙感影像圖片數據集（'草地（Grass）', '農田（Field）', '工業區（Industry）', '河流湖泊（RiverLake）', '森林（Forest）', '居民區（Resident）', '停車場（Parking）'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台
一、介紹 寵物識別系統，本系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法，構建了一個能夠識別37種常見寵物品種的智能識別系統。所使用的數據集涵蓋了多個貓犬品種，例如阿比西尼亞貓、布偶貓、柴犬、哈士奇等。經過多輪迭代訓練，最終得到了識別準確率較高的預測模型，並部署於Web端實現可視化交互。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、
一、介紹 海洋生物系統，本項目基於深度學習技術，構建了一個集海洋生物識別、數據可視化和智能問答於一體的Web應用系統。系統採用TensorFlow框架搭建卷積神經網絡模型，通過對22種常見海洋生物（包括海豚、鯨魚、鯊魚、珊瑚、海星等）數據集進行多輪迭代訓練，最終獲得高精度識別模型，並開發了功能完善的Web操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：Tensor
一、介紹 昆蟲識別系統，本項目為一款基於深度學習的昆蟲識別系統，融合當前人工智能技術熱點，針對10種常見昆蟲（包括蜜蜂、甲蟲、蝴蝶、蟬、蜻蜓、蚱蜢、蛾、蠍子、蝸牛、蜘蛛）構建數據集，採用卷積神經網絡（CNN）進行模型訓練，最終實現了高精度的圖像識別模型，並搭建了完整的Web端操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具
一、介紹 中草藥識別系統，通過收集10種常見的中草藥數據集，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法模型進行多輪迭代訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後使用最新的Vue3+Element plus搭建界面，後端Django處理請求，實現前後端分離開發模式，實現一個完整的可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網
一、介紹 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了包括‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等在內的30種魚類圖像數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯
一、介紹 植物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物葉片圖片數據集（涵蓋廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏六類常見植物）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據
一、項目介紹 水果識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，並收集了10種常見的水果數據集（'哈密瓜', '椰子', '櫻桃', '火龍果', '獼猴桃', '紅蘋果', '芒果', '葡萄', '西瓜', '香蕉'），對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算
