Las características únicas de los frescos en edificios chinos en el extranjero pueden dar fe de la integración y trasfondo histórico de las culturas china y occidental. Un análisis razonable y la preservación de los frescos chinos en el extranjero pueden proporcionar un desarrollo sostenible para la cultura y la historia. Esta investigación adopta la tecnología de análisis de imágenes basada en inteligencia artificial y propone un modelo ResNet-34 y un método que integra el aprendizaje por transferencia. Este modelo de aprendizaje profundo puede identificar y clasificar la fuente de los frescos de los emigrantes, y tratar eficazmente problemas como el escaso número de imágenes de frescos en los edificios de los emigrantes, la baja calidad, la dificultad en la extracción de características y el texto y estilo de patrones similares. Los resultados experimentales muestran que el proceso de entrenamiento del modelo propuesto en este artículo es estable. En los conjuntos de datos de frescos JHD de Jiangmen y Haikou construidos, la precisión final es del 98.41%, y la tasa de recuperación es del 98.53%. Los indicadores de evaluación anteriores son superiores a modelos clásicos como AlexNet, GoogLeNet y VGGNet. Se puede ver que el modelo en este artículo tiene una fuerte capacidad de generalización y no tiende al sobreajuste. Puede identificar y clasificar eficazmente las connotaciones culturales y regiones de los frescos.