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本项目基于Keras框架引入CNN进行模型训练采用Dropout梯度下降算法按比例丢弃部分神经元同时利用IOT及微信小程序实现自动化远程监测果实成熟度以及移动端实时监测的功能为果农提供采摘指导有利于节约劳动力提高生产效率提升经济效益。
本项目基于Keras框架采用卷积神经网络CNN进行模型训练。通过引入Dropout梯度下降算法实现了对神经元的按比例丢弃以提高模型的鲁棒性和泛化性能。同时利用物联网IoT技术和微信小程序项目实现了自动化远程监测果实成熟度并在移动端实时监测果园状态的功能。这为果农提供了采摘的实时指导有助于节约劳动力、提高生产效率从而提升果园经济效益。
首先项目采用Keras框架构建了一个卷积神经网络利用深度学习技术对果实成熟度进行准确的识别和预测。
其次引入Dropout梯度下降算法通过随机丢弃神经元的方式防止模型过拟合提高了对新数据的泛化能力。
接着项目整合了物联网技术通过传感器等设备对果园中的果实进行远程监测。这样果农可以在不同地点远程了解果实的成熟度状况。
同时通过微信小程序果农可以实时监测果园状态了解果实成熟度、采摘时机等信息从而更加科学地安排采摘工作。
总体来说该项目不仅在模型训练上引入了先进的深度学习技术还通过物联网和微信小程序实现了智能化的果园管理系统为果农提供了更加便捷、高效的农业生产解决方案。
总体设计
本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。 系统流程图
模型训练流程如图所示。
数据上传流程如图所示。 小程序流程如图所示。
运行环境
本部分包括Python环境、TensorFlow环境、JupyterNotebook环境、PyCharm环境、微信开发者工具和OneNET云平台。
Python环境
详见博客。
TensorFlow 环境
详见博客。
Jupyter Notebook环境
详见博客。
Pycharm 环境
详见博客。
微信开发者工具
关于微信开发者工具的使用教程,参考用户手册地址如下: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/devtools.html。
AppID、小程序账号申请地址为 https://mp.weixin.qq.com/wxopen/waregister?actionstep1。
OneNET云平台
OneNET云平台是中国移动基于物联网技术和产业特点打造的开放平台和生态环境适配各种网络环境和协议类型支持各类传感器和智能硬件的快速接入和大数据服务提供丰富的API和应用模板以支持各类行业应用和智能硬件的开发能够有效降低物联网应用开发和部署成本满足物联网领域设备连接、协议适配、数据存储、数据安全、大数据分析等平台级服务需求。 具体开发文档可参考https://open.iot.10086.cn/doc/v5/fuse/detail/Iot_platform
OneNET云平台下载地址为https://open.iot.10086.cn/。注册账号后,可进入开发者中心新建、管理产品。该平台提供多种服务,用户可根据需求选择新建不同类型的产品。本项目使用多协议接入服务,选择HTTP协议。创建产品后,平台会自动分配产品ID、Master-APIKey等信息。其中Master-APIKey具有最高权限能够访问产品中的所有设备和数据,查看时需要验证身份如图所示。 使用平台进行数据的存储和传输需要在产品中添加设备可在设备列表中进行添加如图所示。 添加设备后,平台会自动分配设备ID、APIKey等信息可在设备详情中查看外部将通过这些信息访问平台上的数据。当APIKey权限不足时替换为Master-APIKey如图所示。 同一设备能够上传多个数据流具体信息在展示页中管理和查看平台会记录每条数据流的全部历史数据。如果是数值数据,会自动绘制变化曲线图如图所示。 相关其它博客
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