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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
需要Python 3.6及以上配置在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置下载地址为https://www.anaconda.com/也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。
TensorFlow 环境
安装方法如下
打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config -set show_channel_urls yes创建Python 3.5的环境名称为TensorFlow此时Python版本和后面TensorFlow的版本有匹配问题此步选择Python 3.x。
conda create -n tensorflow python3.5有需要确认的地方都输入y。在Anaconda Prompt中激活TensorFlow环境:
conda activate tensorflow安装CPU版本的TensorFlow
pip install -upgrade --ignore -installed tensorflow测试代码如下
import tensorflow as tf
hello tf.constant( Hello, TensorFlow! )
sess tf.Session()
print sess.run(hello)
# 输出 bHello! TensorFlow安装完毕。
Jupyter Notebook环境
安装Jupyter Notebook,前提是已安装Python2.7或Python3.3及以上版本。 一种方法是使用Anaconda安装在终端输入命令
conda install jupyter notebook另一种方法是使用pip命令安装把pip升级到最新版本,输入命令:
pip install -upgrade pip再安装JupyterNotebook,输入命令:
pip install jupyter安装完毕。
Pycharm 环境
PyCharm下载地址为http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#sectionwindows进入网站后单击Comminity版本下的DOWNLOAD下载安装包下载完成后安装。单击Create New Project创建新的项目文件Location为存放工程的路径单击project附近的三角符号可以看到PyCharm已经自动获取Python 3.6单击create完成。
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