前言

本項(xiàng)目基于Keras框架，引入CNN進(jìn)行模型訓(xùn)練，采用Dropout梯度下降算法，按比例丟棄部分神經(jīng)元，同時(shí)利用IOT及微信小程序?qū)崿F(xiàn)自動化遠(yuǎn)程監(jiān)測果實(shí)成熟度以及移動端實(shí)時(shí)監(jiān)測的功能，為果農(nóng)提供采摘指導(dǎo)，有利于節(jié)約勞動力，提高生產(chǎn)效率，提升經(jīng)濟(jì)效益。

本項(xiàng)目基于Keras框架，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過引入Dropout梯度下降算法，實(shí)現(xiàn)了對神經(jīng)元的按比例丟棄，以提高模型的魯棒性和泛化性能。同時(shí)，利用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)和微信小程序，項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了自動化遠(yuǎn)程監(jiān)測果實(shí)成熟度，并在移動端實(shí)時(shí)監(jiān)測果園狀態(tài)的功能。這為果農(nóng)提供了采摘的實(shí)時(shí)指導(dǎo)，有助于節(jié)約勞動力、提高生產(chǎn)效率，從而提升果園經(jīng)濟(jì)效益。

首先，項(xiàng)目采用Keras框架構(gòu)建了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對果實(shí)成熟度進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和預(yù)測。

其次，引入Dropout梯度下降算法，通過隨機(jī)丟棄神經(jīng)元的方式，防止模型過擬合，提高了對新數(shù)據(jù)的泛化能力。

接著，項(xiàng)目整合了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過傳感器等設(shè)備對果園中的果實(shí)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測。這樣，果農(nóng)可以在不同地點(diǎn)遠(yuǎn)程了解果實(shí)的成熟度狀況。

同時(shí)，通過微信小程序，果農(nóng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測果園狀態(tài)，了解果實(shí)成熟度、采摘時(shí)機(jī)等信息，從而更加科學(xué)地安排采摘工作。

總體來說，該項(xiàng)目不僅在模型訓(xùn)練上引入了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，還通過物聯(lián)網(wǎng)和微信小程序?qū)崿F(xiàn)了智能化的果園管理系統(tǒng)，為果農(nóng)提供了更加便捷、高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)解決方案。

總體設(shè)計(jì)

本部分包括系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖和系統(tǒng)流程圖。

系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖所示。

系統(tǒng)流程圖

模型訓(xùn)練流程如圖所示。

數(shù)據(jù)上傳流程如圖所示。

小程序流程如圖所示。

運(yùn)行環(huán)境

本部分包括Python環(huán)境、TensorFlow環(huán)境、JupyterNotebook環(huán)境、PyCharm環(huán)境、微信開發(fā)者工具和OneNET云平臺。

Python環(huán)境

需要Python 3.6及以上配置，在Windows環(huán)境下推薦下載Anaconda完成Python所需環(huán)境的配置，下載地址為https://www.anaconda.com/，也可下載虛擬機(jī)在Linux環(huán)境下運(yùn)行代碼。

TensorFlow 環(huán)境

安裝方法如下：

打開Anaconda Prompt,輸入清華倉庫鏡像。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config -set show_channel_urls yes

創(chuàng)建Python 3.5的環(huán)境，名稱為TensorFlow，此時(shí)Python版本和后面TensorFlow的版本有匹配問題，此步選擇Python 3.x。

conda create -n tensorflow python=3.5

有需要確認(rèn)的地方，都輸入y。在Anaconda Prompt中激活TensorFlow環(huán)境:

conda activate tensorflow

安裝CPU版本的TensorFlow：

pip install -upgrade --ignore -installed tensorflow

測試代碼如下：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant( 'Hello, TensorFlow! ')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
# 輸出 b'Hello! TensorFlow'

安裝完畢。

Jupyter Notebook環(huán)境

安裝Jupyter Notebook,前提是已安裝Python2.7或Python3.3及以上版本。
一種方法是使用Anaconda安裝，在終端輸入命令：

conda install jupyter notebook

另一種方法是使用pip命令安裝，把pip升級到最新版本,輸入命令:

pip install -upgrade pip

再安裝JupyterNotebook,輸入命令:

pip install jupyter

安裝完畢。

Pycharm 環(huán)境

PyCharm下載地址為http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，進(jìn)入網(wǎng)站后單擊Comminity版本下的DOWNLOAD下載安裝包，下載完成后安裝。單擊Create New Project創(chuàng)建新的項(xiàng)目文件，Location為存放工程的路徑，單擊project附近的三角符號，可以看到PyCharm已經(jīng)自動獲取Python 3.6，單擊create完成。

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