基于OpenCV+CNN+IOT+微信小程序智能果实采摘指导系统——深度学习算法应用(含python、JS工程源码)+数据集+模型（二）

本文主要是介绍基于OpenCV+CNN+IOT+微信小程序智能果实采摘指导系统——深度学习算法应用(含python、JS工程源码)+数据集+模型（二），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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前言

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?action=step1。

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。

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工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

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其它资料下载

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