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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

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 python=3.5

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 b'Hello! 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/#section=windows，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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工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

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