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pytho、JS工程源码)+数据集+模型(一)

news2025/1/21 3:00:06

目录

  • 前言
  • 总体设计
    • 系统整体结构图
    • 系统流程图
  • 运行环境
    • Python环境
    • TensorFlow 环境
    • Jupyter Notebook环境
    • Pycharm 环境
  • 相关其它博客
  • 工程源代码下载
  • 其它资料下载


在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

系统流程图

模型训练流程如图所示。
在这里插入图片描述

数据上传流程如图所示。

在这里插入图片描述

小程序流程如图所示。
在这里插入图片描述

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。

相关其它博客

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pytho、JS工程源码)+数据集+模型(二)

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pytho、JS工程源码)+数据集+模型(三)

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pytho、JS工程源码)+数据集+模型(四)

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pytho、JS工程源码)+数据集+模型(五)

工程源代码下载

详见本人博客资源下载页


其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系,欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线,所有资料免关注免套路直接网盘下载》
这篇博客参考了Github知名开源平台,AI技术平台以及相关领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料,希望能帮助到所有小伙伴们。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1290391.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MAC 系统在vs code中,如何实现自动换行

目录 问题描述: 问题解决: 问题描述: 在vscode中,有些时候,一行内容过多,如果不能自动换行,就需要拖动页面,才能看到完整的内容。如下图两行所示: 问题解决&#xff1a…

华为数通---使用基本ACL限制Telnet登录权限案例

组网需求 如下图所示,PC与设备之间路由可达,用户希望简单方便的配置和管理远程设备,可以在服务器端配置Telnet用户使用AAA验证登录,并配置安全策略,保证只有符合安全策略的用户才能登录设备。 配置通过Telnet登录设备…

在Spring Cloud中使用组件Ribbon和Feign,并分别创建子模块注册到Eureka中去

ok,在上篇文章中我们讲了在Spring cloud中使用Zuul网关,这篇文章我们将Spring Cloud的五大核心组件的Ribbon和Feign分别创建一个微服务模块。 题外话,本篇博客就是配置子模块,或者说是微服务,然后将微服务正式启动之前…

2024年江苏省职业院校技能大赛信息安全管理与评估 第三阶段教师组(样卷)

2024年江苏省职业院校技能大赛信息安全管理与评估 第三阶段教师组(样卷) 竞赛项目赛题 本文件为信息安全管理与评估项目竞赛-第三阶段教师组样题, 内容包括:网络安全渗透、理论技能与职业素养。 本次比赛时间为180分钟。 介绍 Ge…

Unity中Batching优化的GPU实例化(1)

文章目录 前言一、GPU实例化的规则1、必须满足 Mesh 网格一样2、只有OpenGL es 3.0及以上才支持(3.0及以上有部分硬件可能也不支持) 二、GPU实例化的应用场景1、公开几个成员属性,用于存放可以调整的数据2、用Random.insideUnitCircle随机生成…

Linux(ubuntu)利用ffmpeg+qt设计rtsp_rtmp流媒体播放器(完全从0开始搭建环境进行开发)

一、前言 从0开始搭建Linux下Qt、ffmpeg开发环境。 从安装虚拟机开始、安装Linux(Ubuntu)系统、安装Qt开发环境、编译ffmpeg源码、配置ffmpeg环境、编写ffmpeg项目代码、完成项目开发。 完全从0开始搭建环境进行开发 完全从0开始搭建环境进行开发 完全从0开始搭建环境进行开…

决策树 (人工智能期末复习)

几个重要概念 信息熵:随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均 熵。即前后两次熵的差值。 表示事物的混乱程度,熵越大表示混乱程度越大,越小表示混乱程度越小。 对于随机事件,如果它的…

【Hadoop_01】Hadoop介绍与安装

1、Hadoop、HDFS、YARN介绍(1)Hadoop简介与优势(2)Hadoop组成(3)HDFS概述(4)YARN概述(5)MapReduce概述 2、安装(1)Centos7.5软硬件安装…

数据仓库与数据挖掘复习资料

一、题型与考点[第一种] 1、解释基本概念(中英互译解释简单的含义); 2、简答题(每个10分有两个一定要记住): ① 考时间序列Time series(第六章)的基本概念含义解释作用(序列模式挖掘的作用); ② 考聚类(第五章)重点考…

用23种设计模式打造一个cocos creator的游戏框架----(四)装饰器模式

1、模式标准 模式名称:装饰器模式 模式分类:结构型 模式意图:动态地给一个对象添加一些额外的职责。就增加功能来说,装饰器模式比生成子类更为灵活。 结构图: 适用于: 当需要给一个对象在运行时添加更…

Linux系统调试课:网络性能工具总结

文章目录 一、网络性能指标二、netstat三、route四、iptables沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 📢本篇章一起了解下网络性能工具。 一、网络性能指标 从网络性能指标出发,你更容易把性能工具同系统工作原理关联起来,对性能问题有宏观的认识和把握。这样,…

网络层之IP数据报格式、数据报分片、IPv4、子网划分和子网掩码

学习的最大理由是想摆脱平庸,早一天就多一份人生的精彩;迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴,如果您: 想系统/深入学习某技术知识点… 一个人摸索学习很难坚持,想组团高效学习… 想写博客但无从下手,急需…

轻快小miniconda3在linux下的安装配置-centos9stream-Miniconda3 Linux 64-bit

miniconda与anaconda的区别: Miniconda 和 Anaconda 是用于管理环境和安装软件包的 Python 发行版。它们之间的主要区别在于以下几点: 1. 安装内容和大小: Anaconda: Anaconda 是一个完整的 Python 数据科学平台,包含…

Kafka使用指南

Kafka简介架构设计Kafka的架构设计关键概念Kafka的架构设计关键机制 Partition介绍Partition工作机制 应用场景ACK机制介绍ACK机制原理ACK机制对性能的影响ACK控制粒度Kafka分区数对集群性能影响调整分区优化集群性能拓展Kafka数据全局有序 Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金…

零基础小白怎么准备蓝桥杯-蓝桥杯竞赛经验分享

零基础小白怎么准备蓝桥杯-蓝桥杯竞赛经验分享 前言竞赛简介竞赛目的如何备战1.基础学习2.实战训练(非常重要) 资料分享 前言 博主在蓝桥杯中获得过十四届Java B 组的省一国二,本文为大家介绍一下蓝桥杯并分享一下自己的参赛经验。 竞赛简介…

2024年江苏省职业院校技能大赛信息安全管理与评估 第三阶段学生组(样卷)

2024年江苏省职业院校技能大赛信息安全管理与评估 第三阶段学生组(样卷) 竞赛项目赛题 本文件为信息安全管理与评估项目竞赛-第三阶段样题,内容包括:网络安全渗透、理论技能与职业素养。 本次比赛时间为180分钟。 介绍 GeekSe…

分享“技艺与传承”的魅力!春城晚报(开屏新闻)生活节第七期媒体开放日活动举行

近日,由云南报业传媒(集团)有限责任公司、云南春晚传媒有限公司指导;金格金俊广场、云南精品文化传媒有限公司联合主办的第七期媒体开放日活动在金格金俊广场B1共享空间举办。本次活动以「技艺与传承」为主题,特邀青年…

TP5上传图片压缩尺寸

图片上传,最简单的就是, 方法一: 修改上传限制,不让上传大于多少多少的图片 改一下size即可,默认单位是B换算成M还需要除以两次1024 方法二: 对上传的图片进行缩放,此办法网上找了不少的代码…

ELK 日志解决方案

ELK 是目前最流行的集中式日志解决方案,提供了对日志收集、存储、展示等一站式的解决方案。 ELK 分别指 Elasticsearch、Logstash、Kibana。 Elasticsearch:分布式数据搜索引擎,基于 Apache Lucene 实现,可集群,提供…

AWS基于x86 vs Graviton(ARM)的RDS MySQL性能对比

概述 这是一个系列。在前面,我们测试了阿里云经济版(“ARM”)与标准版的性能/价格对比;华为云x86规格与ARM(鲲鹏增强)版的性能/价格对比。现在,再来看看AWS的ARM版本的RDS情况 在2018年&#…