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基于卷积神经网络的林火识别的任务书
一、题目：基于卷积神经网络的林火识别
二、任务背景和意义
林火是自然灾害中的一种，因其发生性质及危害程度而被广泛关注。林火一旦发生，不仅会损失大量的森林资源，也会对环境造成极大的破坏，还有可能对人的生命造成威胁。因此，对林火的识别和监测是非常重要的。
传统的林火监测方法主要是人工巡查和遥感等，但这些方法存在着一定的缺陷。首先，人工巡查需要耗费大量人力物力，且数据获取不及时；其次，遥感等技术在一些复杂场景和光照条件下可能会出现误检测甚至漏检测的情况。而随着计算机视觉以及深度学习技术的快速发展，将其应用于林火识别中，可以有效避免以上缺陷。
卷积神经网络是深度学习中应用最广泛的网络结构之一，具有很强的特征提取能力。因此，利用卷积神经网络对林火进行识别可以大大提高精度和效率，降低人力成本。
三、任务描述
本任务要求使用卷积神经网络对林火进行识别。具体任务流程如下：
1.数据采集
从互联网、已有的数据集或者有关部门获取一定数量的林火图片数据，要求图片中的林火能够清晰明显地展现出来，且数据集应该包含不同种类、不同角度、不同尺寸的林火图像。
2.数据预处理
对采集的图片进行数据预处理，包括图片的裁剪、缩放、去噪、增强等操作，以保证图片的质量和减小模型的复杂度。
3.网络模型构建
根据数据集的特点和任务需求，构建基于卷积神经网络的林火识别模型。本任务要求使用Python中的TensorFlow或PyTorch等框架实现，具体网络结构和超参数自定。
4.模型训练
通过训练数据集和验证数据集对所构建的模型进行训练，根据训练效果对模型进行调整，如修改网络结构、调整超参数等，以提高模型的精度。
5.模型测试
使用测试数据集对训练好的模型进行测试，评估模型的准确性和泛化能力。同时，对测试结果进行分析和总结，提出改进建议。
四、任务要求
1.团队组成
本任务要求由3-5人组成，其中应至少包含1名具有深度学习基础的成员，要求队员之间具有良好的协作能力。
2.时间要求
本任务时间要求为3个月，包括数据采集、预处理、模型构建、模型训练和测试等阶段。
3.成果要求
（1）有完成的代码及技术文档；
（2）提交任务报告，内容包括任务目标、任务执行过程、结果分析和总结，以及可能存在的问题和解决方案。
五、评估指标
本任务的评估指标包括模型的准确率、精度、召回率、F1-Score等，还要考虑模型的复杂度和实际应用时的效率等因素。
六、预期成果
本任务旨在让团队利用卷积神经网络构建一种高效、准确的林火识别模型，以应对自然灾害与林业保护等领域中的挑战。通过本任务的学习，也希望团队成员能够掌握深度学习中卷积神经网络的基础原理、构建方法和常用技巧，为未来在计算机视觉、图像处理等领域继续深入学习打下基础。