【算法挑战大赛】农民劳作识别挑战赛
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赛事概要
一、赛事背景
机器虽然被大量用到农业生产中，但人还是不可或缺的因素。通过农民劳作行为识别，可以真实客观地记录农民的劳作行为，为农场管理和农产品追溯提供真实的客观数据；较之直接存储视频，可以有效地降低存储空间；自动识别也比人工监管，大幅度提高效率，减少人工成本。农民的劳作较大地影响了食品安全，所以对农民的行为分析是必要的。
二、赛事任务
农民劳作行为识别需要对农民劳作行为进行分类，本次大赛提供了中国农业大学实验室已经收集的视频。参赛选手先对视频进行预处理，并制作样本。预处理包括把视频转成图像序列，对图像中的农民进行检测并跟踪，如涉及一张图像出现多人劳作的情况，要进行人物关联匹配，且需对多人进行分类。选手需先基于提供的视频构建模型，对图像序列进行分类。
选手需要自行训练模型，并上传自己训练好的模型和权重，将由专业人员统一进行测试。 并且选手可以自行收集样本集，包括自行去田地中录制赛题中劳作类别，或者自己模仿已给的劳作类别。自行收集样本集要求用手机或者摄像头拍摄，拍摄位置距离水平地面至少1.5m高，劳作动作要清晰分明，每段建议录制时间超过1分钟。选手需要上传自行录制的样本集（也需要经过预处理，必须是图像序列）。并将样本集按类别名称命名。大赛会根据选手上传样本集的质量，数量进行加分，如样本集不符合规范，将不予加分。
特别说明，自行收集的样本集自愿，要在真实的田地中进行拍摄。
三、评审规则
1.数据说明
本次比赛为参赛选手提供了未经处理的视频数据，其中4类劳作行为：除草、插秧、翻地、喷农药。选手需要对视频进行预处理，打标签，并对视频中农民的行为进行分类。0: 喷药
1: 锄地
2: 除草
3: 插秧
2.评估指标
本模型依据提交的结果文件，采用F1-score进行评价。（1）统计TP（被预测为正样本中实际属于正样本的数量），FP（被预测为正样本中实际不属于正样本的数量），FN（为正样本中预测为负样本的数量）
（2）通过第一步的统计值计算模型的precision和recall，计算公式如下： （3）通过第二步计算结果计算F1-score,得到最后评测结果，计算方式如下： 3.评测及排行
1、提供下载数据，选手在本地进行算法调试，在比赛页面提交结果。2、每支团队每天最多提交3次。
3、排行按照得分从高到低排序，排行榜将选择团队的历史最优成绩进行排名。
4、对上传与比赛相关的训练数据会根据其质量和数量给予适当的加分。
四、作品提交要求
1、文件格式：按照csv格式提交自愿上传拍摄的数据集文件，每类动作一个xxx.zip，将4类动作汇总到一个xxx.zip中
2、文件大小：无要求
3、提交次数限制：每支队伍每天最多3次
4、文件详细说明：
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按照csv格式提交
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提交格式见样例
5、可上传与比赛相关的训练数据
五、赛程规则
本赛题实行一轮赛制赛程周期-6月21日-8月20日
1、以第二阶段结果为基准排名，截止成绩以团队在比赛时间段内最优成绩为准（不含测试排名）。
2、比赛作品提交截止日期为8月20日17：00，公布名次日期为8月21日10：00
现场答辩
前三名团队将受邀参加科大讯飞全球1024开发者节并于现场进行决赛。
决赛以答辩（10min陈述+5min问答）的形式进行。
根据复赛成绩和答辩成绩综合评分（复赛成绩占比70%，现场答辩分数占比30%）。
六、奖项设置
入围复赛复赛入围证书
大赛专属Geek礼包
大赛限量文化衫
入围决赛
科大讯飞1024开发者节全场通票
决赛入围证书
科大讯飞创孵基地绿色入驻通道
A.I.服务市场入驻特权
决赛胜出
决赛奖金，各赛道TOP10选手将阶梯获得赛道奖金，第一名3万元、第二名2万元、第三名1万元、第四-第十名分别获得“算法菁英奖”2500元。
参与1024全球开发者节颁奖盛典，现场授予奖金、证书与定制奖杯
A.I.全链创业扶持
绿色就业通道&讯飞Offer
网站：
https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=farmer&ch=dc-sq-01
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