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基于支持向量机的梁桥损伤识别的任务书
任务简介：
梁桥作为交通运输中重要的建筑结构，其中梁的损伤情况影响着梁桥的使用安全。因此，梁桥损伤识别对于保障交通安全具有重要意义。本任务旨在利用支持向量机模型对梁桥损伤进行识别。
任务步骤：
1.收集标注数据：收集包括梁桥损伤与否的数百张梁桥图像，其中应该包含不同种类的损伤情况，如裂缝、腐蚀等，并对图像进行标注，确定哪些图像为损伤图像，哪些为正常图像。
2.特征提取：从标注数据中提取特征，建立特征向量。可以利用图像处理技术进行常用的特征提取，如灰度共生矩阵、局部二值模式等。
3.建立支持向量机模型：使用标注数据训练支持向量机模型，以判断图像是否损伤。
4.模型测试：使用未见过的梁桥图像数据对模型进行测试，评估模型的准确率和召回率。如果识别结果不佳，可以回到前面的步骤重新进行特征提取和模型训练。
任务要求：
1.以Python作为编程语言，使用常用的机器学习库，如sklearn等。
2.提交代码和训练好的模型。
3.提供关于数据集的详细信息，包括数据集的来源、大小、图片分辨率等。
4.提供包括模型准确率和召回率在内的模型评估指标。