基于支持向量机的车型分类视频检测研究与实现的任务书任务背景：车辆检测和识别在交通管理、智能交通系统以及视频监控等领域中具有重要意义。目前，针对车辆检测和识别的算法研究已经比较成熟，但是基于视频流进行车型分类还有很大的研究空间和需求。因此，本次任务旨在探究基于支持向量机的车型分类视频检测研究与实现。任务描述：本次任务需要完成以下具体工作：1.收集并整理车辆视频数据并标注车型信息。2.将收集到的车辆视频数据进行处理，提取出有效的车辆图像。3.基于支持向量机（SVM）算法，设计和实现车型分类模型，以便对车辆图像进行分类。4.对模型进行评估，调优，提高模型准确度，提高车型分类的精度。5.将模型部署到实际场景中进行测试，并汇报测试结果。任务要求：1.收集的车辆视频数据至少包含不同品牌、型号、颜色等多个维度的车型信息。2.基于SVM算法进行车型分类，需要对算法原理有足够的理解和掌握。3.评估和调优车型分类模型，需要对模型评估指标（如精度、召回率等）有足够的了解。4.能够熟练使用图像处理和机器学习相关工具和编程语言实现本任务。5.实验结果进行可视化展示，并提交详细的实验报告。参考文献：1.Burt,P.(1983).Fastfiltertransformsforimageprocessing.ComputerVisionGraphicsandImageProcessing,23(3),259-264.2.Csurka,G.,Larlus,D.,Perronnin,F.,&Womens,T.(2004).Whatisagoodevaluationmeasureforsemanticsegmentation?.BMVC.3.Chan,A.B.,&Liang,Z.(2005).支持向量机（SVM）算法及改进.计算机工程与设计,26(19),4154-4157.