2023年第四届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛A题

赛道 A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别

坑洼道路检测和识别是一种计算机视觉任务，旨在通过数字图像(通常是地表坑洼图像) 识别出存在坑洼的道路。这对于地质勘探、航天科学和自然灾害等领域的研究和应用具有重要意义。例如，它可以帮助在地球轨道上识别坑洼，以及分析和模拟地球表面的形态。

在坑洼道路检测任务中，传统的分类算法往往不能取得很好的效果，因为坑洼图像的特征往往是非常复杂和多变的。然而，近年来深度学习技术的发展，为坑洼道路检测提供了新的解决方案。

深度学习具有很强的特征提取和表示能力，可以从图像中自动提取出最重要的特征。在坑洼图像分类任务中，利用深度学习可以提取到坑洼的轮廓、纹理和形态等特征，并将其转换为更容易分类的表示形式。同时，还可以通过迁移学习和知识蒸馏等技术进一步提升分类性能。例如，一些研究者使用基于深度学习的方法对道路图像进行分类，将其分为正常、坑洼两类;另外，一些研究者还使用基于迁移学习的方法，从通用的预训练模型中学习坑洼图像的特征，并利用这些特征来分类坑洼图像。

本赛题希望通过对已标记的道路图像进行分析、特征提取与建模，从而对于一张新的道路图像能够自动识别坑洼状态。具体任务如下:

初赛问题

问题 1: 结合给出的图像文件，提取图像特征，建立一个识别率高、速度快、分类准确的模型，用于识别图像中的道路是正常或者坑洼。

问题2:对问题1中构建的模型进行训练,并从不同维度进行模型评估问题3: 利用已训练的模型识别测试集中的坑洼图像，并将识别结果放在“test result.csv”中。