摘要：该数据集面向轮胎痕迹图像分类任务，主要用于识别和区分不同形态的轮胎印迹。
数据集概述
该数据集面向轮胎痕迹图像分类任务，主要用于识别和区分不同形态的轮胎印迹。数据集共包含1,100张图像，设置A、B、C、D、E、F、G、H、I、J和Mixed共11个类别，每类包含100张图像，类别分布均衡，适合开展机器学习与深度学习分类模型的训练、验证和性能比较。
数据结构与关键特征
全部图像均采用JPEG格式，统一分辨率为640×640像素，并以单通道灰度形式存储。数据按照70%、15%和15%的比例划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集包含770张图像，验证集和测试集分别包含165张图像。统一的图像尺寸、均衡的类别数量及独立的数据划分，有助于降低数据预处理难度并提高实验结果的可比性。
应用价值与研究方向
该数据集可用于轮胎痕迹自动识别、纹理模式分析、车辆类型辅助判断、智能交通视觉分析及交通事故调查研究。研究方向包括传统纹理特征分类、卷积神经网络、Vision Transformer、细粒度图像识别、混合痕迹判别及模型可解释性分析。模型性能可通过准确率、精确率、召回率、F1-score和混淆矩阵等指标进行综合评估。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-558
文件大小：122M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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