摘要：用于车辆轮胎状态识别的图像分类数据集，旨在训练机器学习模型自动判断轮胎是否充气正常。
数据集概述
用于车辆轮胎状态识别的图像分类数据集，旨在训练机器学习模型自动判断轮胎是否充气正常。数据由 OpenMV Cam H7 Plus 采集，共包含 900 张分辨率为 240×240 的灰度图像，覆盖正常充气轮胎、充气不足轮胎以及非轮胎场景三种类别。采集过程中调整了拍摄距离、观察角度和轮胎旋转角度，使数据能够较好地模拟车辆检查、维修车间和道路安全检测中的实际视觉环境。
数据结构与关键特征
数据集以 tire-dataset 为根目录，按照标签划分为 full、flat 和 no-tire 三个子目录，每类包含300张 JPG 图像。其中，full 类为胎压约45 PSI的正常轮胎，flat 类为胎压约10 PSI的充气不足轮胎，图像通常以单个轮胎为中心并保留约6–12英寸的周边区域；no-tire 类包含车身侧面、空车库背景以及不完整轮胎等非目标图像。数据类别数量均衡，并具有视角、距离和轮胎姿态变化，适合开展三分类模型训练与性能比较。
应用价值与研究方向
该数据集可用于构建自动化轮胎安全检测系统，应用于车辆年检、货运称重站、维修车间、停车场和道路监控等场景，通过摄像头快速发现充气不足的轮胎并发出预警。研究方向包括基于CNN或视觉Transformer的轮胎状态分类、轻量化模型与边缘设备部署、灰度图像增强、复杂背景下的轮胎检测、类别误判分析以及模型可解释性研究。还可结合目标检测、实例分割和胎压传感器数据，进一步构建多模态轮胎故障诊断系统。
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-551
文件大小：5.9M
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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