数据集介绍

随着老龄化社会的到来，电动轮椅的使用日益普及，但在实际应用中，用户面临着状态监测难题，无法实时了解轮椅的使用状态。现有的解决方案往往依赖人工检查，效率低且容易出错。本数据集旨在通过图像分类技术，自动识别电动轮椅的状态，满足医疗行业对智能监控的需求。数据集包含5000张电动轮椅的状态图像，数据采集使用高清相机在不同环境下拍摄，确保覆盖多种使用场景。采用多轮标注和专家审核的质量控制措施，确保数据标注的准确性与一致性。数据存储为JPG格式，按状态分类组织，方便后续的训练与应用。