针对智能轮胎的实时磨损监测需求，提出了一种新型轮胎磨损检测方法，使用三轴加速度传感器集成设备对轮胎进行加速度波形采集，使用凯撒最大化正态方差法对加速度波形特征进行主成分分析，基于分析结果进行波形特征值提取与筛选，并通过误差反向传播（BP）神经网络对筛选后的特征值数据进行训练，实现轮胎磨损值的实时检测。最后基于实车检测数据进行了测试与对比，结果表明该算法能在较低的算力需求下，将磨损检测的平均误差降低到0.1 mm。
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