(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111670547.9 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区清华园 (72)发明人 聂冰冰　王情帆　陈文韬　尚诗　 李泉　 (74)专利代理 机构 北京华进京联知识产权代理 有限公司 1 1606 代理人 魏朋 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 车型特异性乘员损伤预测模型训练方法及 装置 (57)摘要 本申请涉及一种车型特异性乘员损伤预测 模型训练方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计 算机程序产品。 所述方法包括： 通过预先建立的 多个车型车辆对应的数值仿真模 型， 确定每个车 型车辆在 多种碰撞工况下的碰撞仿真数据； 根据 碰撞仿真数据确定每个车型车辆对应的乘员综 合响应指标； 选取满足中值条件的目标综合响应 指标， 将目标综合响应指标对应的车型车辆确定 为标准车型车辆； 基于标准车型车辆对应的训练 样本数据对初始的预测模型进行训练， 得到标准 乘员损伤预测模 型， 作为训练多个车型车辆中其 他车型车辆对应的乘员损伤预测模型的初始的 预测模型。 采用本方法能够提高训练多个车型车 辆对应的、 具有车型特异性的乘员损伤预测模型 的训练效率。 权利要求书2页 说明书16页 附图3页 CN 114418200 A 2022.04.29 CN 114418200 A 1.一种车 型特异性乘员损伤预测模型训练方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 通过预先建立的多个车型车辆对应的数值仿真模型， 确定每个所述车型车辆在多种第 一碰撞工况 下的第一碰撞仿真数据； 根据每个所述车型车辆在多种第 一碰撞工况下的第 一碰撞仿真数据， 确定每个所述车 型车辆对应的乘员综合响应指标； 在每个所述车型车辆对应的乘员综合响应指标中， 选取满足中值条件的目标综合响应 指标， 将所述目标综合响应指标对应的车 型车辆确定为标准车 型车辆； 基于所述标准车型车辆对应的训练样本数据， 对初始 的预测模型进行训练， 得到标准 乘员损伤预测模型， 所述标准乘员损伤预测模型为训练所述多个车型车辆中除所述标准车 型车辆之外的其 他车型车辆对应的乘员损伤预测模型的初始的预测模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述车型车辆在多种第 一碰 撞工况下的第一碰撞仿真数据， 确定每 个所述车 型车辆对应的乘员综合响应指标， 包括： 根据每个所述车型车辆在多种第 一碰撞工况下的第 一碰撞仿真数据， 确定每个所述车 型车辆对应的单项损伤指标； 一个所述单项损伤指标表示所述数值仿 真模型中乘员的一个 身体部位的损伤情况； 根据所述单项损伤指标， 确定每 个所述车 型车辆对应的乘员综合响应指标。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述单项损伤指标， 确定每个所 述车型车辆对应的乘员综合响应指标， 包括： 确定每个所述单项损伤指标的最大值和最小值， 并根据每个所述单项损伤指标的最大 值和最小值， 对每 个所述单项损伤指标进行归一 化处理； 计算每个所述车型车辆对应的所述归一化处理后的单项损伤指标的平均值， 得到每个 所述车型车辆对应的乘员综合响应指标。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述在每个所述车型车辆对应的乘员综合 响应指标中， 选取满足中值条件的目标综合响应指标， 包括： 将每个所述车型车辆对应的乘员综合响应指标进行排序， 并选取处于中位数的所述乘 员综合响应指标作为目标综合响应指标。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述标准车型车辆对应的训练样 本数据， 对初始的预测模型进行训练， 得到标准乘员损伤预测模型， 包括： 在预先针对所述标准车型车辆建立的乘员损伤仿真数据库中， 获取第 一训练样本数据 和测试样本数据； 每个所述第一训练样本数据和每个所述测试样本数据， 包括第二碰撞工 况信息和第二碰撞仿真数据， 所述第二碰撞工况信息包括车辆碰撞信息、 安全约束信息和 乘员特征信息； 将所述第一训练样本数据输入至基于循环神经网络建立的初始的预测模型进行训练， 并将所述测试样本数据输入至训练后的预测模型进行测试， 确定平均预测准确率； 在所述平均 预测准确率达到预设阈值的情况下， 将所述训练后的预测模型确定为标准 乘员损伤预测模型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 针对所述多个车型车辆 中除所述标准车型车辆之外的其他车型车辆， 获取每个所述其 他车型车辆对应的第二训练样本数据； 其中， 每个所述第二训练样本数据， 包括第三碰撞工权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114418200 A 2况信息和第三碰撞仿真数据， 所述第三碰撞工况信息包括车辆碰撞信息、 安全约束信息和 乘员特征信息， 并且每 个所述第二训练样本数据中的安全约束信息和乘员特 征信息一 致； 基于每个所述其他车型车辆对应的第 二训练样本数据， 对所述标准乘员损伤预测模型 进行训练， 得到每 个所述其他车型车辆对应的乘员损伤预测模型。 7.一种车 型特异性乘员损伤预测模型训练装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一确定模块， 用于通过预先建立的多个车型车辆对应的数值仿真模型， 确定每个所 述车型车辆在多种第一碰撞工况 下的第一碰撞仿真数据； 第二确定模块， 用于根据每个所述车型车辆在多种第 一碰撞工况下的第 一碰撞仿真数 据， 确定每 个所述车 型车辆对应的乘员综合响应指标； 选取模块， 用于在每个所述车型车辆对应的乘员综合响应指标中， 选取满足中值条件 的目标综合响应指标， 将所述目标综合响应指标对应的车 型车辆确定为标准车 型车辆； 第一训练模块， 用于基于所述标准车型车辆对应的训练样本数据， 对初始 的预测模型 进行训练， 得到标准乘员损伤预测模型， 所述标准乘员损伤预测模型为训练所述多个车型 车辆中除所述标准车型车辆之外的其他车型车辆对应的乘员损伤预测模型的初始的预测 模型。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114418200 A 3