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申请/专利权人：中国第一汽车股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的行人头部碰撞伤害预测方法，涉及汽车被动安全技术领域，利用深度学习的优势将整车结构通过体素化的表征方式表征，建立行人头部碰撞伤害预测模型，作为人工智能的核心部分，通过训练好的预测模型，在新车开发过程中，只需要车体结构信息就可以得到对应碰撞点位置的HIC值，有效解决了新车开发过程中有限元手段求解HIC值对计算资源和时间需求的大量浪费，有效加快了新车开发周期，节省了有限元软件和计算软件的购买成本；避免了有限元模型搭建复杂，新员工培训周期长的问题，对员工适应性强，操作简单。
主权项：1.一种基于深度学习的行人头部碰撞伤害预测方法，其特征是，它包括以下步骤：1选用头部伤害标准HIC值为头部碰撞评价指标，在有限元仿真中，针对车体结构影响因素包括：发罩外板形貌、材料和料厚，内板形貌、材料和料厚，发罩机舱空间距离；2选取碰撞点周围所述的发罩外板形貌、内板形貌和发罩机舱空间距离，采用体素化方式生成多通道矩阵作为输入数据；3ResNet采用残差连接、批量标准化和丢弃dropout技术加速了网络训练，修正所述的ResNet网络适应数据集需求，将所述的数据集分为训练集和验证集，基于验证结果进行微调模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国第一汽车股份有限公司 一种基于深度学习的行人头部碰撞伤害预测方法
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