中国汽研申请深度学习专利，以实现在行人保护头型性能评估中，对全部碰撞位置HIC快速的预测

　　据国家知识产权局公告，中国汽车工程研究院股份有限公司申请一项名为“基于深度学习预测行人保护头型结果的方法“，公开号CN117272511A，申请日期为2023年9月。

　　专利摘要显示，本发明涉及汽车行人保护预测技术领域，公开了基于深度学习预测行人保护头型结果的方法，包括以下步骤：A1，提取特征数据并构建数据库：从行人保护头型仿真模型中提取特征数据以及特征数据对应的HIC仿真值，形成HIC数据库，且特征数据包括头型特征数据和车身结构特征数据；A2，构建深度学习预测模型：对HIC数据库采用深度学习进行训练，训练至预测模型精度到达设定要求，深度学习选定为BP神经网络和随机森林两种算法；A3，预测头型HIC：将待预测行人保护头型的车辆特征数据进行处理后，输入满足精度的预测模型，得到头型HIC预测值；A4，制作头部得分图谱。以实现在行人保护头型性能评估中，对全部碰撞位置HIC快速的预测。