机器学习模型的训练方法、针对车辆乘员的损伤预测方法
公开
摘要
提供了机器学习模型的训练方法、针对车辆乘员的损伤预测方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质。训练方法包括：获取多个样本序列，每个样本序列包括车辆在发生相应碰撞事件的时间窗口内的行驶状态数据。每个样本序列具有对应的标签，标签指示相应碰撞事件所导致的车内乘员的真实损伤部位和真实损伤部位的真实损伤程度。针对每个样本序列：通过对其进行特征加工，生成训练数据集；将训练数据集输入机器学习模型，以获取机器学习模型输出的与该样本序列对应的预测损伤部位和预测损伤部位的预测损伤程度；基于该样本序列对应的真实损伤部位、真实损伤部位的真实损伤程度、预测损伤部位和预测损伤部位的预测损伤程度，调整机器学习模型的参数。
基本信息
专利标题 ：
机器学习模型的训练方法、针对车辆乘员的损伤预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595834A
申请号 ：
CN202210252053.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
穆咏麟张锐章熠陈鹏龚颖孙伟窦玲意
申请人 ：
北京宾理信息科技有限公司
申请人地址 ：
北京市朝阳区工体东路18号2号楼二层B2180
代理机构 ：
北京市汉坤律师事务所
代理人 ：
魏小薇
优先权 ：
CN202210252053.7
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
