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龙图腾网获悉中国汽车工程研究院股份有限公司申请的专利基于深度学习预测行人保护头型结果的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117272511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311213642.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于深度学习预测行人保护头型结果的方法是由何恩泽;史爱民;王国杰;郝海舟;罗非白;杨宇;熊玥设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习预测行人保护头型结果的方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于深度学习预测行人保护头型结果的方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习预测行人保护头型结果的方法，其特征在于：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，选定BP神经网络和随机森林两种算法，建立深度学习预测模型，通过对比BP神经网络算法和随机森林算法得到的预测模型精度，选取精度最高的预测模型为最终预测模型； 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； 在A1中，特征数据的提取在ANSA软件中进行，提取后的特征数据汇集于表格中，特征数据提取步骤如下： 提取用ANSA软件进行行人保护头型模型搭建时自动生成的MetaList.txt文件中包含的所有碰撞目标点位置信息以及碰撞类型，完成不同碰撞目标点头型冲击器的质量、碰撞速度、碰撞角度和碰撞位置X,Y,Z坐标特征数据的初始提取；在特征数据的基础上继续增加发动机罩长度和宽度，在ANSA软件中找到发动机罩内板、外板part对应的*sectionshell中的T1值，得到内板和外板的厚度，增加到特征数据中；在ANSA软件中直接提取发动机罩内板与外板的材料参数，并加入到特征数据中； 在ANSA软件的后处理软件中分别选取发动机罩内板、外板part和发动机罩内板与机舱内多个硬点组成的part集合，后处理软件自动计算发动机罩上碰撞目标点到内板之间的距离和内板到机舱内硬点的距离，然后写出包含了各个碰撞目标点对应的距离信息的文件，得到各个碰撞目标点对应的距离信息。

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