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龙图腾网获悉中汽研汽车检验中心(天津)有限公司申请的专利一种对乘员碰撞头部损伤等级的预测方法、装置、设备及存储介质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：CN121327670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511892063.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种对乘员碰撞头部损伤等级的预测方法、装置、设备及存储介质是由朱海涛;孙佳伟;杨佳璘;张斌;孔令超;刘灿灿;侯志平;毕腾飞设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对乘员碰撞头部损伤等级的预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对乘员碰撞头部损伤等级的预测方法、装置、设备及存储介质，涉及损伤评估技术领域，该方法包括：首先获取源域数据和目标域数据；接着对这两类数据进行预处理；随后将预处理后的源域数据输入CNN‑LSTM混合模型进行预训练，得到预训练模型；之后冻结预训练模型中CNN部分的参数，利用预处理后的目标域数据对LSTM部分及全连接层进行微调，获得目标姿态的迁移学习模型；最后根据乘坐角度选择模型：若大于角度阈值，使用迁移学习模型输出目标姿态下的损伤等级；若小于或等于角度阈值，使用预训练模型输出标准姿态下的损伤等级。该方法可有效提高碰撞过程中乘员损伤预测的准确率。

本发明授权一种对乘员碰撞头部损伤等级的预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对乘员碰撞头部损伤等级的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源域数据和目标域数据，所述源域数据为标准姿态下的乘员碰撞数据，所述目标域数据为目标姿态下的乘员碰撞数据，目标姿态对应的乘坐角度大于角度阈值，目标域数据的样本数量小于源域数据的样本数量； 对所述源域数据和目标域数据进行预处理； 将预处理后的源域数据输入到卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM混合模型中进行预训练，得到预训练模型； 冻结所述预训练模型中CNN部分的参数，使用预处理后的目标域数据对预训练模型中LSTM部分及全连接层进行微调，得到目标姿态的迁移学习模型； 预训练模型中CNN部分为，LSTM部分为，全连接层为，目标域的输入特征为，预测结果为： 其中，表示CNN部分冻结的权重参数，表示LSTM部分的初始权重参数，表示全连接层的初始权重参数，表示模型对目标域输入的预测结果； 通过反向传播最小化损失函数，仅更新与，表达式为： 其中，表示微调后更新得到的LSTM、全连接层的最优权重参数，更新过程满足保持不变； 监测微调过程中目标域数据的特征分布与源域数据的特征分布之间的域间差异度； 当所述域间差异度大于差异度阈值时，解冻所述预训练模型中CNN部分的深层卷积层参数； 基于所述域间差异度，分别调整解冻的深层卷积层参数、LSTM部分参数及全连接层参数的学习率； 若乘坐角度大于角度阈值，将目标姿态对应的参数输入至迁移学习模型，输出目标姿态下的乘员头部损伤等级；若乘坐角度小于或等于角度阈值，将标准姿态对应的参数输入至预训练模型，输出标准姿态下的乘员头部损伤等级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中汽研汽车检验中心(天津)有限公司，其通讯地址为：300300 天津市东丽区先锋东路68号主楼526室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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