基于机器学习的不同体征乘员损伤预测及智能安全气囊决策系统

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基于机器学习的不同体征乘员损伤预测及智能安全气囊决策系统
申请号:CN202510937378
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120863541A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明涉及乘员损伤预测和安全气囊决策技术领域,且公开了基于机器学习的不同体征乘员损伤预测及智能安全气囊决策系统,包括根据乘员识别模块获取的乘员个体信息数据以及车载传感器实时监测获取的信息数据进行的乘员损伤预测模块和确定智能安全气囊工作参数的智能安全气囊决策模块,所述乘员损伤预测模块还包括数据预处理预测模型和损伤预测模型,所述智能安全气囊决策模块还包括安全气囊控制模块,所述乘员识别模块的信号输出端与乘员损伤风险预测模块信号输入端连接,本发明能够实现对汽车碰撞过程中乘员损伤的准确预测,有效降低乘员损伤风险,实现最大化保护效果的同时最小化气囊本身可能造成的伤害风险。
技术关键词
智能安全气囊 安全气囊控制模块 决策系统 乘员 识别模块 车载传感器 XGBoost模型 调节PID参数 Sigmoid函数 量子退火算法 强化学习环境 风险 建立预测模型 异常数据 神经网络结构 变量
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