一种车内乘员安全指数评估方法、智能座舱、电子设备与流程

本发明涉及一种评估方法，尤其涉及一种车内乘员安全指数评估方法、智能座舱、电子设备。

背景技术：

1、随着私家车普及，交通场景变得复杂，人对于车辆安全的要求越来越高，且需要考虑根据驾驶人的状况、车辆的状况以及道路交通情况动态评估车辆安全指数。需要出具更加全面、客观、可靠的车辆车内乘员安全指数量化评估体系。使大家对车辆的安全性有更加明确的认识，尽可能地避免交通事故的发生。

2、现在主流应用的中国保险汽车安全指数(china insurance automotive safetyindex，c-iasi)从耐撞性与维修经济性指数、车内乘员安全指数、车外行人安全指数、车辆辅助安全指数四个方面进行测试评价。c-iasi中的车内乘员安全指数，针对保险赔付风险较大的情况:正面25％偏置碰撞、侧面碰撞、侧翻滚翻、追尾，从假人伤害、车辆结构、约束系统与假人运动等维度对车辆的乘员安全保护性能进行测试评价。

3、现有技术存在的主要问题有：

4、1)没有关注到车辆状态、道路情况等数据对于车内乘员安全指数的影响。

5、2)对于车内乘员安全指数的评估仅局限在保险赔付风险较大的情况，对其他大量的交通事故场景没有考虑。

6、3)没有考虑到不同类型人群的测试数据，不同的人群身形不同等因素导致同种事故情况下所受伤害程度不同。

7、综上所述，现有技术的方案已经不能满足人们的要求，亟需得到改进。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种车内乘员安全指数评估方法、智能座舱、电子设备，将定性的标准、要求转化为量化数据，结合数据分析手段，解决现有技术存在的缺憾。

2、本发明提供了下述方案：

3、一种车内乘员安全指数评估方法，包括：

4、利用车辆交通事故数据库，获取乘员状况数据，将采集到的数据进行数据清洗，得到数据清洗后的乘员状况数据，所述乘员状态数据包括：乘员的身形、性别、年龄；

5、根据数据清洗后的乘员状况数据种类的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，形成交通事故数据训练集；

6、建立神经网络模型，向所述神经网络模型中输入交通事故数据训练集进行训练，得到训练后的模型，根据训练后的模型进行车辆风险等级评判。

7、进一步的，所述利用车辆交通事故数据库，获取乘员状况数据，将采集到的数据进行数据清洗，进一步包括：所述数据清洗包括将异常数据、缺失数据进行数据处理，所述数据处理具体为删除数据、取平均值。

8、进一步的，所述根据乘员状况数据类型的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，进一步包括：

9、将乘数状况分类为：成年女性、成年男性、儿童、老人、残疾人，孕妇，根据分类结果的不同，建立不同的节点编号和量化指标权重；

10、评估车辆的乘员安全保护性能，将车辆保护性能数据进行量化，分类为不同的级别；

11、根据车辆新旧程度、是否通过检修、乘员安全保护性能以及车辆评估结果对车辆状况数据进行量化，生成车辆状况量化指标。

12、进一步的，所述根据乘员状况数据类型的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，进一步包括：对交通状况数据进行分类，分类后的交通状况数据包括：交通状况/路况良好、路况较差、事故高发路段和交通且路面状况差；

13、根据车况乘员受伤害程度数据进行交通事故伤亡程度分类，生成车内乘员受伤害程度量化指标，所述车内乘员受伤害程度量化指标包括：未受伤、轻伤、重伤、死亡。

14、进一步的，所述建立神经网络模型，向所述神经网络模型中输入交通事故数据训练集进行训练，进一步包括：

15、建立从输入到输出的映射函数，根据各个影响因素的等级不同，设置对应的权重值和偏置值，将交通事故数据训练集输入映射函数，调整对应的参数，得到训练后的模型。

16、进一步的，所述根据训练后的模型进行车辆风险等级评判，进一步包括：

17、实时收集车辆数据，通过导航定位软件获取车辆当前实时状态信息，将所述车辆当前实时状态信息输入训练后的模型进行车辆风险等级评判，实时输出车辆风险等级，并通过车载系统进行展示。

18、一种车内乘员安全指数评估系统，包括：

19、乘员状况数据获取模块，利用车辆交通事故数据库，获取乘员状况数据，将采集到的数据进行数据清洗，所述乘员状态数据包括：乘员的身形、性别、年龄；

20、交通事故数据训练集生成模块，根据乘员状况数据类型的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，形成交通事故数据训练集；

21、车辆风险等级评判模块，建立神经网络模型，向所述神经网络模型中输入交通事故数据训练集进行训练，得到训练后的模型，根据训练后的模型进行车辆风险等级评判。

22、一种智能座舱，所述智能座舱中设置有所述的车内乘员安全指数评估系统，执行所述的车内乘员安全指数评估方法。

23、一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述方法的步骤。

24、一种计算机可读存储介质其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述计算机程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行所述方法的步骤。

25、本发明与现有技术相比具有以下的优点：

26、本发明解决了现有中国保险汽车安全指数评估标准不全面的问题，基于各种交通事故场景展开车辆安全指数评估测试，通过交通事故中收集的数据训练模型，该数据可以根据当前的车辆状态、乘员情况、道路情况等数据进行评级，并匹配模型参数后进行动态安全指数评估，从而达到帮助用户实时获得全面、客观、可靠的车辆车内乘员安全指数的需求，提高用户对汽车座舱智能化功能的满意度。

技术特征：

1.一种车内乘员安全指数评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的车内乘员安全指数评估方法，其特征在于，所述利用车辆交通事故数据库，获取乘员状况数据，将采集到的数据进行数据清洗，进一步包括：所述数据清洗包括将异常数据、缺失数据进行数据处理，所述数据处理具体为删除数据、取平均值。

3.根据权利要求1所述的车内乘员安全指数评估方法，其特征在于，所述根据乘员状况数据类型的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，进一步包括：

4.根据权利要求1所述的车内乘员安全指数评估方法，其特征在于，所述根据乘员状况数据类型的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，进一步包括：对交通状况数据进行分类，分类案号：faw038823-xcn1240199-b 1

5.根据权利要求1所述的车内乘员安全指数评估方法，其特征在于，所述建立神经网络模型，向所述神经网络模型中输入交通事故数据训练集进行训练，进一步包括：

6.根据权利要求1所述的车内乘员安全指数评估方法，其特征在于，所述根据训练后的模型进行车辆风险等级评判，进一步包括：

7.一种车内乘员安全指数评估系统，其特征在于，包括：

8.一种智能座舱，其特征在于，所述智能座舱中设置有权利要求7所述的车内乘员安全指数评估系统，执行权利要求1至6中任一项所述的车内乘员安全指数评估方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述计算机程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

技术总结本发明公开了一种车内乘员安全指数评估方法、智能座舱、电子设备，方法步骤包括：利用车辆交通事故数据库获取乘员状况数据，将采集到的数据进行数据清洗，根据数据清洗后的乘员状况数据种类的不同，设置不同的节点编号，并将不同的节点编号建立对应不同的权重数值，形成交通事故数据训练集，对交通事故数据训练集进行训练，根据训练后的模型进行车辆风险等级评判。本发明可以根据当前的车辆状态、乘员情况、道路情况等数据进行评级，并匹配模型参数后进行动态安全指数评估，从而达到帮助用户实时获得全面、客观、可靠的车辆车内乘员安全指数的需求，提高用户对汽车座舱智能化功能的满意度。技术研发人员：马可欣,马光明,解慧英,张慧明,李士林,徐宏斌,李昱霖,陶泽然,刘天保,范子英,方加浩,钟鸣受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9