CN117179750A - 用户损伤预测的方法及装置 - Google Patents
用户损伤预测的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117179750A CN117179750A CN202311105356.7A CN202311105356A CN117179750A CN 117179750 A CN117179750 A CN 117179750A CN 202311105356 A CN202311105356 A CN 202311105356A CN 117179750 A CN117179750 A CN 117179750A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- preset direction
- acceleration
- predicted
- preset
- moving
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000006378 damage Effects 0.000 title claims abstract description 121
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 title claims abstract description 46
- 208000014674 injury Diseases 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 120
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 182
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 110
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 9
- 238000011084 recovery Methods 0.000 abstract description 6
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 abstract description 6
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 24
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 230000004886 head movement Effects 0.000 description 13
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 208000028373 Neck injury Diseases 0.000 description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- ATUOYWHBWRKTHZ-UHFFFAOYSA-N Propane Chemical compound CCC ATUOYWHBWRKTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 210000004197 pelvis Anatomy 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000000418 atomic force spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000001294 propane Substances 0.000 description 1
- 230000000979 retarding effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请公开了用户损伤预测的方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询预测部位的关联部位；采集目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合；获取关联部位的质量和关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各预设方向对应移动参数集合，确定预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度；根据预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定预测部位的损伤结果。该实施方式能够解决对碰撞过程中所造成的用户伤害无法准确判断，无法对用户及时实施针对性的救援和处理，降低用户生存和损伤恢复几率的问题。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户损伤预测的方法及装置。
背景技术
车辆驾驶过程中，在出现车辆碰撞等意外事件时，很容易导致车内乘员的身体损伤，例如，乘车用户的颈部属于较容易损伤的部位。由于用户颈部损伤通常在时间发生现场并不容易被察觉，用户也不会专门佩戴相关的测量设备，所以对碰撞过程中所造成的伤害无法准确判断，从而无法对用户及时实施针对性的救援和处理，降低用户生存和损伤恢复的几率。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种用户损伤预测的方法及装置，能够解决对碰撞过程中所造成的用户伤害无法准确判断，无法对用户及时实施针对性的救援和处理，降低用户生存和损伤恢复几率的问题。
为实现上述目的，根据本申请实施例的一个方面，提供了一种用户损伤预测的方法。
本申请实施例的一种用户损伤预测的方法包括：响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询所述预测部位的关联部位；采集所述目标用户在各预设方向分别对应所述预测部位和所述关联部位的移动参数集合；获取所述关联部位的质量和所述关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度；根据所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定所述预测部位的损伤结果。
可选的，所述调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力，包括：
根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度；
将所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度与所述关联部位的质量相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力。
可选的，根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度，包括：
查询所述关联部位对应的各移动连接部位，获取所述关联部位和各所述移动连接部位的长度；
对每个预设方向，根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算各所述移动连接部位对应的移动速度参数和转动角度参数，以及所述关联部位对应的转动角度参数，以构建所述关联部位的移动加速度矩阵；调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵；
将各所述预设方向的移动加速度矩阵和权重矩阵相乘，得出所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度。
可选的，所述预设方向包括第一预设方向；构建所述关联部位的移动加速度矩阵，包括：
基于各所述移动连接部位对应的移动速度、移动加速度、转动角速度、转动角加速度、所述关联部位的转动角速度和转动角加速度，构建所述关联部位在所述第一预设方向的移动加速度矩阵。
可选的，所述预设方向包括第一预设方向；
调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵，包括：
基于所述关联部位和各所述移动连接部位的长度，以结合所述关联部位和各所述移动连接部位的转动角参数，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
可选的，所述预设方向包括第二预设方向；
构建所述关联部位的移动加速度矩阵，包括：
从各所述移动连接部位中确定第一移动连接部位和第二移动连接部位，其中，所述第一移动连接部位相对于所述第二移动连接部位更靠近所述关联设备；
基于所述第一移动连接部位的移动加速度和所述关联部位的转动角加速度，构建所述关联部位的移动加速度矩阵，其中，所述第一移动连接部位的移动加速度为基于所述第一移动连接部位的转动角加速度、长度和第二移动连接部位的移动加速度计算的。
可选的，调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵，包括：
基于预设值和所述关联部位的长度计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
可选的，调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度，包括：
根据所述移动参数集合计算所述关联部位在各预设方向的移动加速度和转动角加速度，以构建对应各预设方向的加速度矩阵；
获取所述目标用户对应的转动惯量，以根据所述转动惯量、所述关联部位的质量、以及所述关联部位相对各预设方向的长度构建的所述关联部位的属性矩阵；
将所述加速度矩阵与所述属性矩阵相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度。
可选的，根据所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定所述预测部位的损伤结果，包括：
获取各所述预设方向分别对应的承受力等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第一损伤等级；
获取各所述预设方向分别对应的弯曲度等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第二损伤等级；
根据所述第一损伤等级和所述第二损伤等级，确定所述预测部位的损伤结果。
为实现上述目的，根据本申请实施例的另一方面，提供了一种用户损伤预测的装置。
本申请实施例的一种用户损伤预测的装置包括：获取单元，被配置成响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询所述预测部位的关联部位；采集单元，被配置成采集所述目标用户在各预设方向分别对应所述预测部位和所述关联部位的移动参数集合；确定单元，被配置成获取所述关联部位的质量和所述关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度；所述确定单元，还被配置成根据所述目标用户头部的承受力和弯曲度，确定所述目标用户颈部的损伤程度。
可选的，确定单元，还可以被配置成：
根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度；
将所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度与所述关联部位的质量相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力。
可选的，确定单元，还可以被配置成：
查询所述关联部位对应的各移动连接部位，获取所述关联部位和各所述移动连接部位的长度；
对每个预设方向，根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算各所述移动连接部位对应的移动速度参数和转动角度参数，以及所述关联部位对应的转动角度参数，以构建所述关联部位的移动加速度矩阵；调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵；
将各所述预设方向的移动加速度矩阵和权重矩阵相乘，得出所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度。
可选的，所述预设方向包括第一预设方向；确定单元，还可以被配置成：
基于各所述移动连接部位对应的移动速度、移动加速度、转动角速度、转动角加速度、所述关联部位的转动角速度和转动角加速度，构建所述关联部位在所述第一预设方向的移动加速度矩阵。
可选的，所述预设方向包括第一预设方向；
确定单元，还可以被配置成：
基于所述关联部位和各所述移动连接部位的长度，以结合所述关联部位和各所述移动连接部位的转动角参数，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
可选的，所述预设方向包括第二预设方向；确定单元，还可以被配置成：
从各所述移动连接部位中确定第一移动连接部位和第二移动连接部位，其中，所述第一移动连接部位相对于所述第二移动连接部位更靠近所述关联设备；
基于所述第一移动连接部位的移动加速度和所述关联部位的转动角加速度，构建所述关联部位的移动加速度矩阵，其中，所述第一移动连接部位的移动加速度为基于所述第一移动连接部位的转动角加速度、长度和第二移动连接部位的移动加速度计算的。
可选的，确定单元，还可以被配置成：
基于预设值和所述关联部位的长度计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
可选的，确定单元，还可以被配置成：
根据所述移动参数集合计算所述关联部位在各预设方向的移动加速度和转动角加速度，以构建对应各预设方向的加速度矩阵；
获取所述目标用户对应的转动惯量，以根据所述转动惯量、所述关联部位的质量、以及所述关联部位相对各预设方向的长度构建的所述关联部位的属性矩阵；
将所述加速度矩阵与所述属性矩阵相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度。
可选的，确定单元，还可以被配置成：
获取各所述预设方向分别对应的承受力等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第一损伤等级；
获取各所述预设方向分别对应的弯曲度等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第二损伤等级；
根据所述第一损伤等级和所述第二损伤等级，确定所述预测部位的损伤结果。
另外，本申请提供一种车辆，包括处理器、存储器和显示器，处理器用于获取并执行存储器中的代码，以执行如上述的用户损伤预测的方法。
为实现上述目的，根据本申请实施例的再一个方面，提供了一种电子设备。
本申请实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本申请实施例提供的用户损伤预测的方法。
为实现上述目的，根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。
本申请实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的用户损伤预测的方法。
为实现上述目的，根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算机程序产品。
本申请实施例的一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的用户损伤预测方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本申请中，响应于损伤预测指令，可以先获取对应的目标用户和预测部位，以查询出预测部位的关联部位，然后可以采集目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合，进而可以结合关联部位的质量和长度，来确定预测部位在各预设方向对应的承受力和弯曲度，以确定预测部位的损伤结果；如此本发明实施例中，可以通过预测部位和关联部位的移动数据对用户的预测部位进行损伤预测，从而可以及时、准确地确定出用户进步的损伤程度，进而可以对用户实施针对性的救援和处理，提高用户生存和损伤恢复的几率。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本申请一个实施例所提供的用户损伤预测的方法的主要流程示意图；
图2是根据本申请一个实施例所提供的拍摄装置设置方式的一种示意图；
图3是根据本申请一个实施例所提供的用户在x-z轴移动的一种示意图；
图4是根据本申请一个实施例所提供的用户在y-z轴移动的一种示意图；
图5是根据本申请一个实施例所提供的用户各部位质心的一种示意图；
图6是根据本申请一个实施例所提供的用户损伤预测的方法的主要流程示意图；
图7是根据本申请一个实施例所提供的上颈部受力变化曲线的一种示意图；
图8是根据本申请一个实施例所提供的颈部弯曲度变化曲线的一种示意图；
图9是根据本申请一个实施例所提供的头部移动距离变化曲线的一种示意图；
图10是根据本申请一个实施例所提供的头部移动速度变化曲线的一种示意图；
图11是根据本申请一个实施例所提供的头部移动加速度变化曲线的一种示意图；
图12是根据本申请一个实施例所提供的躯干移动距离变化曲线的一种示意图；
图13是根据本申请一个实施例所提供的躯干移动速度变化曲线的一种示意图；
图14是根据本申请一个实施例所提供的躯干移动加速度变化曲线的一种示意图；
图15是根据本申请实施例的用户损伤预测的装置的主要单元的示意图；
图16是根据本申请实施例的一种车辆的结构示意图；
图17是本申请实施例可以应用于其中的示例性车辆系统架构图；
图18是适于用来实现本申请实施例的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
另外，本申请实施例的术语中所包含的“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的个数或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是本申请的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。
此外，本申请实施例所涉及的车辆可以是将引擎作为动力源的内燃机车辆、将引擎和电动马达作为动力源的混合动力车辆、将电动马达作为动力源的电动汽车等。
车辆在各中情形下均有可能发生意外事件，如碰撞等等，很多意外事件均会带动车辆内的用户移动，从而给用户身体的各部位带来损伤，本申请中所提供的用户损伤预测方法可以用于对用户身体损伤的预测，具体可以用于对用户颈部损伤的预测。
图1是根据本申请一个实施例所提供的用户颈部的损伤预测的主要流程的示意图，如图1所示，包括：
步骤S101，响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询预测部位的关联部位。
损伤预测指令可以为预测系统自动触发，也可以为预测系统接收到外部系统发送的损伤预测指令。由于用户损伤通常是在车辆发生意外的情况下，所以本申请中可以设置在检测到车辆发生意外事件时自动触发损伤预测指令。预测系统可以设置在车辆中。
损伤预测指令表示对目标用户的预测部位进行损伤预测。损伤预测指令中可以包括本次损伤预测所对应用户的信息和预测部位，以便于可以确定出预测对象，即目标用户，以及预测损伤的部位。如果损伤预测指令指不包括损伤预测所对应用户的信息，则可以预设此时是对车辆中驾驶位的用户进行损伤预测或者可是对车辆中所有用户进行损伤预测。
对用户各部位的损伤预测，通常需要基于关联部位的参数进行预测，所以本申请中可以预设各部位损伤预测相关的关联部位，以便于可以进行准确的预测。例如，对于颈部而言，其损伤预测可以通过关联的头部的参数执行，可以设置颈部的关联部位为头部，所以在预测部位为颈部时可以查询出关联部位为头部。
需要说明的是，不同预测部位的关联部位可以包括一个或多个，本申请并不限定，例如对于颈部而言，可以将头部和躯干部均确定为关联部位，以进行损伤预测。
步骤S102，采集目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合。
由于在车辆意外时，用户可能会向各个方向移动，所以本申请中可以预设对用户移动分析的方向，即各预设方向，以从各预设方向进行数据采集和分析。
具体的，本申请中可以通过采集目标用户图像的方式来得出移动数据集合。例如，可以在车辆的不同位置设置拍摄设备，以便于可以采集各预设方向的用户图像数据。图2所示为本申请中一种拍摄设备设置方式示意图，如图2所示，建立如图所示x、y、z坐标系，图2中z和x表示坐标轴，拍摄设备可以分别设置于A、B、C对应的位置，位于A位置的拍摄设备被可以采集x-y平面的图像，位于B位置的拍摄设备被可以采集x-z平面的图像，位于C位置的拍摄设备被可以采集z-y平面的图像。
本申请在采集目标用户的图像后，可以通过预设的图像处理器进行图像处理，如进行图像预处理、图像特征点提取、图像中目标识别等等，进而可以分析得出目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合。
由于车辆发生意外带动目标用户会在一段时间内发生移动，所以本申请可以实时采集此时间段内的移动参数，以便于得出移动数据集合。具体的，时间段可以表示损伤预测指令触发至目标用户停止移动的一段时间。
需要说明的是，本申请中所需采集的参数可以基于需求设置，进而通过采集操作得出移动数据集合。以预测部位为颈部，关联部位为头部为例，其对移动数据集合中可以包括预测部位和关联部位在各预设方向的移动位移、移动花费时间、转动角度等等。
本申请中，由于车辆发生意外时用户移动通常是前后和左右的移动，所本申请中为了可以更加准确的对用户颈部损伤进行预测，可以将用户移动拆分为两个方向进行分析，即预设方向包括第一预设方向和第二预设方向。以图2所示建立的坐标轴为例，可以将在x-z轴所在平面作为一个预设方向，即第一预设方向，此方向为进行用户正面移动分析的方向，以及将y-z轴所在平面作为一个预设方向，即第二预设方向，此方向为进行用户侧面移动分析的方向。如图3所示，为在车辆发生意外时用户在x-z轴移动的一个示意图。如图4所示，为在车辆发生意外时用户在y-z轴移动的一个示意图，其中，41表示座椅，421表示移动前的初始状态的用户，422表示在y-z轴移动后的用户。
需要说明的是，本申请中在第一预设方向和第二预设方向进行移动数据的采集，所以移动参数集合中可以包括第一预设方向对应的第一移动参数集合和第二预设方向对应的第二移动参数集合。
步骤S103，获取关联部位的质量和关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各预设方向对应移动参数集合，确定预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度。
由于预测部位损伤通常是受关联部位所承受的力和弯曲度的影响，所以本申请中可以通过预测关联部位所承受的力和弯曲度来进行预测部位的损伤预测，因此本步骤中可以获取关联部位的质量和长度，并结合移动参数集合来确定预测部位对应的承受力和弯曲度。
以预测部位为颈部为例，用户头部和颈部相连，颈部损伤可以包括用户头部承受的力和头部旋转角度等给颈部带来损伤，所以预测颈部损伤可以基于颈部施加给头部的力和颈部施加给头部转动力矩(弯曲度)进行预测。本申请中预测模型为预先设置和训练，可以基于预设计算原理实现，目标用户的头部的承受力可以包括颈部施加给头部的力，即可以为拉伸力；目标用户的头部的弯曲度可以包括颈部施加给头部的力矩，如转动力矩(弯曲力矩)。颈部在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度，可以表示颈部在各预设方向分别施加给头部的力和转动力矩。
本申请一种实施例中，预测部位对应的承受力可以通过关联部位的移动加速度和关联部位的质量相乘得出，即本步骤中确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力可以具体执行为：根据各预设方向对应的移动参数集合，计算关联部位在各预设方向的移动加速度；将关联部位在各预设方向的移动加速度与关联部位的质量相乘，得出预测部位在各预设方向分别对应的承受力。
对于各部位而言，在其移动通常是其他部位连接带动移动，例如对于头部而言，其移动可以通过躯干、颈部带动移动，所以本申请中可以预设各部位的移动连接部位，即带动移动的部位，本步骤中对关联部位的移动加速度的计算，可以先查询关联部位对应的各移动连接部位，进而结合关联部位和各移动连接部位计算关联部位的移动加速度。
所以本步骤中计算关联部位在各预设方向的移动加速度可以具体执行为：查询关联部位对应的各移动连接部位，获取关联部位和各移动连接部位的长度；对每个预设方向，根据移动参数集合计算各移动连接部位对应的移动速度参数和转动角度参数，以及关联部位的转动角度参数，以构建关联部位的移动加速度矩阵；调用预设的计算模型，计算移动加速度矩阵对应的权重矩阵；将各预设方向的移动加速度矩阵和权重矩阵相乘，得出关联部位在各预设方向的移动加速度。
对每个预设方向，各移动连接部位在该预设方向对应的移动速度参数和转动角度参数，以及关联部位在该预设方向对应的转动角度参数，均可以基于采集的移动参数集合计算得出。构建关联部位的移动加速度矩阵的方式可以基于预设构建方式实现，计算模型可以为预先配置。
如对第一预设方向而言，本申请可以获取各移动连接部位对应的移动速度、移动加速度、转动角速度、转动角加速度、关联部位的转动角速度和转动角加速度，以构建关联部位在第一预设方向的移动加速度矩阵；以及基于关联部位和各移动连接部位的长度，以结合关联部位和各移动连接部位的转动角参数，计算移动加速度矩阵对应的权重矩阵。其中，各移动连接部位对应的移动速度、移动加速度、转动角速度、转动角加速度、关联部位的转动角速度和转动角加速度、关联部位和各移动连接部位的转动角参数均可以基于第一移动参数集合计算得出。
例如，以预测部位颈部，关联部位为头部为例，可以根据各预设方向对应的移动参数集合，计算头部在各预设方向的移动加速度，进而分别与头部的质量相乘，得出颈部在各预设方向分别对应的承受力。
以图2所示坐标轴为例，在第一预设方向，头部的承受力可以分为x轴承受力和z轴承受力，所以计算方式可以如公式1所示。
在公式1中，Fx表示目标用户头部在第一预设方向中x轴的承受力，Fz1表示用户头部在第一预设方向中z轴的承受力，mh表示目标用户头部质量，表示目标用户头部在第一预设方向中x轴的移动加速度，/>目标用户头部在第一预设方向中z轴的移动加速度。其中，/>可以通过公式2计算得出，/>可以通过公式3计算得出。
在公式2和公式3中，表示头部在x轴对应的移动加速度矩阵，/>表示头部在z轴对应的移动加速度矩阵，表示躯干在第一预设方向中x轴的移动加速度，/>表示躯干在第一预设方向中z轴的移动加速度，/>表示躯干在第一预设方向的转动角加速度，/>表示躯干在第一预设方向的转动角速度，/>表示颈部在第一预设方向的转动角加速度，/>表示颈部在第一预设方向的转动角速度，f(an，h，t)表示/>的权重矩阵，即表示/>矩阵中每个元素所对应的权重，计算方式可以如公式4所示，g(an，h，t)表示/>的权重矩阵，即表示/>矩阵中每个元素所对应的权重，计算方式可以如公式5所示。
在公式4和公式5中，an1表示颈部的转动角度，ah1表示头部的转动角度，at1表示躯干的转动角度，dt-n1表示躯干的质心到颈部下部的长度，dl-u表示颈部的长度，du_h表示颈部上部到头部质心的距离。
需要说明的是，对各部位而言，可以采集该部位由初始位置移动到当前位置(确定预测部位对应承受力和弯曲度的时刻的用户位置)的移动轨迹，进而可以确定计算出该部位移动位移和时间对应的曲线，如此通过计算移动位移对时间的一阶导数可以得出移动速度，以及通过计算移动位移对时间的二阶导数可以得出移动加速度。因此本步骤中可以通过移动数据集合计算出关联部位在各预设方向的移动速度和移动加速度。对各部位而言，可以采集该部位由初始位置移动到当前位置转动角度和时间，进而可以确定计算出该部位转动角度和时间对应的曲线，如此通过计算转动角度对时间的一阶导数可以得出转动角速度，以及通过计算转动角度对时间的二阶导数可以得出转动角加速度。本申请中，可以预先确定出各部位的质心，以质心的移动轨迹作为该部位的移动轨迹，具体可以如图5所示，其中P表示用户骨盆部位的质心、H为头部的质心、T为躯干的质心，颈部的质心未示出；各部位在某预设方向的旋转角度可以基于各部位不同而采用不同的方式计算，其中，如图5所示，躯干在第一方向的旋转角度可以为躯干与骨盆之间质心连线相对第一预设方向的x坐标轴的转动角，颈部的在第一方向的旋转角度可以为颈部下部(如图5中N1)与颈部上部(如图5中N2)之间连线相对第一预设方向的x坐标轴的转动角，头部的在第一方向的旋转角度可以为头部的质心与颈部上部(如图5中N2)之间连线相对第一预设方向的x坐标轴的转动角。颈部上部表示颈部和头部结合的部位，如可以为用户枕骨骨节部位。
如对第二预设方向而言，本申请中构建关联部位的移动加速度矩阵，可以执行为：从各移动连接部位中确定第一移动连接部位和第二移动连接部位，其中，第一移动连接部位相对于第二移动连接部位更靠近关联设备；基于第一移动连接部位的移动加速度和关联部位的转动角加速度，构建关联部位的移动加速度矩阵，其中，第一移动连接部位的移动加速度为基于第二移动连接部位的转动角加速度、长度和第二移动连接部位的移动加速度计算的。计算移动加速度矩阵对应的权重矩阵，可以执行为：基于预设值和关联部位的长度计算移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
各移动连接部位的连接顺序可以基于部位相互连接的顺序确定，例如头部的移动连接部位包括颈部和躯干，所以连接顺序为头部、颈部和躯干，关联部位为头部，第一移动连接部位为颈部，第二移动连接部位为躯干。
由于连接顺序中前一部位的移动加速度矩阵是基于该前一部位的转动角加速度和其连接的后一部位的移动加速度构建的，所以可以先基于连接顺序，从各移动连接部位中确定与关联部位相邻的第一移动连接部位，进而基于第一移动连接部位的移动加速度和关联部位的转动角加速度，构建关联部位的移动加速度矩阵。对应的，连接顺序中前一部位的权重矩阵是基于预设值和该前一部位的长度计算。
例如，以预测部位颈部，关联部位为头部为例。以图2所示坐标轴为例，在第二预设方向，头部的承受力可以分为y轴承受力和z轴承受力，所以计算方式可以如公式6所示。
在公式1中，Fy表示头部在第二预设方向中y轴的承受力，Fz2表示头部在第二预设方向中z轴的承受力，mh表示头部质量，表示头部在第二预设方向中y轴的移动加速度，表示头部在第二预设方向中z轴的移动加速度。其中，/>可以通过公式7计算得出，/>可以通过公式8计算得出。
在公式7和公式8中，表示头部在第二预设方向中y轴的移动加速度矩阵，表示头部在第二预设方向中z轴的移动加速度矩阵，/>表示颈部在第二预设方向中y轴的移动加速度，/>表示颈部在第二预设方向中z轴的移动加速度，/>表示头部在第二预设方向的转动角加速度，/>表示头部在第二预设方向中的权重矩阵，Lh表示头部的长度。其中，/>可以基于公式9计算得出，/>可以基于公式10计算得出。
在公式9和公式10中，表示颈部在第二预设方向中y轴的移动加速度矩阵，表示颈部在第二预设方向中z轴的移动加速度矩阵，/>表示躯干在第二预设方向中y轴的移动加速度，/>表示躯干在第二预设方向中z轴的移动加速度，/>表示躯干在第二预设方向中的权重矩阵，Lc表示躯干的长度。
本申请的又一种实施例中，预测部位对应的承受力可以具体执行为：根据移动参数集合计算关联部位在各预设方向的移动加速度和转动角加速度，以构建对应各预设方向的加速度矩阵；获取目标用户对应的转动惯量，以根据转动惯量、关联部位的质量、以及关联部位相对各预设方向的长度构建的关联部位的属性矩阵；将加速度矩阵与属性矩阵相乘，得出预测部位的弯曲度。
具体的，以预测部位颈部，关联部位为头部为例，头部的弯曲度可以基于头部移动的角加速度和移动加速度、以及头部的属性计算得出。
预设方向包括第一预设方向和第二预设方向。以图2所示坐标轴为例，在第一预设方向，头部的弯曲度的计算方式可以如公式11所示。
在公式11中，Mocy1表示头部在第一方向中向对y轴的弯曲度，Jh表示头部的传动惯量，mh表示头部质量，dx表示头部在第一预设方向中x轴的长度，即可以为颈部上部至头部在第一预设方向中x轴的长度，dz1表示表示头部在第一预设方向中z轴的长度，即可以为颈部上部至头部在第一预设方向中z轴的长度。
需要说明的是，由于在第一方向头部在z轴的转动较小，所以可以忽略不计，所以以Mocy1表示头部在第一方向的弯曲度。
以图2所示坐标轴为例，在第二预设方向，头部的弯曲度包括在x轴的弯曲度和在y轴的弯曲度，计算方式可以如公式12和公式13所示。
在公式12和13中，Mocy2表示头部在第二方向中向对y轴的弯曲度，Mocx表示头部在第二方向中向对x轴的弯曲度，dy表示头部在第二预设方向中y轴的长度，即可以为颈部上部至头部在第二预设方向中y轴的长度，dz2表示表示头部在第二预设方向中z轴的长度，即可以为颈部上部至头部在第二预设方向中z轴的长度，表示头部在第二预设方向中y轴的转动角加速度。
步骤S104，根据预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定预测部位的损伤结果。
本申请中可以预设各预设方向分别对应的承受力等级区间和弯曲度等级区间，所以本步骤中可以：获取各预设方向分别对应的承受力等级区间，以分别与预测部位在各预设方向分别对应的承受力匹配，得到预测部位在各预设方向的第一损伤等级；获取各预设方向分别对应的弯曲度等级区间，以分别与预测部位在各预设方向分别对应的弯曲度匹配，得到预测部位在各预设方向的第二损伤等级；根据第一损伤等级和第二损伤等级，确定目标用户颈部的损伤结果。
需要说明的是，本申请中，可以损伤结果还可以通过其他方式所表示的损伤程度，例如还可以包括损伤百分比等等。
本申请实施例中，响应损伤预测指令，可以先获取对应的目标用户和预测部位，以查询出预测部位的关联部位，然后可以采集目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合，进而可以结合关联部位的质量和长度，来确定预测部位在各预设方向对应的承受力和弯曲度，以确定预测部位的损伤结果；如此本申请实施例中，可以通过预测部位和关联部位的移动数据对用户的预测部位进行损伤预测，从而可以及时、准确地确定出用户进步的损伤程度，进而可以对用户实施针对性的救援和处理，提高用户生存和损伤恢复的几率。
图6是根据本申请一个实施例所提供的用户损伤预测的方法的主要流程的示意图，如图6所示，包括：
步骤S601，响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询预测部位的关联部位。
步骤S602，采集目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合。
步骤S603，根据各预设方向对应的移动参数集合，计算关联部位在各预设方向的移动加速度，将关联部位在各预设方向的移动加速度与关联部位的质量相乘，得出预测部位在各预设方向分别对应的承受力。
步骤S604，根据移动参数集合计算关联部位在各预设方向的移动加速度和转动角加速度，以构建对应各预设方向的加速度矩阵；获取目标用户对应的转动惯量，以根据转动惯量、关联部位的质量、以及关联部位相对各预设方向的长度构建的关联部位的属性矩阵；将加速度矩阵与属性矩阵相乘，得出预测部位在各预设方向分别对应的弯曲度。
步骤S605，获取各预设方向分别对应的承受力等级区间，以分别与预测部位在各预设方向分别对应的承受力匹配，得到预测部位在各预设方向的第一损伤等级；获取各预设方向分别对应的弯曲度等级区间，以分别与预测部位在各预设方向分别对应的弯曲度匹配，得到预测部位在各预设方向的第二损伤等级。
步骤S606，根据第一损伤等级和第二损伤等级，确定预测部位的损伤结果。
需要说明的是，本申请实施例中数据处理原理与图1所示实施例中对应数据处理的原理相同，在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中，在如执行步骤S103(或执行步骤S603-步骤604)以计算预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度时，可以先通过预设方式分别计算步骤S103所述过程中所需的参数。例如，以步骤S103所描述的预测部位颈部为例，以图2所示坐标轴的基准下，在第一预设方向计算的部分所需参数可以如图7-图14所示。
图7所示为上颈部受力(头部的承受力)变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示承受力，线701为z轴方向的承受力随时间的变化曲线，线702为y轴方向的承受力随时间的变化曲线，线703为x轴方向的承受力随时间的变化曲线。
图8所示为颈部弯曲度的变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示弯曲度，线801为x轴方向的弯曲度随时间的变化曲线，线802为x轴方向的弯曲度随时间的变化曲线，线803为z轴方向的弯曲度随时间的变化曲线。
图9所示为头部移动距离变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示承受力，线901为z轴方向的头部移动距离随时间的变化曲线，线902为y轴方向的头部移动距离随时间的变化曲线，线903为x轴方向的头部移动距离随时间的变化曲线；图10所示为头部移动速度变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示速度，线1001为z轴方向的头部移动速度随时间的变化曲线，线1002为y轴方向的头部移动速度随时间的变化曲线，线1003为x轴方向的头部移动速度随时间的变化曲线；图11所示为头部移动加速度变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示加速度，线1101为z轴方向的头部移动加速度随时间的变化曲线，线1102为y轴方向的头部移动加速度随时间的变化曲线，线1103为x轴方向的头部移动加速度随时间的变化曲线。
图12所示为躯干移动距离变化曲线的一种示意图，其中，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示承受力，线1201为y轴方向的躯干移动距离随时间的变化曲线，线1202为z轴方向的躯干移动距离随时间的变化曲线，线1203为x轴方向的躯干移动距离随时间变化曲线；图13所示为躯干移动速度变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示速度，线1301为z轴方向的躯干移动速度随时间的变化曲线，线1302为y轴方向的躯干移动速度随时间的变化曲线，线1303为x轴方向的躯干移动速度随时间的变化曲线；图14所示为躯干移动加速度变化曲线的一种示意图，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示加速度，线1401为z轴方向的躯干移动加速度随时间的变化曲线，线1402为y轴方向的躯干移动加速度随时间的变化曲线，线1403为x轴方向的躯干移动加速度随时间的变化曲线。
图15是根据本申请实施例的用户损伤预测的装置的主要单元的示意图。如图15所示，用户损伤预测的装置1500包括获取单元1501、采集单元1502和确定单元1504。
获取单元1501，被配置成响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询所述预测部位的关联部位；
采集单元1502，被配置成采集所述目标用户在各预设方向分别对应所述预测部位和所述关联部位的移动参数集合；
确定单元1503，被配置成获取所述关联部位的质量和所述关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度；
所述确定单元1503，还被配置成根据所述目标用户头部的承受力和弯曲度，确定所述目标用户颈部的损伤程度。
可选的，确定单元1503，还可以被配置成：
根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度；
将所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度与所述关联部位的质量相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力。
可选的，确定单元1503，还可以被配置成：
查询所述关联部位对应的各移动连接部位，获取所述关联部位和各所述移动连接部位的长度；
对每个预设方向，各所述预设方向对应的移动参数集合，计算各所述移动连接部位对应的移动速度参数和转动角度参数，以及所述关联部位对应的转动角度参数，以构建所述关联部位的移动加速度矩阵；调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵；
将各所述预设方向的移动加速度矩阵和权重矩阵相乘，得出所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度。
可选的，所述预设方向包括第一预设方向；
确定单元1503，还可以被配置成：
基于各所述移动连接部位对应的移动速度、移动加速度、转动角速度、转动角加速度、所述关联部位的转动角速度和转动角加速度，构建所述关联部位在所述第一预设方向的移动加速度矩阵。
可选的，所述预设方向包括第一预设方向；
确定单元1503，还可以被配置成：基于所述关联部位和各所述移动连接部位的长度，以结合所述关联部位和各所述移动连接部位的转动角参数，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
可选的，所述预设方向包括第二预设方向；
确定单元1503，还可以被配置成：从各所述移动连接部位中确定第一移动连接部位和第二移动连接部位，其中，所述第一移动连接部位相对于所述第二移动连接部位更靠近所述关联设备；
基于所述第一移动连接部位的移动加速度和所述关联部位的转动角加速度，构建所述关联部位的移动加速度矩阵，其中，所述第一移动连接部位的移动加速度为基于所述第一移动连接部位的转动角加速度、长度和第二移动连接部位的移动加速度计算的。
可选的，确定单元1503，还可以被配置成：基于预设值和所述关联部位的长度计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
可选的，确定单元1503，还可以被配置成：
根据所述移动参数集合计算所述关联部位在各预设方向的移动加速度和转动角加速度，以构建对应各预设方向的加速度矩阵；
获取所述目标用户对应的转动惯量，以根据所述转动惯量、所述关联部位的质量、以及所述关联部位相对各预设方向的长度构建的所述关联部位的属性矩阵；
将所述加速度矩阵与所述属性矩阵相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度。
可选的，确定单元1503，还可以被配置成：
获取各所述预设方向分别对应的承受力等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第一损伤等级；
获取各所述预设方向分别对应的弯曲度等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第二损伤等级；
根据所述第一损伤等级和所述第二损伤等级，确定所述预测部位的损伤结果。
需要说明的是，在本申请用户损伤预测的方法和用户损伤预测的装置在具体实施内容上具有相应关系，故重复内容不再说明。
如图16所示，本申请实施例提供一种车辆1600，该车辆1600可包括上述各个实施例提供的用户损伤预测的装置1500。
图17示出了可以应用本申请实施例的用户损伤预测的方法或用户损伤预测的装置的示例性车辆系统架构1700。
如图17所示，该车辆系统架构1700可包括各种系统，例如驾驶系统1701、动力系统1702、传感器系统1703、控制系统1704、一个或多个外围设备1705、电源1706、计算机系统1707和用户接口1708。可选地，车辆系统架构1700可包括更多或更少的系统，并且每个系统可包括多个元件。另外，车辆系统架构1700的每个系统和元件可以通过有线或者无线互连。
其中，车辆系统架构1700包括的驾驶系统1701，该驾驶系统1701可为完全或部分的自动驾驶模式。例如，驾驶系统1701可以在没有和人交互的情况下，自动控制车辆行驶；驾驶系统1701也可以在处于自动驾驶模式中控制车辆自动驾驶的同时，还可通过和人交互来调整驾驶系统1701的驾驶行为。具体地，该驾驶系统1701可以响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询预测部位的关联部位；采集目标用户在各预设方向分别对应预测部位和关联部位的移动参数集合；获取关联部位的质量和关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各预设方向对应移动参数集合，确定预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度；根据预测部位在各预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定预测部位的损伤结果，如此可以及时、准确地确定出用户进步的损伤程度，进而可以对用户实施针对性的救援和处理，提高用户生存和损伤恢复的几率。
动力系统1702可包括为车辆提供动力运动的组件。比如，动力系统1702可包括引擎、能量源、传动装置、车轮、轮胎等。其中，引擎可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合，例如气油发动机和电动机组成的混动引擎，内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎将能量源转换成机械能量提供给传动装置。能量源的示例可包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源也可以为车辆的其他系统提供能量。此外，传动装置可包括变速箱、差速器、驱动轴和离合器等。
传感器系统1703可包括感测车辆周边环境的传感器。例如，定位系统(该定位系统可以是全球定位系统(global positioning system，GPS)系统)，也可以是北斗系统或者其他定位系统)、雷达、激光测距仪、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)以及摄像头。定位系统可用于定位车辆的地理位置。IMU用于基于惯性加速度来感测车辆的位置和朝向变化。在一个实施例中，IMU可以是加速度计和陀螺仪的组合。雷达可利用无线电信号来感测车辆的周边环境内的物体。在一些实施例中，除了感测物体以外，雷达还可用于感测物体的速度和/或前进方向等。
其中，为了检测位于车辆的前方、后方或侧方的环境信息、对象等，雷达、摄像头等可配置在车辆的外部的适当的位置。例如，为了获取车辆前方的影像，摄像头可在车辆的室内与前风挡相靠近地配置。或者，摄像头可配置在前保险杠或散热器格栅周边。例如，为了获取车辆后方的影像，摄像头可在车辆的室内与后窗玻璃相靠近地配置。或者，摄像头可配置在后保险杠、后备箱或尾门周边。为了获取车辆侧方的影像，摄像头可在车辆的室内与侧窗中的至少一方相靠近地配置。或者，摄像头可配置在侧镜、挡泥板或车门周边等。
激光测距仪可利用激光来感测车辆所位于的环境中的物体。
摄像头可用于捕捉车辆的周边环境的多个图像。摄像头可以是静态或视频摄像头。
控制系统1704可包括有实现用户损伤预测以进行安全驾驶的软件系统，比如，进行路线规划的系统、躲避障碍物系统、进行图像分析的视觉系统、光线检测系统、环境信息获取系统等。控制系统1704也可包括油门、方向盘系统等硬件系统。另外，该控制系统1704可以增加或替换地包括除了所示出和描述的那些以外的组件。或者也可以减少一部分上述示出的组件。
控制系统1704通过外围设备1705与外部传感器、其他用户损伤预测的装置、其他计算机系统或用户之间进行交互。外围设备1705可包括无线通信系统、车载电脑、麦克风和/或扬声器。
在一些实施例中，外围设备1705提供控制系统1704的用户与用户接口交互的手段。例如，车载电脑可向车辆的用户提供信息。用户接口还可操作车载电脑来接收用户的输入。车载电脑可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中，外围设备可提供用于与位于车内的其它设备通信的手段。例如，麦克风可从控制系统1704的用户接收音频(例如，语音命令或其他音频输入)。类似地，扬声器可向控制系统1704的用户输出音频。
无线通信系统可以直接地或者经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如，无线通信系统可使用蜂窝网络、WiFi与无线局域网(wireless local area network，WLAN)等网络通信，也可以使用红外链路、蓝牙或ZigBee与设备直接通信。其他无线协议，例如各种车辆中用户损伤预测、安全驾驶相关的通信系统等。
电源1706可向车辆的各种组件提供电力。该电源1706可以为可再充电锂离子或铅酸电池。
实现车辆中用户损伤预测，以满足用户需求，进行安全驾驶的部分或所有功能受计算机系统1707控制。计算机系统1707可包括至少一个处理器，处理器执行存储在例如存储器这样的非暂态计算机可读介质中的指令。计算机系统1707为上述驾驶系统提供实现车辆中用户损伤预测，以进行满足用户需求的执行代码。
处理器可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的中央处理器(centralprocessing unit，CPU)。替选地，该处理器可以是诸如专用集成电路(a pplica tionspecific integrated circuits，ASIC)或其它基于硬件的处理器的专用设备。本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机、或存储器实际上可以包括可以或者可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机、或存储器。例如，存储器可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机的外壳内的其它存储介质。因此，对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或者可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤，诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器，处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。
用户接口1708，用于向车辆的用户提供信息或从其接收信息。可选地，用户接口1708可包括在外围设备1705的集合内的一个或多个输入/输出设备，例如无线通信系统、车载电脑、麦克风和扬声器。
应该理解的，上述组件只是一个示例，实际应用中，上述各个模块或系统中的组件有可能根据实际需要增添或者删除，图17不应理解为对本申请实施例的限制。
下面参考图18，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机系统1800的结构示意图。图18示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图18所示，计算机系统1800包括中央处理单元(CPU)1801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1802中的程序或者从存储部分1808加载到随机访问存储器(RAM)1803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1803中，还存储有系统1800操作所需的各种程序和数据。CPU 1801、ROM 1802以及RAM 1803通过总线1804彼此相连。输入/输出(I/O)接口1805也连接至总线1804。
以下部件连接至I/O接口1805：包括输入部分1806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1807；包括硬盘等的存储部分1808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1809。通信部分1809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1810也根据需要连接至I/O接口1805。可拆卸介质1811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1808。
特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1801执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、预测单元、调色值确定单元以及颜色调整执行单元。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取未知光线的角度数据和强度数据的模块或单元”。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备响应于检测到未知光线，获取未知光线的角度数据和强度数据，根据角度数据和强度数据，确定未知光线的光线类型；获取目标车辆的环境信息，根据环境信息和光线类型预测光线轨迹；获取目标车辆中的驾驶员信息，基于光线轨迹和驾驶员信息，确定目标车辆的前挡风玻璃的调色值；调用偏光设计组件以根据调色值执行对前挡风玻璃的颜色的调整进程。
根据本申请实施例的技术方案，能够解决现有的驾驶员不能及时对突然的强光做出反应，突然的强光可能会扰乱驾驶员的操作，导致驾驶安全性差的问题，从而实现灵活地对干扰驾驶员的光线进行遮挡，减少对驾驶员眼睛的直射光线，提高驾驶安全性。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (13)
1.一种用户损伤预测的方法，其特征在于，包括：
响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询所述预测部位的关联部位；
采集所述目标用户在各预设方向分别对应所述预测部位和所述关联部位的移动参数集合；
获取所述关联部位的质量和所述关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度；
根据所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定所述预测部位的损伤结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力，包括：
根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度；
将所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度与所述关联部位的质量相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度，包括：
查询所述关联部位对应的各移动连接部位，获取所述关联部位和各所述移动连接部位的长度；
对每个预设方向，根据各所述预设方向对应的移动参数集合，计算各所述移动连接部位对应的移动速度参数和转动角度参数，以及所述关联部位对应的转动角度参数，以构建所述关联部位的移动加速度矩阵；调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵；
将各所述预设方向的移动加速度矩阵和权重矩阵相乘，得出所述关联部位在各所述预设方向的移动加速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设方向包括第一预设方向；
构建所述关联部位的移动加速度矩阵，包括：
基于各所述移动连接部位对应的移动速度、移动加速度、转动角速度、转动角加速度、所述关联部位的转动角速度和转动角加速度，构建所述关联部位在所述第一预设方向的移动加速度矩阵。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设方向包括第一预设方向；
调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵，包括：
基于所述关联部位和各所述移动连接部位的长度，以结合所述关联部位和各所述移动连接部位的转动角参数，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设方向包括第二预设方向；
构建所述关联部位的移动加速度矩阵，包括：
从各所述移动连接部位中确定第一移动连接部位和第二移动连接部位，其中，所述第一移动连接部位相对于所述第二移动连接部位更靠近所述关联设备；
基于所述第一移动连接部位的移动加速度和所述关联部位的转动角加速度，构建所述关联部位的移动加速度矩阵，其中，所述第一移动连接部位的移动加速度为基于所述第二移动连接部位的转动角加速度、长度和第二移动连接部位的移动加速度计算的。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述调用预设的计算模型，计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵，包括：
基于预设值和所述关联部位的长度计算所述移动加速度矩阵对应的权重矩阵。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度，包括：
根据所述移动参数集合计算所述关联部位在各预设方向的移动加速度和转动角加速度，以构建对应各预设方向的加速度矩阵；
获取所述目标用户对应的转动惯量，以根据所述转动惯量、所述关联部位的质量、以及所述关联部位相对各预设方向的长度构建的所述关联部位的属性矩阵；
将所述加速度矩阵与所述属性矩阵相乘，得出所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度，确定所述预测部位的损伤结果，包括：
获取各所述预设方向分别对应的承受力等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第一损伤等级；
获取各所述预设方向分别对应的弯曲度等级区间，以分别与所述预测部位在各所述预设方向分别对应的弯曲度匹配，得到所述预测部位在各所述预设方向的第二损伤等级；
根据所述第一损伤等级和所述第二损伤等级，确定所述预测部位的损伤结果。
10.一种用户损伤预测装置，其特征在于，包括：
获取单元，被配置成响应于损伤预测指令，获取对应的目标用户和预测部位，查询所述预测部位的关联部位；
采集单元，被配置成采集所述目标用户在各预设方向分别对应所述预测部位和所述关联部位的移动参数集合；
确定单元，被配置成获取所述关联部位的质量和所述关联部位的长度，以调用预设预测模型，结合各所述预设方向对应移动参数集合，确定所述预测部位在各所述预设方向分别对应的承受力和弯曲度；
所述确定单元，还被配置成根据所述目标用户头部的承受力和弯曲度，确定所述目标用户颈部的损伤程度。
11.一种车辆，其特征在于，包括权利要求10所述的用户损伤预测的装置。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。
13.一种计算机可读介质，其上存储有实现用户损伤预测的计算机程序，其特征在于，包括：
所述计算机程序被车载处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311105356.7A CN117179750A (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 用户损伤预测的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311105356.7A CN117179750A (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 用户损伤预测的方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117179750A true CN117179750A (zh) | 2023-12-08 |
Family
ID=88999018
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311105356.7A Pending CN117179750A (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 用户损伤预测的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117179750A (zh) |
-
2023
- 2023-08-30 CN CN202311105356.7A patent/CN117179750A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107816976B (zh) | 一种接近物体的位置确定方法和装置 | |
| CN113879295B (zh) | 轨迹预测方法及装置 | |
| US10410250B2 (en) | Vehicle autonomy level selection based on user context | |
| US10818110B2 (en) | Methods and systems for providing a mixed autonomy vehicle trip summary | |
| CN112639883A (zh) | 一种相对位姿标定方法及相关装置 | |
| CN113498529B (zh) | 一种目标跟踪方法及其装置 | |
| CN105034979A (zh) | 车辆主动安全控制方法与系统 | |
| JPWO2019155719A1 (ja) | キャリブレーション装置とキャリブレーション方法およびプログラム | |
| EP4307251A1 (en) | Mapping method, vehicle, computer readable storage medium, and chip | |
| CN113859265A (zh) | 一种驾驶过程中的提醒方法及设备 | |
| CN116872976A (zh) | 一种自动驾驶异常处理方法、装置及车辆 | |
| CN116968742A (zh) | 一种车辆自动驾驶方法和装置 | |
| CN116946185A (zh) | 一种自动驾驶方法、装置及车辆 | |
| CN114782638B (zh) | 生成车道线的方法、装置、车辆、存储介质及芯片 | |
| CN117179750A (zh) | 用户损伤预测的方法及装置 | |
| CN115221151A (zh) | 车辆数据的传输方法、装置、车辆、存储介质及芯片 | |
| CN115056784A (zh) | 车辆控制方法、装置、车辆、存储介质及芯片 | |
| CN116935362A (zh) | 一种碰撞损伤预测方法、装置及车辆 | |
| CN117170384A (zh) | 一种车辆自动驾驶方法和装置 | |
| CN111845786B (zh) | 自动行驶策略的确定方法及装置 | |
| CN115257628B (zh) | 车辆控制方法、装置、存储介质、车辆及芯片 | |
| CN117183795A (zh) | 一种车辆充电方法、车辆充电机器人和系统 | |
| CN116763278A (zh) | 一种健康监控方法、装置及车辆 | |
| CN117183949A (zh) | 一种车门智能防磕碰方法和装置 | |
| CN117911527A (zh) | 一种校准车载拍摄设备的方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |