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龙图腾网获悉广州汽车集团股份有限公司申请的专利车辆的碰撞防护方法、装置、车辆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：CN118833232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202410962123.7，技术领域涉及：B60W40/00；该发明授权车辆的碰撞防护方法、装置、车辆及存储介质是由范德军;许俊杰;卢静;蒋平;梁嘉文设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆的碰撞防护方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种车辆的碰撞防护方法、装置、车辆及存储介质，包括：获取当前车辆的感知数据、ADAS信号、车内约束系统信号；根据感知数据确定至少一个周边车辆的车辆型号，并根据至少一个周边车辆的车辆型号，从预设的数据库中确定每个周边车辆的车身结构信息；根据每个周边车辆的车身结构信息、ADAS信号和车内约束系统信号得到当前车辆与至少一个周边车辆发生碰撞时的乘员伤害预测结果，并根据乘员伤害预测结果生成当前车辆的安全防护策略，并根据安全防护策略对当前车辆进行控制。由此，解决了相关技术预测的乘员损伤精度过低的问题，通过预测碰撞发生时的乘员损伤情况调整车辆的执行器，为乘员的安全防护提供了保障。

本发明授权车辆的碰撞防护方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆的碰撞防护方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当前车辆的感知数据、ADAS信号、车内约束系统信号； 根据所述感知数据确定至少一个周边车辆的尾部特征； 获取多个目标车辆的尾部特征和每个目标车辆的车辆型号； 将多个目标车辆中部分目标车辆的尾部特征和部分目标车辆对应的车辆型号作为第一训练集，并将多个目标车辆中剩余目标车辆的尾部特征和所述剩余目标车辆对应的车辆型号作为第一验证集； 将所述第一训练集中的部分目标车辆的尾部特征作为输入，所述第一训练集中的部分目标车辆对应的车辆型号作为输出，训练预设的第一深度学习网络，得到初始车辆型号识别模型； 将所述第一验证集中剩余目标车辆的尾部特征输入至所述初始车辆型号识别模型，并基于所述第一验证集中所述剩余目标车辆对应的车辆型号验证所述初始车辆型号识别模型的输出结果，若验证结果满足预设条件，则将所述初始车辆型号识别模型作为预先训练的车辆型号识别模型，否则，重新调整所述第一训练集和所述第一验证集的划分比例后重新训练所述初始车辆型号识别模型，直至得到预先训练的车辆型号识别模型； 分别将每个周边车辆的尾部特征输入至预先训练的车辆型号识别模型，得到每个周边车辆的车辆型号，并根据所述至少一个周边车辆的车辆型号，从预设的数据库中确定每个周边车辆的车身结构信息； 根据所述每个周边车辆的车身结构信息、所述ADAS信号和所述车内约束系统信号得到所述当前车辆与所述至少一个周边车辆发生碰撞时的乘员伤害预测结果，并根据所述乘员伤害预测结果生成所述当前车辆的安全防护策略，并根据所述安全防护策略对所述当前车辆进行控制。

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