特許
J-GLOBAL ID：202003000532674887

衝突傷害予測モデル作成方法、衝突傷害予測方法、衝突傷害予測システム及び先進事故自動通報システム

発明者：
國富 将平

國富 将平 について

, 
鴻巣 敦宏

鴻巣 敦宏 について


出願人/特許権者：
一般財団法人日本自動車研究所

一般財団法人日本自動車研究所 について


代理人 (1件)： 弁護士法人クレオ国際法律特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-193564
公開番号（公開出願番号）：特開2020-061088
出願日： 2018年10月12日
公開日（公表日）： 2020年04月16日
要約：
【課題】自動車衝突事故時において、受傷対象者の衝突傷害レベルの予測精度を向上すること。【解決手段】自動車事故発生時に受傷対象者の衝突傷害レベルを予測するのに用いる衝突傷害予測モデルを作成する衝突傷害予測モデル作成方法であって、下記の手順とする。過去に発生した自動車事故時に観測された受傷対象者の衝突事故画像と傷害情報によるデータベースを作成する。データベースを機械学習の実施に適した形式に変換し、衝突事故画像データと傷害情報データを関連させた多数の学習データセットを作成する。人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズムを用いた人工知能モデルを選定し、学習データセットに対して深層学習を実施する。衝突傷害予測モデルとして、深層学習を実施した学習済みの人工知能モデルを作成する。【選択図】図4
請求項（抜粋）：
自動車事故発生時に受傷対象者の衝突傷害レベルを予測するのに用いる衝突傷害予測モデルを作成する衝突傷害予測モデル作成方法であって、 過去に発生した自動車事故時に観測された受傷対象者の衝突事故画像と傷害情報によるデータベースを作成し、 前記データベースを機械学習の実施に適した形式に変換し、衝突事故画像データと傷害情報データを関連させた多数の学習データセットを作成し、 人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズムを用いた人工知能モデルを選定し、前記学習データセットに対して深層学習を実施し、 前記衝突傷害予測モデルとして、前記深層学習を実施した学習済みの人工知能モデルを作成する ことを特徴とする衝突傷害予測モデル作成方法。
IPC (9件)：
G16H 50/70 ,  G08G 1/00 ,  G08B 25/04 ,  G08B 25/08 ,  G08B 25/00 ,  G06Q 10/04 ,  G06N 20/00 ,  G06N 3/08 ,  B60R 21/00
FI (10件)：
G16H50/70 ,  G08G1/00 J ,  G08B25/04 K ,  G08B25/08 A ,  G08B25/00 510M ,  G06Q10/04 ,  G06N99/00 153 ,  G06N3/08 ,  G08G1/00 D ,  B60R21/00 340
Fターム (23件)：
5C087AA02 ,  5C087AA07 ,  5C087AA37 ,  5C087DD13 ,  5C087EE07 ,  5C087FF01 ,  5C087FF02 ,  5C087GG02 ,  5C087GG14 ,  5C087GG70 ,  5C087GG83 ,  5H181AA01 ,  5H181BB04 ,  5H181CC04 ,  5H181FF10 ,  5H181FF13 ,  5H181FF27 ,  5H181FF32 ,  5H181MB07 ,  5H181MB08 ,  5H181MC17 ,  5L049AA04 ,  5L099AA03
引用特許：
出願人引用 (4件)
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審査官引用 (4件)
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