车辆碰撞事故严重度的预测方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种车辆碰撞事故严重度的预测方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：采集车辆碰撞事故的多模态数据，对多模态数据进行预处理；将预处理后的结构化数值数据通过格拉姆角场方法转换为第一特征图；将预处理后的非结构化文本数据通过预训练语言模型转换为文本语义向量，将文本语义向量转换为第二特征图；将第一特征图与第二特征图进行尺寸对齐，并在通道维度上进行拼接，得到多通道融合图像；将多通道融合图像输入至第一深度学习模型，输出事故严重性预测结果。该方法有效提升了对严重伤害事故的识别灵敏度与预测召回率，同时避免了复杂的人工特征工程，增强了模型的泛化能力与可解释性。