乘员保护是车辆碰撞安全研究中最为核心的问题之一。自动驾驶技术的快速发展在给人们出行带来便利的同时也对车辆乘员保护提出了新的要求。当前车辆的乘员保护系统主要是针对正常坐姿下标准身材的乘员进行设计、开发和测试的。随着车辆自动化水平的不断提高以及人口老龄化和肥胖化的趋势日益显著,将会导致越来越多偏离标准身材的和处于非正常坐姿的驾乘人员在碰撞事故中受到更严重的损伤。为了提高自动驾驶车辆对多样化坐姿和体征的乘员的保护性能,本文从车辆主被动安全结合的角度出发,借助于当前广泛应用的计算机视觉技术和深度学习方法,对无人驾驶工况下乘员的坐姿及体征识别展开研究。本文研究内容如下:（1）结合未来交通事故场景的变化讨论了自动驾驶车辆中乘员保护面临的问题与挑战以及传统乘员约束系统的局限性;分析了无人驾驶工况下乘员的坐姿及体征识别系统的设计开发要求并且提出了乘员坐姿及体征识别研究的技术路线。（2）为了研究在自动驾驶车辆碰撞事故中乘员的损伤响应和损伤机理,基于多刚体和有限元耦合仿真技术对不同坐姿模式中传统乘员约束系统保护下假人的损伤进行了数值化研究,并且结合假人运动响应分析了不同约束形式下假人的损伤机理。（3）基于事故统计调查研究总结了年龄与碰撞事故中乘员损伤之间的相关性,在此基础上根据损伤风险差异将乘员的年龄分布划分为不同的年龄区间;依据年龄分类结果设计了一个基于单目视觉技术和深度学习方法的乘员年龄和性别识别模型。（4）针对无人驾驶工况下乘员舱的场景搭建了一个标注有身高和臂展数据的坐姿乘员图片数据集;结合人体测量研究和3D人体姿态估计研究提出了一个基于坐姿乘员关节点数据的身高测量方法,并且在自制的坐姿乘员数据集上对该方法进行了评估。