基于時間插值法的交通事故車速鑒定方法研究*

趙麗麗，唐陽山

(遼寧工業(yè)大學(xué)，遼寧 錦州 121000)

車速鑒定結(jié)果是對交通事故責(zé)任認定進行劃分的重要依據(jù)，而目前事故處理中面臨的較大難題是事故車輛行駛速度的計算。傳統(tǒng)的車速鑒定方法(如雷達檢測器、地下線圈檢測器等)較成熟，但其成本較高，且對于復(fù)雜交通事故難以精確測量。基于視頻的車速鑒定方法不僅成本低，而且可方便快捷地對車速進行鑒定，還可還原交通事故發(fā)生場景，從而對復(fù)雜的交通事故進行精確測量。何烈云提出利用直接線性變換法進行像方坐標系和物方坐標系轉(zhuǎn)換，由目標車輛特征點的像方坐標獲得目標車輛特征點的物方坐標，再利用視頻幀間差分法測算車輛的行駛速度。Elnaz Vakili等提出一種基于成像系統(tǒng)的幾何形狀和定義固心角的速度計算新方法，通過提取視頻幀，在兩幀中確定車牌在圖像平面上的位置，計算車牌圖像中的像素數(shù)，然后利用立體角關(guān)系計算兩幀內(nèi)車輛的位移和速度。張濤等采用GA/T 643—2006《典型交通事故形態(tài)車輛行駛速度技術(shù)鑒定》推薦的計算方法、基于視頻圖像的計算方法及計算機再現(xiàn)仿真方法對一起交通事故進行了車速鑒定。和麗平介紹了時間插值法、距離插值法和網(wǎng)格法3種基于監(jiān)控視頻的車速鑒定方法，得出現(xiàn)有時間插值法假設(shè)目標車輛勻速行駛，忽略了視頻圖像幀間加速度，距離插值法常用于視頻出現(xiàn)“丟幀”的情況。為提高車速鑒定精度，該文針對現(xiàn)有時間插值法因忽略目標車輛在相鄰兩幀視頻圖像之間存在加速度而引起誤差的不足，提出考慮目標車輛在相鄰兩幀圖像之間存在加速度的時間插值法。

1 交通事故車速鑒定方法

基于視頻的車速計算方法主要分為基于固定式視頻圖像和基于車載式視頻圖像的車輛行駛速度計算方法，這里主要研究基于固定式視頻圖像的車輛行駛速度計算方法。文獻[5]采用的時間插值法是在假定車輛做勻速運動的基礎(chǔ)上進行的，然而當(dāng)司機發(fā)現(xiàn)要發(fā)生事故前會進行緊急制動，大多數(shù)情況下是做變速運動，為提高車速計算精度，在傳統(tǒng)時間插值法中融入加速度。選擇車輛的前、后輪中心作為特征點。車速計算模型見圖1。

X(0)q、X(0)h分別為前、后輪中心在第一幀圖像時的橫坐標；X(n)q、X(n)h分別為前、后輪中心在第n幀圖像時的橫坐標；X(n+1)q、X(n+1)h分別為前、后輪中心在第n+1幀圖像時的橫坐標；L為前、后輪中心之間的距離，為一個特征長度

當(dāng)車輛行駛到第n幀圖像時后輪中心位置在X(0)q之后，行駛到第n+1幀圖像時在X(0)q之前，很難與X(0)q重合，需在n～(n+1)幀圖像之間進行插值計算，求出兩個特征點重合的時間。

1.1 傳統(tǒng)的時間插值法

使用傳統(tǒng)的時間插值法計算多個連續(xù)車速。設(shè)視頻的幀速率為f，α為X(0)q與X(n)h或X(n+1)h重合前的整幀數(shù)量，則目標車輛行駛一個特征長度的時間為：

(1)

目標車輛行駛一個特征長度的平均速度為：

(2)

隨著目標車輛一直向前行駛，以視頻的第二幀為起點，重復(fù)上述過程，可計算出多個連續(xù)幀間車速vm。設(shè)共計算出j個車速。

1.2 優(yōu)化的時間插值法

利用融合相鄰兩幀圖像之間加速度的時間插值法，對上述運用傳統(tǒng)時間插值法求得的j個車速進行修正。步驟如下：

(1)按式(3)求第k個加速度。

(3)

(2)按式(4)求平均加速度。

(4)

(3)按式(5)對車輛行駛一個特征長度的時間進行矯正。

(5)

式中：α為車輛行駛一個特征長度內(nèi)整數(shù)幀的個數(shù)；vfq為前輪中心行駛一個特征長度后，其前一幀圖像時的車速(如車輛在第1幀圖像到第6幀圖像之間走完一個特征長度，則vfq為第5幀圖像時的車速)；Xq1、Xh1分別為車輛行駛一個特征長度時首幀的前、后輪中心的橫坐標；Xhn為車輛行駛一個特征長度時第n幀的后輪中心的橫坐標。

(4)按式(6)求車輛在整幀時刻的車速。

(6)

式中：vn為車輛在第n幀的速度；vk為vm中時間上離vn最近的車速；tk為vk對應(yīng)的時間。

(5)按式(7)對車輛行駛一個特征長度的車速進行矯正。

vfq)]

(7)

2 提高視頻圖像質(zhì)量與效率

文獻[6]選取的特征點為車尾線，文獻[7]選取的特征點為車廂前后連接點，文獻[8]選取的特征點為輪胎接地點。這里選取目標車輛的車輪中心為特征點進行車速計算，需獲取車輪中心的坐標位置。

2.1 提高視頻圖像質(zhì)量

車輪表面污漬、天氣狀況、照明條件等會導(dǎo)致采集的圖像存在一定干擾和噪聲，需對圖像進行預(yù)處理，突出車輛圖像的有用信息，消除或減少無用信息，初步提升視頻圖像質(zhì)量。圖像增強處理的目的在于突出圖像中感興趣的成分，使原來不清晰的圖像變得清晰。在對車輪中心進行標定前對采集到的圖像進行質(zhì)量增強處理，如先對圖2(a)所示彩色圖像進行灰度化處理[見圖2(b)]，然后對灰度圖像進行圖像增強、圖像去噪[見圖2(c)、(d)]，增強圖像質(zhì)量。

圖2 圖像增強處理

2.2 提高視頻圖像處理效率

ROI即感興趣區(qū)域，為包含目標的區(qū)域，通過ROI定位選擇車輪為感興趣區(qū)域可大大減少后面的運算量。為此，通過ROI定位對圖像進行適當(dāng)裁剪，提高視頻圖像處理效率。為方便處理，把RGB真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后通過上述圖像質(zhì)量增強技術(shù)進行圖像增強，最后利用Kinovea軟件快速獲取視頻圖像中目標車輛特征點及虛擬參照線的圖像坐標。

3 實例驗證

3.1 基本案情

2012年3月1日上午8點，楊某某駕駛小型轎車沿某市某區(qū)某街道由北向南行駛，與張某某駕駛的沿該街道由南向北行駛的三輪車發(fā)生碰撞，造成楊某某和張某某受傷及兩車受損的道路交通事故。

3.2 設(shè)置虛擬線

通過觀察視頻中目標車輛的行駛特點，在適當(dāng)位置設(shè)置虛擬線，虛擬線設(shè)置方案見圖3。目標車輛行駛至第4幀圖像時，目標車輛后輪中心位于第0幀圖像目標車輛前輪之前，而目標車輛行駛至第5幀圖像時，目標車輛后輪中心位于第0幀圖像目標車輛前輪之后，故在第4幀圖像與第5幀圖像之間進行插值，利用前述優(yōu)化時間插值法計算車速。

圖3 設(shè)定虛擬參照線

3.3 車速計算

先利用ROI定位技術(shù)選擇感興趣區(qū)域，然后利用圖像處理技術(shù)對視頻圖像質(zhì)量進行增強，最后利用Kinovea軟件獲取目標車輛特征點及虛擬參照線的圖像坐標。分別利用傳統(tǒng)時間插值法和優(yōu)化時間插值法對車速進行鑒定，傳統(tǒng)時間插值法鑒定的車速為58.65 km/h,優(yōu)化時間插值法鑒定的車速為59.53 km/h。事故車輛的實際車速為60 km/h，與傳統(tǒng)時間插值法鑒定車速相比，優(yōu)化時間插值法的車速鑒定誤差降低1.47%，說明文中方法具有一定的有效性。

4 結(jié)論

利用圖像預(yù)處理及圖像增強、圖像去噪等技術(shù)提高圖像質(zhì)量，再利用Kinovea軟件獲取目標車輛特征點及虛擬參照線的圖像坐標，可避免因圖像質(zhì)量噪聲問題帶來的誤差，提高特征點的坐標標定精度。利用文中提出的考慮目標車輛在相鄰兩幀圖像之間存在加速度的時間插值法對目標車輛進行行駛速度鑒定，可提高交通事故車輛速度鑒定精度。