視頻圖像在交通事故痕跡鑒定中的應用研究

摘 要：隨著交通監(jiān)控技術(shù)的普及，視頻圖像在交通事故處理中日益重要。為了提高事故處理效率和準確性，為交通安全提供有力支持。通過視頻圖像可以分析事故車輛的車速及駕駛員操作行為，直觀分析事故車輛通行的交通信號燈情況，也可以輔助分析車體痕跡、事故形態(tài)及EDR數(shù)據(jù)，通過拓展應用可以深度分析事故發(fā)生的原因，為交通事故的深度分析提供了科學的物證證據(jù)。

關(guān)鍵詞：視頻圖像 瞬時速度 事故形態(tài) 深度分析

目前，視頻圖像車速計算方法在實踐中已應用成熟，云南省在2016年也頒布了地方標準，對行業(yè)標準計算方法進行了補充，視頻車速計算方法已成為交通事故車輛速度鑒定的主要方法，視頻圖像還可以對駕駛員行為、交通信號燈等進行分析，同時視頻圖像以其直觀明了的特點也可以作為痕跡鑒定的輔助手段，視頻圖像在交通事故痕跡物證鑒定領(lǐng)域的應用研究還在不斷深入。

1 視頻圖像在交通事故痕跡物證鑒定中的應用

1.1 車輛速度鑒定

視頻圖像車速計算方法最主要的作用是計算肇事車輛在視頻圖像內(nèi)行駛的速度[1]，目前行業(yè)標準方法在目標車輛不能實現(xiàn)點對點時計算結(jié)果為區(qū)間，云南省地標方法可以計算圖像內(nèi)某一時刻目標車輛的瞬時速度，主要有車身標尺、地面標尺、網(wǎng)格法、車載視頻等計算方法，在實踐中實用性較強。

1.2 駕駛員操作行為的分析

視頻圖像中對目標車輛車速的計算可以得到一系列時間速度散點，繪制成散點圖后可以根據(jù)散點圖對駕駛員的操作行為進行分析。例如，一輛轎車直行通過路口時與橫穿馬路的行人發(fā)生碰撞，通過視頻圖像可以準確確定碰撞時間點及駕駛員采取的措施，散點圖可以確定駕駛員采取措施時的時間點以及采取措施的強度。

由散點圖及運動跟蹤軌跡可知，轎車肇事前處于先近似勻速再減速的行駛狀態(tài)，勻速段的車速約為38km/h，碰撞時刻的車速約為32km/h，駕駛員采取的措施為制動，制動減速度約為7.2g/s2，駕駛員在此次事故中的操作行為是：以勻速直行通過路口，發(fā)現(xiàn)行人后采取制動措施，制動減速度為全制動狀態(tài)，與行人發(fā)生碰撞時速度已降低。

1.3 事故車輛交通信號燈分析

視頻圖像可以對其范圍內(nèi)行駛的車輛是否違反交通信號燈行駛進行分析[2]，例如，某無號牌電動三輪車通過十字路口時與車輛發(fā)生垂直碰撞，如果兩車都完全按照交通信號燈行駛的話，兩車不可能相遇，事故發(fā)生說明其中一車違反了交通信號燈行駛。

1.4 車輛外觀及號牌特征鑒定

在肇事逃逸案件中，利用監(jiān)控視頻圖像對逃逸車輛的外觀特征及號牌數(shù)字特征進行鑒定可以快速鎖定逃逸車輛，結(jié)合外觀及號牌特征，對于套牌車輛也可以進行快速的排查，在交通事故逃逸案件中得到廣泛的應用。

2 視頻圖像在新領(lǐng)域的應用

2.1 車體痕跡鑒定

車輛與行人發(fā)生碰撞時往往不會留下明顯的痕跡或附著物，傳統(tǒng)的痕跡鑒定不能做出同一性認定，此時視頻圖像則可以解決傳統(tǒng)痕跡鑒定無法認定的問題。例如，一輛電動自行車涉嫌與行人發(fā)生碰撞，行人昏迷不醒，電動自行車駕駛員反應其車輛并未與行人身體發(fā)生碰撞，行人是自行倒地受傷，這類案件中痕跡鑒定起到了一錘定音的作用。

經(jīng)對電動自行車車體痕跡檢驗，電動自行車儲物筐立柱檢見有一處離斷痕跡，儲物筐表面灰塵泥土減層痕跡的附近檢見類衣物紡織物纖維，但在儲物筐前部未檢見其他刮擦、碰撞變形、損壞痕跡，其痕跡形態(tài)符合與相應高度軟質(zhì)客體接觸形成的特征，但上述痕跡與附著物不能做出電動自行車與行人發(fā)生過碰撞的同一性認定。

結(jié)合肇事路段事發(fā)時監(jiān)控視頻進行分析，在視頻中事發(fā)前行人行走的方向與電動自行車行駛方向相反，事發(fā)時行人身體可見與其行走方向相反、與電動自行車行駛方向相同的快速運動狀態(tài)，此狀態(tài)為人體受到外力沖擊后（方向相反運動的電動自行車的碰撞）向其行走方向的反方向倒地的過程。

綜上所述，電動自行車儲物筐前部檢見的痕跡及附著物在類型、高度、部位、形成機理、物質(zhì)轉(zhuǎn)移方面與軟質(zhì)客體發(fā)生過接觸相互對應，符合造痕客體與承痕客體的對應關(guān)系，結(jié)合視頻圖像的分析，在事發(fā)地點行人受到與其行走方向相反的外力沖擊，這個外力與電動自行車的運動方向、時間節(jié)點、空間位置相一致，電動自行車與行人發(fā)生過碰撞可以做同一性認定。

2.2 駕乘關(guān)系鑒定

在交通事故痕跡物證鑒定中駕乘關(guān)系鑒定屬于復雜疑難鑒定，特別是摩托車或電動自行車的駕乘關(guān)系鑒定，往往是事故中爭議較多的地方，視頻圖像的引入使得駕乘關(guān)系的鑒定在實踐中可操作性、準確性都得到了提高。例如，某路口發(fā)生一起貨車與摩托車相撞的交通事故，摩托車上載乘兩人，其中一人取得了摩托車駕照、另一人未取得摩托車駕照，事故導致有駕照的人員死亡，未取得駕照的人員受重傷，事故后重傷人員陳述是死者駕車，死者家屬提出異議，需要做駕乘關(guān)系鑒定，視頻圖像中可以清晰辨認著黑色衣服的人員為駕駛員，白色衣服人員為載乘人員，正好與當事人的陳述相反。

2.3 利用視頻圖像驗證EDR數(shù)據(jù)

EDR數(shù)據(jù)分析目前已經(jīng)應用在交通事故痕跡物證鑒定領(lǐng)域，但是EDR數(shù)據(jù)的真實性、合理性及科學性一直是實踐應用中備受關(guān)注的重點，利用視頻圖像的運動軌跡還原及車速計算可以對EDR數(shù)據(jù)進行分析驗證，例如車輛在肇事前采取了避險措施（轉(zhuǎn)向或者制動），EDR數(shù)據(jù)中會記錄，同時通過視頻圖像也可以進行分析，這樣兩種方法進行相互驗證就可以大大提高EDR數(shù)據(jù)分析的準確性[3]。

3 視頻圖像在事故原因深度分析的應用

3.1 利用視頻圖像準確計算圖像范圍外的車速

視頻圖像只能計算車輛出現(xiàn)在圖像范圍內(nèi)時的車速，視頻圖像之外的車速由于無法觀察到運動軌跡而不能計算，但是事故發(fā)生時往往圖像外的車速是導致事故發(fā)生與事故后果嚴重程度的主要原因，需要在視頻圖像的基礎(chǔ)上對圖像外的車速進行計算，此時就需要結(jié)合多種條件對事故原因進行深度分析計算。

3.1.1 結(jié)合現(xiàn)場勘查痕跡計算

在一起典型案例中，車輛進入視頻圖像范圍內(nèi)是已經(jīng)失控發(fā)生側(cè)滑，在視頻圖像內(nèi)只能計算車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶時的車速，經(jīng)現(xiàn)場勘查，該車駛?cè)刖G化帶之前在道路上留下兩條側(cè)滑印長度分別為46m，50m，側(cè)滑印結(jié)束后車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶后與監(jiān)控設(shè)備桿相撞，故可以結(jié)合肇事現(xiàn)場車輛側(cè)滑印及側(cè)滑印結(jié)束后駛?cè)胫醒刖G化帶內(nèi)時的視頻車速計算結(jié)果來共同分析計算車輛在圖像外失控開始側(cè)滑時的車速。

（1）側(cè)滑印結(jié)束后車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶時的車速計算

根據(jù)GA/T 1133-2014中4.1.2條的規(guī)定，鑒定人根據(jù)公式v=s/t，計算目標車輛在23：14：00（秒）第03幀（如圖3）—23：14：00（秒）第07幀（如圖4）時段內(nèi)運動的平均速度：

根據(jù)上式計算，該車側(cè)滑印結(jié)束后車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶時（視頻圖像顯示時間：23時14分0.12秒至0.28秒時段）的車速約為80km/h。

（2）結(jié)合現(xiàn)場痕跡及視頻車速計算結(jié)果分析視頻外車速

根據(jù)能量守恒定律，該車失控開始產(chǎn)生側(cè)滑時的動能為兩部分：第一部分為車輛在路面上發(fā)生側(cè)滑所消耗的動能，另一部分為車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶內(nèi)時的動能，故可得下式：

為車輛失控開始產(chǎn)生側(cè)滑時的車速，km/h；

簡化上述公式（1）后可得：

為車輛在肇事現(xiàn)場留下的側(cè)滑印對應的車速，km/h；

將數(shù)據(jù)代入公式（3），得：=26.19m/s=94.3km/h

為車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶內(nèi)時的車速，=22.22m/s；

將上述數(shù)據(jù)代入公式（2），得：

=34.35m/s=123.7km/h

綜上所述，該車在視頻圖像外失控時的車速約為124km/h，事故原因為城市道路上車速過快，駕駛員操作不當致使車輛側(cè)滑失控，最終與綠化帶發(fā)生碰撞，造成人員死亡的交通事故。

3.1.2 結(jié)合車身損壞情況分析車速

在一起典型案例中，轎車與前方行駛的貨車追尾相撞，轎車肇事碰撞后左前部保險杠，左前部車架、左前部翼子板、右前部引擎蓋及左側(cè)車身A、前擋風玻璃左側(cè)均產(chǎn)生不同程度的變形，貨車裝有行車記錄儀，通過行車記錄儀視頻也不能觀察到轎車行駛的軌跡，如圖5所示，視頻圖像只能計算貨車行駛的速度，但是轎車的車速對于事故原因的調(diào)查更為重要。

轎車左前部車身與剛性壁障碰撞后發(fā)生變形的高度為530mm，碰撞變形大部分產(chǎn)生在左前部，重疊率約為50%，如圖6所示，近似符合《交通事故分析基礎(chǔ)與應用》中的重疊率為50%，剛性壁障高度為H=550mm的計算模型，根據(jù)實際測量變形的尺寸進行計算。

由于兩車總質(zhì)量懸殊較大，追尾碰撞過程中后車對于前車的動量變化量影響非常小，近似為貨車肇事碰撞前的車速，根據(jù)貨車行車記錄儀視頻的計算貨車肇事碰撞前的車速約為4.44m/s，故=4.44m/s，將及代入公式（2）中計算可得：

=18.85+4.44=23.29m/s=83.8km/h

綜上所述，轎車事發(fā)時的車速約為84km/h，事故發(fā)生的原因是轎車行車速度過快在前方車輛減速避險時未采取正確的措施保持安全距離，導致車輛在高速情況下與前方貨車尾部發(fā)生碰撞，造成人員傷亡的交通事故。

3.2 利用視頻圖像深度分析事故原因

在視頻圖像中，可以觀察到事故車輛的行駛軌跡，通過行駛軌跡可以計算瞬時車速，通過瞬時車速散點圖的線性回歸可以分析車輛運動的規(guī)律，從而分析事故發(fā)生的原因。在一起典型案例中，一輛轎車在坡上發(fā)生溜車與車輛后方人員發(fā)生碰撞，導致多人死亡的交通事故，駕駛員陳述其駕駛車輛在正常上坡過程中突然發(fā)生后溜，車輛發(fā)生故障才導致事故的發(fā)生，利用視頻圖像對事故車輛運動規(guī)律進行深度分析，從而準確分析事故發(fā)生的原因。

4 結(jié)語

視頻圖像不僅可以分析計算事故車輛的車速，通過視頻圖像還可以分析車輛通行時的交通信號燈狀態(tài)，輔助分析車輛痕跡及事故形態(tài)，在視頻圖像基礎(chǔ)上的深度分析可以還原事故的原因，分析方法科學、合理，進一步拓展了視頻圖像在交通事故痕跡物證鑒定領(lǐng)域內(nèi)應用的廣度和深度。

基金項目：云南省交通科學研究院有限公司科技創(chuàng)新項目“EDR在司法鑒定實踐中的應用研究”（JKYZLX-2022-04）。

參考文獻：

[1]中華人民共和國公安部.基于視頻圖像的車輛行駛速度技術(shù)鑒定：GA/T1133-2014[S].2014.

[2]云南省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局.基于視頻圖像的道路交通事故分析方法：DB53/T 806-2016[S].2016.

[3]山崎俊一.交通事故分析基礎(chǔ)與應用[M].北京：北京大學出版社，2012.