楊偉民　王同建　孟軍偉

摘 要：現(xiàn)行的基于視頻圖像的車速鑒定方法，主要適用于清晰視頻圖像情況，而對于模糊視頻圖像則在鑒定分析過程中難以實現(xiàn)標定距離的準確測量，具有一定的局限性。在具體分析現(xiàn)行標準方法局限性的基礎(chǔ)上，經(jīng)過大量的交通事故鑒定實踐與探索，提出了基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析車速鑒定的方法，闡述了該方法的原理，給出了具體工作流程，并針對不同的現(xiàn)場環(huán)境與條件進一步將再現(xiàn)定位測量細分為直接測量法和間接測量法，有效地實現(xiàn)了不同情況下對目標車輛標定距離的精確定位測量以及幀分析的車速鑒定。最后，通過兩個典型案例分別對上述方法進行了應(yīng)用驗證，從而保障了鑒定意見更為公正、客觀和準確。

關(guān)鍵詞：車速鑒定 現(xiàn)場再現(xiàn)定位 模糊視頻圖像 圖像幀分析

1 引言

在交通事故處理中，車輛行駛速度是責任認定的重要依據(jù)。在交警部門委托第三方鑒定機構(gòu)進行鑒定的案件中，幾乎全部都會包含有車輛行駛速度鑒定事項。在傳統(tǒng)的基于事故形態(tài)的車輛速度鑒定方法中，主要是應(yīng)用能量守恒定律、動量守恒定律和經(jīng)驗公式，存在著一定的局限性?，F(xiàn)行的“GB/T33195-2016《道路交通事故車輛速度鑒定》”標準中給出的滑動摩擦系數(shù)參考值主要源自日本學者在上世紀八十年代以前公布的相關(guān)數(shù)據(jù)[1]。隨著時代的發(fā)展，現(xiàn)有車輛的車型、結(jié)構(gòu)及材料均已經(jīng)發(fā)生了很大變化，上述參考值與現(xiàn)在的車輛和道路狀況已不相符，因而由此計算得到的車輛速度自然會與實際車速存在較大偏差。

此外，近些年來在普通道路的交通事故中，涉及電動兩輪車或電動三輪車的事故數(shù)量持續(xù)上升，已到達事故總量的85%以上。但現(xiàn)行的相關(guān)標準中，并未給出這兩種車輛翻倒后的車身滑動摩擦系數(shù)參考值，因而要想根據(jù)其倒地滑移距離來鑒定車速，只能參考標準中翻倒摩托車的車身滑動摩擦系數(shù)參考值。以此得出的結(jié)果，往往要比基于視頻圖像的車速鑒定結(jié)果以及由EDR數(shù)據(jù)記錄的車速值偏高[2]，準確性不高，有時偏差甚至達到20%以上。

隨著警用攝像頭及各種民用監(jiān)控的日益普及，視頻圖像資料已出現(xiàn)在大量案件的鑒定材料中，基于視頻圖像的車輛行駛速度技術(shù)鑒定目前得到了廣泛應(yīng)用。在依據(jù)公安部發(fā)布的現(xiàn)行標準“GA/T1133-2014《基于視頻圖像的車輛行駛速度技術(shù)鑒定》”鑒定車速過程中，對視頻圖像的清晰度有較高的要求，然而在現(xiàn)實中由于交通事故的偶發(fā)性和時間地點的不確定性等，往往在案發(fā)現(xiàn)場或附近所提取的固定式視頻圖像中有60%以上的會因光線、距離、像素等原因的影響，存在著圖像模糊不清的現(xiàn)象，難以滿足相關(guān)標準的適用條件，使得基于視頻圖像的車速鑒定工作難度大大增加，準確性降低。

因此，如何有效地利用這些模糊的視頻圖像資料，實現(xiàn)車速的準確鑒定，已成為事故車輛速度鑒定中的重要研究課題。為此，本文提出了一種基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析的車速鑒定方法，通過還原再現(xiàn)事故現(xiàn)場各對象在視頻圖像幀畫面中的位置，實現(xiàn)對目標車輛在幀間運動距離的精確標定，從而克服了現(xiàn)有鑒定方法中存在的問題與局限性，有利于提高車速鑒定結(jié)果的公正性、客觀性和準確性。

2 基于視頻圖像鑒定車輛速度的標準方法

2.1 車輛速度鑒定的標準方法

在GA/T1133-2014《基于視頻圖像的車輛行駛速度技術(shù)鑒定》中規(guī)定了基于視頻圖像鑒定車速的標準方法。

第一步：設(shè)定參照物（即選取特征點），分為設(shè)定道路環(huán)境參照物和設(shè)定目標車輛參照物兩種方法。不論采用何種方法，均需設(shè)定兩個參照物。為確定目標車輛通過兩個參照物之間的圖像幀數(shù)，通常還需設(shè)定一個虛擬參照物。

第二步：測量所設(shè)定的兩個參照物之間的距離作為標定距離。

第三步：逐幀播放視頻圖像，確定視頻圖像的幀率和目標車輛通過標定距離的圖像幀數(shù)，計算目標車輛通過標定距離的時間。

第四步：運用速度計算公式計算目標車輛的行駛速度。

2.2 設(shè)定參照物的原則

在上述標準中規(guī)定了在視頻圖像關(guān)注區(qū)域內(nèi)設(shè)定參照物的原則[3]。

（1）道路環(huán)境參照物應(yīng)盡量選取車行道分界線、人行橫道線、路口導向線、路側(cè)電線桿、燈桿、樹木等具有明顯特征的固定物；

（2）目標車輛參照物應(yīng)選取目標車輛前后端點、前后輪輪心、前后燈具端點、車窗玻璃前后端點、輪胎與地面接觸點等特征位置；

（3）虛擬參照物的設(shè)定應(yīng)便于確定目標車輛通過該空間位置所用的時間，宜將虛擬參照物設(shè)定在與目標車輛某一特征點、道路環(huán)境參照物某一邊緣或端點重合的位置。

2.3 標準方法設(shè)定參照物的適用條件及其局限性分析

委托人提供的車輛速度鑒定視頻圖像資料，一般有車載式視頻圖像和固定式視頻圖像兩種。

車載式視頻圖像適用于設(shè)定道路環(huán)境參照物的方法鑒定車速。視頻攝像頭安裝在車體上，隨目標車輛同步運動，故可清晰記錄道路上的標線、路側(cè)的樹木和燈桿等固定物，可以方便地選取上述固定物作為參照物進行車速鑒定。

固定式視頻圖像適用于設(shè)定目標車輛參照物的方法鑒定車速。由于受到設(shè)備精度、安裝位置以及光照條件所限，委托方所提供的視頻圖像資料中有一少部分是清晰可辨的，而大部分則不夠清晰甚至模糊不清。對于清晰可辨的這部分視頻圖像，也可依據(jù)標準方法設(shè)定目標車輛參照物并進行車速鑒定。對于像素較低、攝像頭距離事發(fā)地點較遠以及光線條件較差導致的視頻圖像模糊的情況，由于無法清晰觀察目標車輛的車身特征點，故難以依據(jù)標準方法進行參照物設(shè)定及車速鑒定。即便勉強選定了參照物，也會因參照物邊界虛化不清和測量定位不準，而導致車速鑒定結(jié)果誤差較大。由此可見，對于模糊的視頻圖像來說，依據(jù)上述標準方法鑒定車速，客觀上存在著一定的不足和局限性。

鑒于上述原因，本文在多年理論研究和事故鑒定實踐的基礎(chǔ)上，提出了一種基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析的車速鑒定方法。這對于克服現(xiàn)行標準方法在實踐中的局限性，提高車速鑒定的準確性具有重要意義。

3 基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析車速鑒定方法的原理與實現(xiàn)

基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析的車速鑒定方法（以下簡稱為模糊圖像車速鑒定法）主要是通過對現(xiàn)場固定式視頻資料中模糊圖像幀內(nèi)容的分析，設(shè)定參照物并確定目標車輛通過兩個參照物相對應(yīng)空間位置的圖像幀數(shù)，利用現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量技術(shù)手段定位，對空間位置進行現(xiàn)場定位及距離測量，將其作為標定距離，實現(xiàn)特殊條件下的目標車輛行駛速度的鑒定。該方法主要涉及到光學透鏡成像原理及其相應(yīng)的計算方法、現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量原理與技術(shù)方法等，分別介紹如下。

3.1 透鏡成像原理與現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量原理方法

3.1.1 透鏡成像原理

固定式視頻圖像資料由安裝在路側(cè)的固定攝像機拍攝得到，其攝像頭成像基本原理是透鏡成像原理[4]。下面以一個理想的薄透鏡對物體成像的基本光路示意圖來說明相關(guān)原理，如圖1所示。

假設(shè)一個物體的高度為x1，到透鏡中心的距離為s1，透鏡的焦距為f。物體在透鏡另一側(cè)成像，成像高度為x2，到透鏡中心的距離為s2。由圖可見，從物體出發(fā)，穿過透鏡中心的光線與光軸成夾角，在透鏡兩側(cè)形成兩個相似三角形，根據(jù)近軸近似原則，當光線與光軸的夾角足夠小時，可以把近似為。于是，可以得到以下公式：

經(jīng)變形后得到：

數(shù)值M即為透鏡對物體成像的放大倍數(shù)，同時也是像距和物距之間的比例。對于固定焦距攝像頭而言，對物體產(chǎn)生的放大倍數(shù)是特定的，它由系統(tǒng)本身的結(jié)構(gòu)決定，不受外界因素干擾。

在圖1中，當物距s1遠遠大于相距s2，并且物體的高度x1遠遠大于透鏡直徑時，從物體出發(fā)，通過透鏡中心的光線和通過透鏡邊緣的兩條光線將無限接近，近似處在同一直線。此時，可近似將透鏡等效為一個點，記為O。從物體上不同的兩個點A和B出發(fā)穿過透鏡的兩條光線近似與線段AB構(gòu)成一個頂點為O的三角形，如圖2所示。

3.1.2 現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量原理

攝像頭鏡頭部分由多片透鏡構(gòu)成，物體通過鏡頭生成的光學圖像投射到圖像傳感器表面上，轉(zhuǎn)為電信號，轉(zhuǎn)換后變?yōu)閿?shù)字圖像信號[5]。根據(jù)上文所述及光的直線傳播理論，通過攝像頭觀察，當兩個物距不同的物體完全重合時，兩個物體的高度與其到攝像頭的距離成正比關(guān)系。將兩個物體簡化為兩條相互平行的線段AB、CD，將攝像頭簡化為點O。則線段CD、AB與分別通過點C和點A、點D和點B進入攝像頭O的兩條光線構(gòu)成兩個相似三角形，如圖2所示。設(shè)線段CD的長度為k，線段AB的長度為h，線段0A的長度為p1，線段OC的長度為p2，線段OE的長度為d1，線段OF的長度為d2，線段EF的長度為r。根據(jù)相似三角形的性質(zhì)，有以下比例關(guān)系：

模糊圖像車速鑒定法中的間接測量法即是基于相似三角形的這一性質(zhì)而實現(xiàn)的。在圖2中，設(shè)X為線段OC上任意一點，Y為線段OD上任意一點。則在OE的長度及∠BAO的角度確定的情況下，不論點X、點Y在任何位置，均可在自O(shè)點出發(fā)，分別通過點X和點Y的兩條射線上實現(xiàn)對A點及B點的唯一定位。模糊圖像車速鑒定法中的直接測量法便基于這一性質(zhì)而實現(xiàn)的。

3.2 現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量方法及工作流程

現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量需借助委托方提供的固定式視頻圖像和攝像機拍攝的實時畫面，在原始事發(fā)現(xiàn)場進行。為方便闡述，下面將委托方提供的固定式視頻圖像簡稱為“現(xiàn)場視頻”，將攝像機拍攝的實時畫面簡稱為“實時畫面”。流程如下。

第一步，記錄現(xiàn)場視頻幀率并調(diào)整攝像機參數(shù)。通過視頻解析工具，解析現(xiàn)場視頻幀率f并記錄，確認拍攝事故現(xiàn)場視頻圖像的攝像機內(nèi)部參數(shù)是否發(fā)生改變。如果參數(shù)已發(fā)生改變，則應(yīng)復原至與現(xiàn)場視頻拍攝參數(shù)相一致。

第二步，確認攝像頭的位置與拍攝角度。打開實時畫面并同時播放現(xiàn)場視頻，通過比對兩者畫面中的特征固定物的位置、比例大小等參數(shù)的比對，確認攝像頭的原始位置和拍攝角度是否發(fā)生了變化。若發(fā)生了變化，則需要進行還原，以保證在實時畫面關(guān)注區(qū)域內(nèi)顯示出在現(xiàn)場視頻中設(shè)定的參照物。

第三步，設(shè)定目標車輛參照物及道路環(huán)境參照物并記錄圖像幀數(shù)。首先，設(shè)定目標車輛參照物，播放現(xiàn)場視頻，根據(jù)現(xiàn)場視頻的畫質(zhì)條件及拍攝內(nèi)容，選取目標車輛特征點作為目標車輛參照物，記為G。其次，設(shè)定道路環(huán)境參照物，逐幀觀察視頻畫面，當目標車輛參照物G與道路環(huán)境固定物a的某一特征位置在畫面中重合時，將道路環(huán)境固定物a的特征位置設(shè)定為道路環(huán)境參照物A。同理，可設(shè)定道路環(huán)境參照物B。記錄G通過以A和B作為參照確定的標定距離的畫面幀數(shù)n。

第四步，確定目標車輛參照物運動軌跡。根據(jù)事故現(xiàn)場照片、現(xiàn)場視頻、碰撞接觸點地面位置、事發(fā)現(xiàn)場道路狀況及車流狀況等客觀存在，確定目標車輛參照物G事發(fā)時在事故現(xiàn)場的運動軌跡，為方便現(xiàn)場再現(xiàn)定位，可將其運動軌跡垂直投影在現(xiàn)場路面上并予以標記。

第五步，標定距離的現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量與車速計算。針對不同情況，分別選用如下的直接測量法或間接測量法對標定距離進行現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量，并將測得標定距離帶入速度計算式進行車速鑒定，具體如下。

3.3 現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量方法與車速計算

3.3.1 現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量

本文依據(jù)攝像頭、現(xiàn)場環(huán)境以及道路狀況的不同，將模糊圖像車速鑒定法中現(xiàn)場再現(xiàn)定位測量方法分為直接測量法和間接測量法兩種。直接測量法適用于道路車流量較小，在實施交通管制后不影響道路通行的情況。間接測量法則適用于道路車流量較大，或視頻攝錄頭移除、損壞等不能還原的情況。

（1）直接測量法。

直接測量法的實施需要借助一個可移動且便于在實時畫面中觀察其特征點的再現(xiàn)參照物，將再現(xiàn)參照物上的特征點設(shè)定為P。方法步驟如下：

首先，要確保P沿工作流程第四步確定的目標車輛參照物G的軌跡運動。

其次，通過實時畫面觀察，當P與道路環(huán)境參照物A重合時，再將P所在的位置標記為C；當P與另一個道路環(huán)境參照物B重合時，再將P所在的位置標記為D。C與D之間的距離即為標定距離，如圖3所示。

最后，實際測量C與D間的距離，作為車速計算的參數(shù)。

（2）間接測量法。

在間接測量法中，設(shè)定攝像頭的位置為O點，目標車輛參照物為G點，道路環(huán)境參照物分別為A和B兩點，由O點出發(fā)通過A點的射線與G點運動軌跡的交點為C，由O點出發(fā)通過B點的射線與G點運動軌跡的交點為D，如圖3所示。

該方法的具體測量步驟如下：

首先，要求所設(shè)定的道路環(huán)境參照物A點和B點的連線必須平行于目標車輛參照物G點的運動軌跡，即AB//CD。

其次，分別測量A、B兩點之間的距離SAB、攝像頭O點與A點的距離SOA以及攝像頭O與C點間的距離SOC；或運用相似三角形的性質(zhì)測量其他相關(guān)邊長或距離。

第三，運用相似三角形的性質(zhì)，即式（3）計算標定距離S的值。

3.3.2 車速計算

運用上述兩種方法測定的標定距離S即為目標車輛特征部位事發(fā)時在特定時間t的實際運動距離，時間可由以上工作流程第一步解析的視頻幀率f和第三步記錄的畫面幀數(shù)n求知，即。根據(jù)運動學公式，目標車輛的行駛速度為：

4 模糊圖像車速鑒定法在實踐中分析與應(yīng)用

4.1 直接測量法在車速鑒定中應(yīng)用

20××年11月23日，某號牌輕型自卸貨車（甲車）自××路南側(cè)工廠駛出左轉(zhuǎn)過程中，恰逢某號牌輕型欄板貨車（乙車）沿行駛至此，兩車發(fā)生碰撞。委托方提供事發(fā)路段固定式視頻圖像一段，委托對乙車事故發(fā)生時的行駛速度進行鑒定。

經(jīng)對視頻圖像的檢驗，因視頻畫面模糊，目標車輛車身特征點無法辨識，不具備設(shè)定車輛參照物鑒定車速的條件，也不具備設(shè)定道路環(huán)境參照物鑒定車速的條件。標準方法不能實現(xiàn)對乙車行駛速度的鑒定，于是采用了“模糊圖像車速鑒定法中的直接測量法”。

首先，將乙車左前燈具發(fā)出的燈光前邊緣設(shè)定為目標車輛參照物G。經(jīng)對乙車的檢驗，G的距地高度為0.65m。其次，將反光桶西側(cè)邊緣距地高度0.65m的位置設(shè)定為道路環(huán)境參照物A，將交通標志立柱距地高度0.65m的位置設(shè)定為道路環(huán)境參照物B。

第三，確定目標車輛參照物G事故時的運動軌跡在現(xiàn)場道路中央隔離護欄以北0.7m平行于中央隔離護欄的垂直平面上。

第四，在各參數(shù)設(shè)定后，運用直接測量法標記C、D，并測量出標定距離S為15m。

經(jīng)過對視頻圖像的逐幀檢驗，視頻圖像幀率f為25幀/秒，目標車輛參照物G自標記點C運動至標記點D所用畫面幀數(shù)為26幀，即時間t=26/f=1.04s。根據(jù)式（4）計算乙車事故發(fā)生時的行駛速度。

≈14.4m/s≈52km/h （5）

應(yīng)用表明，該方法很好地克服了在模糊視頻圖像中原有標準方法進行車速鑒定的局限性，簡捷地解決了因圖像模糊而造成的車速鑒定結(jié)果精度不高的問題。

4.2 間接測量在車速鑒定中應(yīng)用

20××年7月25日，某號牌小型普通客車（客車）沿××路由西向東行駛至××大橋西側(cè)時，與人力三輪車發(fā)生追尾碰撞。委托方提供事發(fā)路段固定式視頻圖像一段，委托對客車事故發(fā)生時的行駛速度進行鑒定。

經(jīng)對視頻圖像的檢驗，事故發(fā)生在夜間，視頻模糊，不具備設(shè)定目標車輛參照物和道路環(huán)境參照物鑒定車速的條件。因此，無法應(yīng)用標準方法及直接測量法實現(xiàn)對客車速度的鑒定。于是，在此采用了“間接測量法”。

經(jīng)事發(fā)地點實地調(diào)查，視頻攝像頭安裝于道路北側(cè)沿街商鋪墻體上，安裝位置并未發(fā)生變化，事發(fā)時客車的運動軌跡與道路中央隔離護欄平行，能夠滿足間接測量法的前提條件。

將客車左側(cè)車窗玻璃前下角設(shè)定為車輛參照物G，經(jīng)現(xiàn)場測量，攝像頭到G的運動軌跡的垂直距離D=27.3m，G的運動軌跡與道路中央隔離護欄之間的距離R=4.7m，中央隔離護欄立柱等間距分布，相鄰立柱中心點之間的距離為2m。

逐幀播放事發(fā)路段固定式視頻圖像，檢驗到G與道路中央隔離護欄第m個立柱重合時，將該畫面幀數(shù)記為1，逐幀檢驗，G與第m+7個護欄重合時，將畫面幀數(shù)記為n，21

≈16.9m （6）

據(jù)此，運用式（4）計算客車事故發(fā)生時的行駛速度v：

≈20.11m/s≈72.4km/h （7）

≈21.13m/s≈76.1km/h （8）

將計算結(jié)果取整數(shù)后可得，客車發(fā)生事故時的行駛速度應(yīng)介于72km/h～77km/h之間。

通過該方法的應(yīng)用，實現(xiàn)了在視頻攝錄設(shè)備無法還原情況下對目標車輛車身特征點在特定時間內(nèi)運動距離的準確測量，克服了因外部條件發(fā)生改變而無法采用直接測量法進行車速鑒定的技術(shù)難題，為辦案機關(guān)事故處理提供了科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。

5 結(jié)語

本文所提出的“基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析的車速鑒定方法”，在事故鑒定的實踐已得到應(yīng)用，并且獲得了較好的效果。該方法所提出的直接測量法和間接測量法，彌補了標準方法對于模糊視頻圖像無法直接設(shè)定參照物鑒定車速的局限性與不足，實現(xiàn)了基于現(xiàn)場再現(xiàn)定位的模糊視頻圖像幀分析對車輛行駛速度的準確鑒定，解決了“鑒定不能”和“鑒定不準”的難題，提高了鑒定意見的公正性、客觀性和準確性。

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