一种交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统及方法与流程

文档序号:15387254发布日期:2018-09-08 00:43阅读:169来源:国知局

本发明涉及交通事故判定及现场勘测技术领域,尤其涉及一种交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统及方法。



背景技术:

可视轮胎印迹是事故现场的重要痕迹物证之一,是判定车辆碰撞速度、行驶轨迹及碰撞点位置的关键因素。然而,车辆先进底盘控制技术的发展所造成的事故现场轮胎印迹特征越来越不明显,事故现场的轮胎印迹呈现不规则特征。如何精确获取事故现场轮胎印迹特征参数是精确反向计算车辆制动速度、制动力及碰撞前及碰撞后动力学特性的基础。目前,数字摄影测量技术对道路印迹长度特征具有显著优势,但未实现道路印迹强度特征参数的有效提取。此外,向上车速计算方法仅考虑轮胎印迹长度,并未考虑轮胎印迹强度信息,在精度上存在一定缺陷。对事故现场车辆运行特征分析表明,考虑轮胎印迹强度的速度推算精度更高。因此,提取道路事故现场轮胎印迹长度和强度参数对事故现场精确勘测和车速推断具有重要意义。



技术实现要素:

本发明主要是解决现有技术中所存在的技术问题,从而提供一种交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统及方法。

为了实现上述目的,本发明提供一种交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统,其包括:

图像采集及预处理单元,用于采集交通事故现场图像及坐标转换,获取现场灰度图像;

印迹截取单元,与所述图像采集及预处理单元相连接,且用于对所述灰度图像进行分段截取,获取轮胎印迹长度区域内的滑片图像;

印迹强度特征处理单元,与所述印迹截取单元相连接,且用于根据所述滑片图像获取轮胎印迹参数并进行分析;

上位机,分别与所述图像采集及预处理单元、印迹截取单元和印迹强度特征处理单元相连接,并用于判断当前事故与数据库中事故的相似程度,所述上位机还与显示单元相连接。

根据本发明的一优选实施例:所述图像采集及预处理单元包括现场图像采集模块、坐标系转换模块及灰度图像处理模块,所述现场图像采集模块用于对事故现场进行图像采集,所述灰度图像处理模块用于通过灰度处理获得事故现场的灰度图像,所述坐标系转换模块用于将所述灰度图像转换为标准像素坐标系下的现场图像,其中,所述现场图像采集模块为相机。

根据本发明的一优选实施例:所述灰度图像中的各像素点分别经世界坐标系、相机坐标系、像面坐标系及像素坐标系的转换,生成标准像素坐标系下的现场图像,其转化公式如下:

其中,r1...r9为复合旋转矩阵,表示相机坐标系向辅助坐标系的转换关系,其中,包含相机坐标旋转角度参数;

tx,ty,tz表示辅助坐标系原点相对于世界坐标系中原点的水平位移量;

f为相机的焦距;

dx和dy为像素在像素坐标系中的物理尺寸;

u0和v0表示像面坐标系原点在像素坐标系中的坐标。

根据本发明的一优选实施例:所述印迹截取单元包括手动输入的多个滑片,多个所述滑片将所述轮胎印迹长度范围内的灰度图像分割生成多个滑片图像,且所述印迹截取单元还用于对所述滑片图像进行编号和保存。

根据本发明的一优选实施例:所述灰度图像中的轮胎印迹长度通过像素点坐标系计算得出,具体如下:

根据本发明的一优选实施例:根据所述滑片图像获取轮胎印迹参数包括:印迹长度范围内道路灰度平均值及轮胎印迹灰度平均值、可视轮胎印迹强度和可视轮胎印迹长度。

根据本发明的一优选实施例:所述滑片图像的可视印迹强度计算公式如下:

其中,为轮胎印迹长度范围内道路灰度平均值,为轮胎印迹灰度平均值。

本发明还提供了一种交通事故现场可视轮胎印迹特征提取方法,其包括以下步骤:

s1、采集交通事故现场图像,进行坐标转换并获取现场灰度图像;

s2、对所述灰度图像进行分段截取,获取印迹长度区域内的滑片图像;

s3、根据所述滑片图像获轮胎取印迹参数并进行分析;

s4、判断当前事故与数据库中事故的相似程度并进行显示。

根据本发明的一优选实施例:所述步骤s1具体包括:

s11、在事故现场放置若干个现场标定物;

s12、采用单幅图像以半自动检测的方式通过设定相机参数对事故现场进行图像采集;

s13、采用加权平均法进行彩色图像的灰度化,并采用中值滤波的方法消除图像中脉冲噪音的干扰;

s14、对灰度图像进行非线性变换,得到灰度数据图像;

s15、对灰度图像进行特征点手动检测,获取特征点之后,将灰度图像中各像素点经过世界坐标系、相机坐标系、像面坐标系及像素坐标系的转换,获得标准像素坐标系下的现场图像。

根据本发明的一优选实施例:所述步骤s3具体包括:提取相应滑片图像,采用中值滤波方法通过代码编译获得滑片图像内印迹及道路的表面灰度平均值,并与均值滤波及单列波形进行对比,最终获得图像平均灰度变化曲线,同时,通过统计分析的方法获得整条轮胎印迹内的道路表面灰度平均值及标准差、轮胎印迹表面灰度平均值及标准差和可视轮胎印迹强度平均值及标准偏差。

本发明的有益效果在于:能够对乘用车和商用车的典型事故现场轮胎印迹特征进行提取和分析,通过数据库功能实现数据类比分析,对当前事故判定进行合理调整,其具有简单合理、价格低廉、能够实现交通事故现场勘测车辆的有效兼容等优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统的原理图;

图2是本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统的图像采集及预处理单元的原理图;

图3是本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统的滑片图像截取和编号的状态示意图;

图4是本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统的印迹强度特征处理单元的原理图;

图5是本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取方法的方法流程图;

图6是本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取方法的显示单元的显示界面图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述,以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解,从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

参阅图1-2所示,本发明的交通事故现场可视轮胎印迹特征提取系统,其包括:

图像采集及预处理单元1,用于采集交通事故现场图像及坐标转换,获取现场灰度图像;

印迹截取单元2,与图像采集及预处理单元1相连接,且用于对灰度图像进行分段截取,获取轮胎印迹长度区域内的滑片图像;

印迹强度特征处理单元3,与印迹截取单元2相连接,且用于根据滑片图像获取轮胎印迹参数并进行分析;

上位机4,分别与图像采集及预处理单元1、印迹截取单元2和印迹强度特征处理单元3相连接,并用于判断当前事故与数据库中事故的相似程度,上位机还与显示单元5相连接。本发明中,如图6所示,显示单元5主要用于显示轮胎印迹参数(轮胎印迹长度、轮胎印迹强度、轮胎印迹平均灰度、轮胎道路平均灰度值)等数据。上位机4主要通过编译代码进行车速的反推计算并通过搜索数据库资源通过对比车型、印迹强度、长度等参数获得事故相似率。

具体的,图像采集及预处理单元1包括现场图像采集模块、坐标系转换模块及灰度图像处理模块,现场图像采集模块用于对事故现场进行图像采集,灰度图像处理模块用于通过灰度处理获得事故现场的灰度图像,坐标系转换模块用于将灰度图像转换为标准像素坐标系下的现场图像,其中,现场图像采集模块为相机。

本发明中,灰度图像中的各像素点分别经世界坐标系、相机坐标系、像面坐标系及像素坐标系的转换,生成标准像素坐标系下的现场图像,其转化公式如下:

其中,r1...r9为复合旋转矩阵,表示相机坐标系向辅助坐标系的转换关系,其中,包含相机坐标旋转角度参数;

tx,ty,tz表示辅助坐标系原点相对于世界坐标系中原点的水平位移量;

f为相机的焦距;

dx和dy为像素在像素坐标系中的物理尺寸;

u0和v0表示像面坐标系原点在像素坐标系中的坐标。

本发明中,上述参量都能够通过对车辆自带摄像头位置的精确测量获得具体数值,此外,通过设置若干个现场标定物,现场标定物的设置能够对转换效果进行验证。

参阅图3所示,印迹截取单元2包括手动输入的多个滑片,多个滑片将轮胎印迹长度范围内的灰度图像分割生成多个滑片图像,且印迹截取单元还用于对滑片图像进行编号和保存。

本发明中,灰度图像中的轮胎印迹长度通过像素点坐标系计算得出,具体如下:

根据轮胎印迹长度及可视印迹的特征,通过软件手动调整印迹长度范围内的滑片个数,直到获得满意效果。

参阅图4所示,滑片图像获取印迹参数包括:印迹长度范围内道路灰度平均值及轮胎印迹灰度平均值、可视轮胎印迹强度和可视轮胎印迹长度。

其中,滑片图像的可视轮胎印迹强度计算公式如下:

其中,为轮胎印迹长度范围内道路灰度平均值,为轮胎印迹灰度平均值。根据matlab计算得出所有含有印迹滑片的轮胎道路表面灰度平均值和轮胎印迹表面灰度平均值及轮胎印迹强度值ii。通过统计分析的方法获得整条印迹内的道路表面灰度平均值及标准差、印迹表面灰度平均值及标准差和印迹强度平均值及标准偏差。根据区域计算方法获得高于印迹强度平均值的区域并计算相应的印迹长度,对轮胎印迹进行强度归类。

本发明通过计算得出对应轮胎印迹长度、强度对应的事故车速,与系统中存储的以往交通事故数据中关于车型、印迹强度、长度等参数进行对比,将反推车速与数据车速对比,获取事故相似程度。此后,根据实际情况对速度反推结果做出有利调整。

参阅图5所示,一种交通事故现场可视轮胎印迹特征提取方法,其包括以下步骤:

s1、采集交通事故现场图像,进行坐标转换并获取现场灰度图像;

s2、对灰度图像进行分段截取,获取印迹长度区域内的滑片图像;

s3、根据滑片图像获取轮胎印迹参数并进行分析;

s4、判断当前事故与数据库中事故的相似程度并进行显示。

具体地,步骤s1具体包括:

s11、在事故现场放置若干个现场标定物;

s12、采用单幅图像以半自动检测的方式通过设定相机参数对事故现场进行图像采集;

s13、采用加权平均法进行彩色图像的灰度化,并采用中值滤波的方法消除图像中脉冲噪音的干扰;

s14、对灰度图像进行非线性变换,得到灰度数据图像;

s15、对灰度图像进行特征点手动检测,获取特征点之后,将灰度图像中各像素点经过世界坐标系、相机坐标系、像面坐标系及像素坐标系的转换,获得标准像素坐标系下的现场图像。

步骤s3具体包括:提取相应滑片图像,采用中值滤波方法通过代码编译获得滑片图像内印迹及道路的表面灰度平均值,并与均值滤波及单列波形进行对比,最终获得图像平均灰度变化曲线,同时,通过统计分析的方法获得整条轮胎印迹内的道路表面灰度平均值及标准差、轮胎印迹表面灰度平均值及标准差和可视轮胎印迹强度平均值及标准偏差。

综上所述,本发明能够对乘用车和商用车的典型事故现场轮胎印迹特征进行提取和分析,通过数据库功能实现数据类比分析,对当前事故判定进行合理调整,其具有简单合理、价格低廉、能够实现交通事故现场勘测车辆的有效兼容等优点。

以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何不经过创造性劳动想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1