交通事故中车辆动态位置分析方法与流程

本发明涉及视频图像分析领域，尤其涉及一种交通事故中车辆动态位置分析方法。

背景技术：

交通事故时有发生，随着人们的安全意识和社会发展，道路上的固定式监控视频覆盖面越来越广，车辆上的行车记录仪等设备，都会记录下事故发生过程。交通事故发生后，交警在定责时需要对事故车辆事故发生前的行驶轨迹、车速等分析，做出责任认定。现有的分析方法包括：依靠地面痕迹进行分析等。但是存在的主要问题是，有些事故发生后地面痕迹有限，很难根据少许地面痕迹准确判断事发前车辆之间的位置变化关系，造成最终责任认定中的困难。这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种交通事故中车辆动态位置分析方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种交通事故中车辆动态位置分析方法，包括如下步骤：

S1，通过现场航拍方式，获取事故现场航拍图像，在地面测量道路尺寸和地面标线长度进行综合数据采集；

S2，获取监控视频数据，截取事故期间的监控视频图像，选取监控视频图像中路平面上两对相互垂直的平行标线进行网格划分，形成路面网格坐标系，对网格坐标系进行定标处理及误差评估，对包含若干事故车辆的监控视频图像进行网格测量确定事故车辆在单幅监控视频图像中的准确位置；

S3，分析该若干事故车辆的行驶轨迹、车速变化、制动安全距离、行驶车道及行驶方向变化，将经过网格坐标系定位的若干事故车辆按时间点顺序绘制到航拍正射俯视图对应位置进行分析，从而获取交通事故的综合信息。

上述技术方案的有益效果为：通过将后期拍摄的航拍图与事故现场场景状况的现场图通过绘制网格坐标，能够准确的刻画出交通事故过程中车辆的运行轨迹。

所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S1包括：

无人机航拍事故路段，测量道路的尺寸、地面标线长度数据；利用无人机高空正射航拍事故路段，得到清晰、完整的事故现场俯视全景图。

所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S1还包括：

事故现场重建过程，采集事发路口路段的地面标线及道路尺寸数据，红外线测量值将作为监控视频图像网格测量值的测量精度评价标准，利用无人机航拍事故路段，处理无人机航拍序列图像，得到事故路段的三维重建模型，对重建模型中的标线距离进行测量，三维模型测量值与现场红外线测量值同时作为监控视频图像网格测量值的参考依据；

对事故现场路面尺寸进行测量，在航拍的事故现场俯视全景图中进行事故现场路面尺寸标注，首先将路口与一侧路沿的交汇处作为坐标原点建立路面坐标系，再测量事故现场各行车道的宽度，地面标线的长度。

所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S2包括：

S2-A，选取监控视频中可见的两组相互平行且垂直的标线，根据交比不变性和消失点原理在监控视频图像中建立道路平面网格坐标系，在该网格坐标系平面上，网格平行线之间的距离相等；

S2-B，对网格坐标系测量值进行定标、校正，以网格中一可见标线的网格测量值定标为真实长度值，达到对网格测量坐标系的纵向和横向的绝对测量值定标，得到道路平面的可测量真实长度的网格坐标系，用于后续的事故车辆定位；

S2-C，网格坐标系平面测量精度验证，将道路标线的实际测量值与视频画面网格坐标系计算值进行比对；在事故路段实测三组以上地面标线的长度，利用道路平面网格测量对应长度，计算测量值与实际值的相对误差，确定网格坐标系平面的测量误差范围；

上述技术方案的有益效果为：通过将监控视频的视频帧进行网格坐标刻画，绘制需要进行测量视频帧位置的图像。

所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S3包括：

S3-1，截取监控视频画面中其中一辆事故车辆的时间序列帧图像，选取该一辆事故车辆在路面的一个或多个固定投影点作为标记点，读取标记点像素坐标位置分析该一辆事故车辆进入事故路段后的行驶轨迹，利用建立的网格坐标系测量该一辆事故车辆轨迹点在地面的坐标；

S3-2，截取事故监控视频帧另一辆车辆的时间序列帧图像，分析该另一辆车辆进入事故路段后的行驶轨迹，以该另一辆车辆在地面的一个或多个投影点作为标记点，分析该另一辆车辆在事发前的行驶轨迹，利用建立的网格坐标系测量该另一辆车辆轨迹点在地面的坐标；

S3-3，分析事故车辆标记点到坐标轴的时间-距离变化趋势，从而得出事故车辆的速度、行驶车道、行驶方向等行驶状态；

S3-4，将事故车辆同在一个事故现场的视频帧图像进行收集，获取该两辆车辆的相对位置关系，

此时该另一辆车辆非安全制动距离计算公式如下：

其中，s₁为该另一辆车辆非安全制动距离，g为重力加速度，μ为该另一辆车辆与地面摩擦系数，k为摩擦系数修正系数，t为制动反应时间；

S3-5，航拍正射俯视图标注车辆位置，根据网格坐标系测量的事故车辆时间-位置关系，转换到航拍正射俯视图上，按照时间顺序标注等尺寸、间距的事故车辆与路面相对位置关系图。

上述技术方案的有益效果为：能对具有监控视频的交通事故进行较准确的位置分析，并结合航拍正摄俯视图标注事故关键时间点事故车辆位置，更加直观、清晰的表达事故过程变化，利于交管部门责任认定和各方人员了解事故经过。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

主要解决交通事故发生过程，事故车辆之间的位置变化过程，为交警提供事故责任认定的判定依据。能对具有监控视频的交通事故进行较准确的位置分析，并结合航拍正摄俯视图标注事故关键时间点事故车辆位置，更加直观、清晰的表达事故过程变化，利于交管部门责任认定和各方人员了解事故经过。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明流程示意图；

图2是本发明航拍正射俯视图；

图3是本发明监控视频图像中事故车辆交汇时刻对应位置的网格测量示意图；

图4是本发明航拍正射俯视图标注车辆动态位置变化示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

一起交通事故发生后，有固定式监控视频拍摄下事发前的过程，在处理过程中，需要对事故车辆碰撞接触前的相对位置关系进行确认。由于监控摄像头与地面成一定角度，视频中难以看清道路分道线；

为了分析清楚事故车辆在事发前的行驶轨迹，及车辆与道路的相对位置关系，需要对视频进行分析、测量。

解决方案：1、现场航拍及数据采集：无人机航拍事故路段，测量道路的尺寸、地面标线长度等数据；利用无人机高空正射航拍事故路段，得到清晰、完整的事故现场路段的俯视全景图。

2、监控视频处理：

1)根据监控视频截取事故过程图像，建立路面测量网格选取地面两对相互垂直的平行标线(没有合适的标线时，可在现场摆四个标志点人为制作，再调取该画面)作为网格划分依据。并且对事故发生地点标记坐标值(x，y)；

2)网格划分：根据交比不变性和消失点原理可划分出道路平面网格，利用平行线的距离对网格进行标定，由此确定路平面的像素代表的实际尺寸。

3)分析车辆在路面上的位置

根据网格分析测量在地面的投影点位置，确定测量在路面的实际位置。

4)分析车辆行驶轨迹

截取车辆的视频图像，选取车辆在地面上的某一固定点作为标记点，连续分析该标记点的位置，最终轨迹点的变化可以视为车辆轨迹变化。

5)航拍俯视图标注车辆位置

根据网格测量的实际值，转换到俯视航拍图上，标注等尺寸、间距的车辆与路面相对关系图。

如图1所示，本发明提供了一种交通事故中车辆动态位置分析方法，包括如下步骤：

S1，通过现场航拍方式，获取事故现场航拍图像，在地面测量道路尺寸和地面标线长度进行综合数据采集；

S2，获取监控视频数据，截取事故期间的监控视频图像，选取监控视频图像中路平面上两对相互垂直的平行标线进行网格划分，形成路面网格坐标系，对网格坐标系进行定标处理及误差评估，对包含若干事故车辆的监控视频图像进行网格测量确定事故车辆在单幅监控视频图像中的准确位置；

S3，分析该若干事故车辆的行驶轨迹、车速变化、制动安全距离、行驶车道及行驶方向变化，将经过网格坐标系定位的若干事故车辆按时间点顺序绘制到航拍正射俯视图对应位置进行分析，从而获取交通事故的综合信息。

上述技术方案的有益效果为：通过将后期拍摄的航拍图与事故现场场景状况的现场图通过绘制网格坐标，能够准确的刻画出交通事故过程中车辆的运行轨迹。

所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S1包括：

无人机航拍事故路段，测量道路的尺寸、地面标线长度数据；利用无人机高空正射航拍事故路段，得到清晰、完整的事故现场俯视全景图。

图2是本发明航拍正射俯视图(航拍示意图里面应无事故车辆，因为航拍是事故后采集的、交警很少在事故现场就采用航拍)；

所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S1还包括：

事故现场重建过程，采集事发路口路段的地面标线及道路尺寸数据，红外线测量值将作为监控视频图像网格测量值的测量精度评价标准，利用无人机航拍事故路段，处理无人机航拍序列图像，得到事故路段的三维重建模型，对重建模型中的标线距离进行测量，三维模型测量值与现场红外线测量值同时作为监控视频图像网格测量值的参考依据；

对事故现场路面尺寸进行测量，在航拍的事故现场俯视全景图中进行事故现场路面尺寸标注，首先将路口与一侧路沿的交汇处作为坐标原点建立路面坐标系，再测量事故现场各行车道的宽度，地面标线的长度。

如图3所示，所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S2包括：

S2-A，选取监控视频中可见的两组相互平行且垂直的标线，根据交比不变性和消失点原理在监控视频图像中建立道路平面网格坐标系，在该网格坐标系平面上，网格平行线之间的距离相等；

S2-B，对网格坐标系测量值进行定标、校正，以网格中一可见标线的网格测量值定标为真实长度值，达到对网格测量坐标系的纵向和横向的绝对测量值定标，得到道路平面的可测量真实长度的网格坐标系，用于后续的事故车辆定位；

S2-C，网格坐标系平面测量精度验证，将道路标线的实际测量值与视频画面网格坐标系计算值进行比对；在事故路段实测三组以上地面标线的长度，利用道路平面网格测量对应长度，计算测量值与实际值的相对误差，确定网格坐标系平面的测量误差范围；

上述技术方案的有益效果为：通过将监控视频的视频帧进行网格坐标刻画，绘制需要进行测量视频帧位置的图像。

如图4A-4C所示，所述的交通事故中车辆动态位置分析方法，优选的，所述S3包括：

S3-1，截取监控视频画面中其中一辆事故车辆的时间序列帧图像，选取该一辆事故车辆在路面的一个或多个固定投影点作为标记点，读取标记点像素坐标位置分析该一辆事故车辆进入事故路段后的行驶轨迹，利用建立的网格坐标系测量该一辆事故车辆轨迹点在地面的坐标；

S3-2，截取事故监控视频帧另一辆车辆的时间序列帧图像，分析该另一辆车辆进入事故路段后的行驶轨迹，以该另一辆车辆在地面的一个或多个投影点作为标记点，分析该另一辆车辆在事发前的行驶轨迹，利用建立的网格坐标系测量该另一辆车辆轨迹点在地面的坐标；

S3-3，分析事故车辆标记点到坐标轴的时间-距离变化趋势，从而得出事故车辆的速度、行驶车道、行驶方向等行驶状态；

S3-4，将事故车辆同在一个事故现场的视频帧图像进行收集，获取该两辆车辆的相对位置关系，

此时该另一辆车辆非安全制动距离计算公式如下：

其中，s₁为该另一辆车辆非安全制动距离，g为重力加速度，μ为该另一辆车辆与地面摩擦系数，k为摩擦系数修正系数，t为制动反应时间；

S3-5，航拍正射俯视图标注车辆位置，根据网格坐标系测量的事故车辆时间-位置关系，转换到航拍正射俯视图上，按照时间顺序标注等尺寸、间距的事故车辆与路面相对位置关系图。

上述技术方案的有益效果为：能对具有监控视频的交通事故进行较准确的位置分析，并结合航拍正摄俯视图标注事故关键时间点事故车辆位置，更加直观、清晰的表达事故过程变化，利于交管部门责任认定和各方人员了解事故经过。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。