基于视频常规车速鉴定方法的拓展

庄静 厉鹏

摘 要：根据现有的标准对车速有着各种各样的鉴定方法，随着监控设备越来越多的投入使用，利用视频进行车速鉴定便是我们相对较为简便及精确的一种方式，但是由于现存监控视频材料的清晰度及平稳度等条件在部分时候不能满足我们的要求。于是文中介绍了几种方法，可以在视频材料无法准确选点的同时作为补充方法验证车速。

关键词：交通事故;车速鉴定;鉴定方法拓展

中图分类号：U461.99  文献标识码：B  文章编号：1671-7988（2020）22-221-03

Abstract： According to the existing standards， there are various methods of vehicle speed identification.With more and more monitoring equipment， using video to identify vehicle speed is more simpler and more accurate. However， due to the clarity and stability of existing monitoring video materials， they may not meet our requirements. So we introduce several ways which can be used as a supplementary method to verify the vehicle speed.

Keywords： Traffic accidents; Vehicle speed identification; Development method of identification

CLC NO.： U461.99  Document Code： B  Article ID： 1671-7988（2020）22-221-03

前言

隨着我国经济的发展，以及现代汽车的高度普及，在极大地改善了公众的出行方式的同时，给人类带来的负面影响也日益严重，道路交通事故总量居高不下，相应地，交通事故涉及的各类民事和刑事诉讼案件及其事故鉴定的需求量不断增加。另一方面，由于事故的多样性和复杂性，鉴定工作的难度也随之增加。如何更科学、准确、公正地分析和鉴定事故则是我们司法鉴定人员所应该着重研究的。

在道路交通事故鉴定中，车速鉴定是其重要的内容之一，根据GB/T33195-2016《道路交通事故车辆速度鉴定》[1]规定有以下车速鉴定方法：

依据动力学理论通过交通事故仿真软件进行实时车速测算;依据运动学理论根据人体、物体等散落物抛距或制动拖印推算车速;根据碰撞试验数据总结的经验公式[2]进行同类车辆车速鉴定;根据模拟实验，基于试验数据进行车速鉴定;基于视频图像进行车速分析（包括道路监控和车载监控）;基于其他车载记录设备信息进行车速鉴定。

1 运用视频进行车速鉴定

在前些年的车速鉴定中，较多会根据制动拖印来计算车速，但是在实际的交通事故中，由于雨雪等气候原因会导致路面积水湿滑，或是由于汽车制动系统配备ABS防抱死装置，那么极大可能在事故过程中产生的拖印痕迹过浅更甚者无法产生拖动印迹，这在本身就对拖印要求极高且参数条件苛刻的车速计算方式中，会产生更大的误差[3]。

随着城市化的推进及对突发性事件的处理需求，监控设备越来越多地应用到各种公共安全系统中。现部分城市，近两年在其重要路段、道路交叉口、以及事故多发地等主要交通节点已普遍设有监控设备，这些设备不仅可以对交通优化提供数据，还可以监控各种交通事件用于侦察、鉴定等用途[4]。

主要的视频材料有固定式视频图像及车载式视频图像两种，固定式视频[5]更多来源于我们的监控系统，而车载式视频[6]则来源于公众的车载记录设备。

1.1 运用视频进行车速鉴定的常规方法

根据GA/T1133-2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》[7]，鉴定方法主要分为利用参照物推算速度和利用特征点推算速度两种。不管是何种视频首先我们需要确定视频录像的帧速率，特别是需要进行速度鉴定的时刻附近，确定其视频材料的流畅性，帧速率记为f。（帧速率是指视频录像中每秒记录静止图片的数量（帧数/秒），帧速率越高视频图像越为流畅。）

1.1.1 利用参照物进行速度鉴定

选用参照物进行速度推算时，应尽量选取车行道分界线、人行横道、路口导向线、路侧电线杆、灯杆、树木等具有明显特征的固定点。

具体操作步骤如下：

（1）根据监控录像中被鉴定车辆的行驶轨迹，选取同一水平面内被鉴定车辆通过的两个点或线作为参照点（线），根据监控录像中被鉴定车辆的行驶轨迹及参照物的位置，选取车身上的某一点作为特征点。

（2）从特征点到达第一个参照点（线）时为始，当该特征点到达第二个参照点（线）时结束，计算其间所对应的帧数差，记为n。

（3）测量两参照点（线）间的距离，记为L。（如图1）

1.1.2 利用特征点进行速度鉴定

选用特征点推算速度时，则应选取目标车辆前后端点、前后轮轮心、前后灯具端点、车窗玻璃前后端点、轮胎与地面接触点等特征位置。

选用参照物进行速度推算具体操作步骤如下：

（1）选取车身同一侧面，距地高度近似相同的两个特征点。

（2）从监控录像中某一帧图像开始，设与车辆特征点重合的空间中的一点为空间特征点A，在第n 帧图像上，设与车辆另一特征点重合的空间中的一点为空间特征点B，特征点B与特征点A近似重合。

（3）测量两特征点间的距离 L。（如图2）

2 运用视频鉴定车速的方法拓展

当由于录像设备、成像系统特性等因素会使视频图像在生成过程中出现空间距离与图像距离无法直接测量的现象，参照物和特征点无法满足鉴定要求，如何利用现有的方法去更多地进行车速鉴定是我们所希望的。

视频图像有着“近大远小”的透视关系，但是车辆在1帧时间内行驶的距离中，则可近似忽略这种透视关系的影响[8]。

2.1 时间插值法进行速度鉴定

时间插值法数学模型，若在视频图像中，拍摄到的目标车辆在运动方向上可找到两个以上距离已知的特征点，就取其中两个特征点之间的实际距离作为标尺长度。算出车辆通过一个标尺距离的准确时间，从而得到精确的车速。

2.2 距离插值法进行速度鉴定

距离插值法数学模型也忽略了“近大远小”的透视关系，认为画面中两点之间的距离与实际空间中的实际距离成比例，因此可按照比值计算出车辆在整帧时间间隔内行驶过的实际距离。

距离插值法是以n帧图像时间为准，根据车辆从0帧移动到n帧的画面距离，采用比例的方法计算出车辆从0帧到n帧时间内车辆行驶过的实际距离，从而计算出车速。

2.3 网格法进行速度鉴定

当被鉴定车辆很难找到确定的移动标尺或由于视频拍摄画面不清晰、拍摄距离较远等原因无法在画面中准确地跟踪到，无法使用时间插值法或距离插值法进行计算时，可采用网格法来进行车速的计算。

我们需要借助软件通过“近大远小”原理来铺设透视网格，通过已知长度的地面标记线从而获得每个网格的距离，再利用时间插值法计算出车辆通过各个网格的准确时间，即可以计算出车辆通过每个网格的平均速度。求助网格法的难点在于如何选取同一直线方向的点来铺设网格。

3 未来的测速技术

随着计算机技术，特别是深度学习和大数据的发展，计算机视觉在智能交通系统中得到了广泛的应用。在车速鉴定方面，则可以基于深度学习[9]通过对车辆检测直接提取车辆特征点参数，进一步分析运动目标的特征点在不同时间点的位置信息，结合传统的速度计算公式即可计算出车辆的速度，这也是对本文拓展方法的更深层次运用。

参考文献

[1] GB/T33195-2016，道路交通事故车辆速度鉴定.中华人民共和国国家标准，2016.

[2] 姜鹤.浅析道路交通事故车速鉴定中"典型公式"的应用[J].时代汽车，2018， No.297（06）：42-43.

[3] 潘少猷.基于制动印痕的交通事故车辆车速鉴定研究[D].2015.

[4] 冯浩，方建新，陈建国，等.道路交通事故速度重建技术现状[J].中国司法鉴定，2014（06）：72-75.

[5] 张喆，代雪晶.视频图像在实际交通肇事案件领域中的应用[J].辽宁省交通高等专科学校学报，2016（4）：21-22.

[6] 李骏，赵月，蔡隽.基于行驶记录仪的车速鉴定案例分析[J].农业装备与车辆工程，2016，054（006）：16-18.

[7] GA/T1133-2014，基于视频图像的车輛行驶速度技术鉴定[S].北京：中国标准出版社，2014.

[8] 邱冉冉.基于监控视频图像的交通事故车速计算方法研究[D]. 2017.

[9] 白杨，魏振钢.基于深度学习方法的车速超速检测应用研究[J].计算机产品与流通， 2019， 000（003）：P.285-286.