基于汽车行驶记录仪的道路交通违法取证探讨

徐炅旸

(公安部道路交通安全研究中心，北京 100010)

1 研究背景与意义

由于驾驶人守法意识普遍不强，道路交通违法数量持续处于高位，影响交通秩序，危害交通安全。公安交管部门主要通过固定点位的摄像头进行交通违法抓拍取证，由于设备数量有限，执法覆盖率低。2019年，公安部起草了《公安部关于修改〈道路交通安全违法行为处理程序规定〉的决定(征求意见稿)》，拟规定“单位或者个人提供的违法行为照片或者视频等资料，经查证属实的，可以作为处罚的证据。”随着行驶记录仪在私家车上的普及，利用行车记录仪取证交通违法，实现“全民移动监控”，是对执法手段的重要补充。

2 相关政策与技术标准

2.1 政策背景

2013年公安部《根据交通技术监控记录资料处理交通违法行为的指导意见》指出：对群众拍摄记录并在违法行为发生之日起三日内举报的机动车闯红灯、违法占用专用车道行驶等违法行为，要通过询问举报人和涉嫌违法车辆所有人、管理人等形式认真调查核实，对提供的记录资料严格审核，符合证据要求的，可以作为违法信息录入公安交通管理综合应用平台。可以看出，行车记录仪的视频记录可以作为违法取证的依据，但违法认定与证据固定应由公安交管部门来完成。

2.2 技术标准

行车记录仪提取的取证图像应符合《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》(GA/T832-2014)，其中规定了道路交通安全违法行为图像取证的技术要求，规定了图像取证设备、计时误差、图片数量、图片质量、间隔时间、叠加信息、证据图片、储存格式、防伪要求等。同时，还规定了取证图片上应包含的具体内容。

3 实施思路

基于汽车行驶记录仪的道路交通违法取证，主要依托智能视频分析技术及算法，分析行驶记录仪拍摄的监控视频画面，捕捉违法取证图像并上传。概括而言，一是内嵌视频分析处理的功能模块，给汽车行驶记录仪安装“大脑”。二是对行驶记录仪拍摄的视频内容进行实时分析，对动态场景进行识别，自动判定前车是否构成交通违法及具体违法类型。三是根据技术要求，按规定抽取图像并上传至公安交管部门，以待进一步认定。

4 实施方案

4.1 取证流程设计

行驶记录仪完成视频信息采集与信息分析，自动识别出交通违法图像，并标定违法行为、地点、行为、车牌号等信息，上传至公安交管部门。并由公安交管部门进行违法确认。

图1 取证流程示意图

4.2 取证系统设计

基于行车记录仪车辆违法取证工作系统， 主要由车载取证端、数据传输网络、信息服务器、违法确认端组成，具体功能如下：

车载取证端：内嵌于汽车行驶记录仪，拍摄行车视频，智能检索涉及违法行为的视频片段，提取关键帧图像，并自动生成时间、地点、违法行为、车牌号等取证信息。

数据传输网络：采用4G/5G移动通信网络，将车载取证端的取证图像传输至信息服务器。

信息服务器：设立在公安交管部门，由数据库、智能云端等组成，用于储存取证图像。

违法确认端：设立在公安交管部门，用于调取并管理服务器中的信息，进行违法认定与证据固定。

图2 行车记录仪车辆违法取证工作系统

5 关键技术

5.1 车牌定位与识别技术

车牌号是最重要的车辆信息，智能视频分析算法会自动识别违法车辆的牌照号码，以边缘检测等算法为例，依据车牌的边缘为矩形的几何特征，第一次定位车牌，再根据车牌的颜色，例如蓝底白字的颜色特征，二次定位车牌，而后利用字符分割与字符识别来确定具体的车牌号。

5.2 违法判定逻辑设计

每种交通违法行为都需设计相应的判定逻辑和规则，以违法变道为例，为保证违法证据的完整性与合法性，智能视频分析算法首先需要识别图像中的车辆、道路、实线等内容，然后跟踪车辆的运动过程，识别车辆跨越实线变道的场景，最后提取出能够反映违法的关键的帧图像，且图像要符合相关技术要求。

6 技术难点

6.1 动态背景的复杂性

行车记录仪面向的是动态变化的场景，其中的光照变化影响较大，可能造成虚假检测与错误跟踪，给目标的分割与特征提取带来困难。

6.2 目标的遮挡问题

由于道路环境的复杂性，遮挡是车辆及车牌识别、跟踪中面临的难点，目标可能被部分或完全遮挡，也可能出现目标间相互遮挡，从而造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性与信息捕捉的准确性。

7 实施建议

推广汽车行驶记录仪在交通违法取证方面的应用，有助于提升驾驶人守法意识，规范驾驶人的行为。建议细化行车记录仪交通违法取证流程规范，明确技术上的要求以及信息的流转机制，以及对图像资料真实性、合法性和原始性的甄别与判断。交管部门可根据实际情况建立交通违法举报平台，规范交通违法举报的路径和渠道，同时要建立良性的交通违法举报机制，开展宣传引导，提升合规性。