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    道路交通事故信息采集技術(shù)及應(yīng)用

    2022-01-25 11:14:01宋向陽
    時(shí)代汽車 2022年1期
    關(guān)鍵詞:道路交通應(yīng)用研究

    宋向陽

    摘 要:隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,當(dāng)前我國購買和使用汽車的人數(shù)不斷上升,而在有限的道路交通資源的情況下,交通擁堵以及交通事故發(fā)生的頻率大大上升,而一旦發(fā)生交通事故,則需要對(duì)交通事故車輛及周圍環(huán)境進(jìn)行信息采集,對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行重建,進(jìn)而還原事故產(chǎn)生的原因,進(jìn)而對(duì)事故車輛的責(zé)任進(jìn)行鑒定。近年來,為了更好地重建事故現(xiàn)場(chǎng),分析相關(guān)事故產(chǎn)生的原因,對(duì)事故車輛進(jìn)行責(zé)任鑒定以及采取措施減少事故發(fā)生的概率,如今在大部分地區(qū)已經(jīng)使用了信息技術(shù)、監(jiān)控技術(shù)以及人工智能技術(shù)等對(duì)交通事故信息進(jìn)行采集。本文主要介紹了當(dāng)前在交通事故信息采集過程中主要應(yīng)用的三種技術(shù)類型,包括:基于攝影測(cè)量的技術(shù)、基于視頻解算及分析的技術(shù)以及基于電子智能的技術(shù)。并分析了這些技術(shù)在交通事故信息數(shù)據(jù)庫、交通事故分析重建、道路交通安全狀況改善過程中的應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:道路交通 事故信息采集 應(yīng)用研究

    Abstract:With the development of social economy, the number of people owning and using cars is rising. In the case of limited road traffic resources, traffic congestion and traffic accident is rising greatly. In the event of accident, it may need to collect the surrounding environment information, and the scene of the accident reconstruction, thus reducing the causes of the accident, Then the responsibility of the accident vehicle need to be identified. In recent years, information technology, monitoring technology and artificial intelligence technology have been used in most areas to collect traffic accident information in order to better reconstruct accident sites, analyze the causes of related accidents, identify the responsibility of the accident vehicles and take measures to reduce the probability of accidents. This paper mainly introduces three types of technology used in the process of traffic accident information collection, including photogrammetric technology, video solution and analysis technology and electronic intelligence technology. The application of these technologies in the process of traffic accident information database, traffic accident analysis and reconstruction, and road traffic safety improvement is analyzed.

    Key words:road traffic, accident information collection, application research

    我國當(dāng)前交通事故發(fā)生的數(shù)量逐年上升,而在交通事故發(fā)生之后,其處理過程也非常繁雜,需要對(duì)交通事故進(jìn)行信息采集、事故鑒定、責(zé)任判定、現(xiàn)場(chǎng)重建等操作,而一旦交通事故出現(xiàn),則會(huì)影響整個(gè)道路交通的運(yùn)行效率,從而導(dǎo)致出現(xiàn)二次交通事故的概率上升,為了減少這樣的現(xiàn)象,在交通事故發(fā)生后如何快速對(duì)交通事故現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行信息采集非常關(guān)鍵,除此之外,交通事故信息采集是否全面準(zhǔn)確對(duì)于后續(xù)交通事故責(zé)任判斷也會(huì)產(chǎn)生重要影響,只有在交通事故信息全面且準(zhǔn)確的情況下,對(duì)于交通事故責(zé)任的判定才會(huì)更加公平、公正。

    1 基于攝影測(cè)量的技術(shù)

    1.1 近景攝影測(cè)量技術(shù)

    近景拍攝測(cè)量技術(shù)主要包含了兩種,一種是單目式攝影測(cè)量技術(shù),另一類則是雙目式攝影測(cè)量技術(shù),當(dāng)前在交通事故近景攝影測(cè)量技術(shù)的使用過程中,單目式攝影測(cè)量技術(shù)使用更為廣泛。通過單目式攝影測(cè)量,能夠?qū)煌ㄊ鹿手熊囕v痕跡、車輛碰撞變形情況等進(jìn)行細(xì)節(jié)拍攝,能夠較好地還原交通事故發(fā)生時(shí)的細(xì)節(jié),并據(jù)此判斷交通事故車輛的行駛狀況,當(dāng)前通過使用單目式攝影測(cè)量技術(shù),通過拍攝交通事故的現(xiàn)象,并通過設(shè)置標(biāo)定物能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)交通事故三維重建,方便在后續(xù)交通事故分析以及責(zé)任鑒定過程中,能夠使用相關(guān)三維重建數(shù)據(jù)及模型還原事故現(xiàn)場(chǎng),為事故定責(zé)提供較好地依據(jù)。雙目式攝影測(cè)量技術(shù)則是通過根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)空間點(diǎn)在其中兩張 照片上的位置推算出事故現(xiàn)場(chǎng)在實(shí)際空間中的三維坐標(biāo)位置,并根據(jù)上述信息重建三維模型的一類技術(shù),但這一方式在實(shí)際操作過程中較為復(fù)雜,因此在交通事故鑒定過程中鮮少使用。

    盡管近景拍攝技術(shù)具有能夠反應(yīng)交通事故細(xì)節(jié)、重建事故現(xiàn)場(chǎng)以及能夠快速恢復(fù)事故路線交通通暢等方面的優(yōu)勢(shì),然而隨著當(dāng)前技術(shù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對(duì)于交通事故信息的采集水平以及要求也有所提升,在這樣的背景下,近景拍攝技術(shù)已經(jīng)無法滿足交通事故信息采集要求。

    1.2 無人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù)

    無人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù)近年來在我國發(fā)展十分迅速,通過無人機(jī)攝影測(cè)量能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行整體性拍攝,進(jìn)而更好地還原事故現(xiàn)場(chǎng),以無人機(jī)拍攝測(cè)量所得出的圖片及數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),并在其中融入其他技術(shù)所獲取的事故現(xiàn)場(chǎng),能夠更加精準(zhǔn)地還原事故現(xiàn)場(chǎng),因此近年來,在交通事故的測(cè)量過程中,越來越多的國家開始使用無人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù),但是目前在交通事故信息采集的過程中,無人機(jī)的使用仍舊存在一定的問題,例如:無人機(jī)在高空運(yùn)行時(shí),如果飛行高度過高,則會(huì)導(dǎo)致拍攝的照片質(zhì)量大打折扣,同時(shí)在天氣較為惡劣或者是交通事故現(xiàn)場(chǎng)樹木較多的情況下,無人機(jī)攝影測(cè)量也將面臨較大的阻礙,正是基于此,當(dāng)前在交通事故信息采集中使用無人機(jī)拍攝測(cè)量技術(shù)還存在較大的局限性,需要進(jìn)一步研究和改良無人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù)在交通事故信息采集中的應(yīng)用。

    2 基于視頻解算及分析技術(shù)

    2.1 視頻檢測(cè)器解算及分析技術(shù)

    固定在道路上方的視頻檢測(cè)器是用于交通事故現(xiàn)場(chǎng)信息采集較好的方式之一,當(dāng)前這一信息采集方式在我國應(yīng)用也較為廣泛,在大多數(shù)的城市地區(qū)交通繁忙路口均有視頻檢測(cè)器。使用視頻檢測(cè)器解算及分析技術(shù)主要存在兩個(gè)方面的優(yōu)勢(shì),一是,視頻檢測(cè)器位于道路的上方能夠較為完整地記錄其拍攝范圍內(nèi)交通事故的發(fā)生情況,從而為交通事故的定責(zé)提供較為客觀、完整的依據(jù);另一方面,在部分交通事故中存在駕駛?cè)藛T逃逸的現(xiàn)象,在這一類型交通事故的信息采集中,僅通過交通事故現(xiàn)場(chǎng)信息采集很難還原交通事故現(xiàn)場(chǎng),而通過視頻檢測(cè)器結(jié)算及分析技術(shù)則能夠較好地還原事故發(fā)生現(xiàn)場(chǎng),并根據(jù)視頻中駕駛?cè)藛T的車輛特征,甚至是駕駛?cè)藛T的面部特征來尋找逃逸車輛及人員。

    2.2 行車記錄儀解算及分析技術(shù)

    盡管當(dāng)前我國視頻檢測(cè)器解算及分析技術(shù)的應(yīng)非常廣泛,但是在部分路段并沒有安裝這一設(shè)施,而現(xiàn)場(chǎng)拍攝測(cè)量又存在一定的局限性,因此為了在交通事故發(fā)生時(shí),更好地呈現(xiàn)交通事故發(fā)生時(shí)的狀態(tài),越愛越多的駕駛?cè)藛T開始在車輛中安裝行車記錄儀。首先行車記錄儀是以車輛駕駛者的視角進(jìn)行拍攝的,因此能夠最準(zhǔn)確、真實(shí)地反映交通事故發(fā)生時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)情況;其次,通過對(duì)行車記錄儀所拍攝的視頻還能夠計(jì)算出當(dāng)時(shí)行車的速度,判斷其速度是否存在不合理或者違規(guī)行為;最后,當(dāng)交通事故發(fā)生時(shí),存在一方逃逸現(xiàn)象時(shí),根據(jù)行車記錄儀拍攝的畫面,能夠找到逃逸車輛的某些信息,甚至能夠記錄下逃逸車輛的車牌,從而幫助相關(guān)人員快速找到駕駛逃逸者?;谝陨蟽?yōu)勢(shì),購買和使用行車記錄儀的車主越來越多。

    3 基于電子智能的技術(shù)

    3.1 三維激光掃描技術(shù)

    三維激光掃描儀是結(jié)合激光測(cè)距和相位差的 原理對(duì)被測(cè)物體快速掃描測(cè)量,生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù) 可傳送至計(jì)算機(jī)分析處理。通過三維激光掃描技術(shù)能還原交通事故中導(dǎo)致車輛變形的產(chǎn)生模擬過程,進(jìn)而獲取事故現(xiàn)場(chǎng)的整體布局、制動(dòng)痕跡、事故車輛數(shù)據(jù),不僅如此,通過三維激光掃描技術(shù),還能夠?qū)ΜF(xiàn)場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行分析,從而判斷是否存在現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境因素導(dǎo)致交通事故出現(xiàn)的因素,如若存在相關(guān)因素,則需要對(duì)道路環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化,避免類似事故發(fā)生。在實(shí)際使用三維激光掃描技術(shù)的過程中,由于使用這一技術(shù)較為繁瑣,因此在現(xiàn)場(chǎng)勘探過程中使用三維激光掃描技術(shù)較少,但但車輛變形信息作為易保存信息,并不一定要求在事故現(xiàn)場(chǎng)立即提取,因此三維激光掃描技術(shù)在后續(xù)提取和鑒定車輛變形信息時(shí)較為便利。

    3.2 汽車事故數(shù)據(jù)記錄器技術(shù)

    車輛事故計(jì)量器是當(dāng)前部分較為高檔的轎車廠商所提供的一類技術(shù)服務(wù),通過這一技術(shù),能夠較為準(zhǔn)確地獲取車輛在發(fā)生事故前、發(fā)生事故時(shí)以及發(fā)生事故后交通事故發(fā)生過程中汽車行駛速度的動(dòng)態(tài)過程,但是這一技術(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)信息需要獲取廠商授權(quán)后才能使用,不僅如此,汽車事故數(shù)據(jù)計(jì)量器技術(shù)當(dāng)前并未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),各個(gè)汽車生產(chǎn)商所使用的標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一,加之這一技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)間還比較短,我國當(dāng)前在這一方面的應(yīng)用還比較少。

    3.3 GPS技術(shù)

    在交通事故發(fā)生之后,通常需要派遣交通管理人員前往現(xiàn)場(chǎng)勘查,不僅如此,在交通事故發(fā)生的過程中,經(jīng)常伴隨著人員傷亡問題,需要的醫(yī)護(hù)人員前往現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行救援,在交通事故發(fā)生后,交通管理人員以及醫(yī)護(hù)人員越早趕往事故現(xiàn)場(chǎng),則事故現(xiàn)場(chǎng)能夠保存得更加完整,同時(shí)傷者也能夠得到更好地救治,因此在事故發(fā)生之后,如何快速前往事故地點(diǎn)非常關(guān)鍵,在過去事故發(fā)生后,只能根據(jù)交通事故報(bào)警人員所提供的大致位置信息,搜尋交通事故發(fā)生地點(diǎn),而通過應(yīng)用GPS定位技術(shù),則能夠精準(zhǔn)定位交通事故的發(fā)生地點(diǎn),從而方便相關(guān)人員趕往現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行事故信息采集及對(duì)傷者進(jìn)行救治。

    3.4 智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)

    智能聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是近年來新出現(xiàn)的一種技術(shù),智能聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過使用傳感器能夠感知汽車在行駛過程中的各項(xiàng)信息,采集汽車在形式過程中的動(dòng)態(tài)變化,從而為事故信息采集提供更加智能的方案。在這一技術(shù)應(yīng)用過程中,一旦車輛發(fā)生交通事故,職能聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將自動(dòng)感應(yīng)這一情況,并將事故情況反映到監(jiān)控中心,便于監(jiān)控中心進(jìn)行及時(shí)救援,同時(shí)根據(jù)傳感器中的信息記錄,也能夠較好地了解到汽車在事故發(fā)生前后的動(dòng)態(tài)信息。

    4 應(yīng)用分析

    4.1 交通事故信息數(shù)據(jù)庫

    通過對(duì)上述技術(shù)的應(yīng)用,能夠較為完善地對(duì)車輛事故信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,通過將所有車輛數(shù)據(jù)信息采集結(jié)果匯總到數(shù)據(jù)庫中,將形成交通事故信息數(shù)據(jù)庫,通過對(duì)這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,則能夠探究事故特征、事故原因以及事故因素的關(guān)聯(lián)程度,使得汽車生產(chǎn)商家能夠根據(jù)相關(guān)因素對(duì)汽車結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

    4.2 交通事故過程分析重建

    在交通事故發(fā)生時(shí),由于事故鑒定人員并不能夠觀察到事故車輛全程的行駛情況,因此在交通事故發(fā)生之后,事故鑒定人員需要根據(jù)交通事故發(fā)生后所采集的信息對(duì)交通事故發(fā)生的過程進(jìn)行重建,盡可能還原事故現(xiàn)場(chǎng),從而根究還原情況進(jìn)行定責(zé)。而上述三種技術(shù)能夠幫助事故鑒定人員獲取交通事故現(xiàn)場(chǎng)的各類信息,最大限度還原事故現(xiàn)場(chǎng)。

    4.3 道路交通安全狀況的改善

    進(jìn)行道路交通事故數(shù)據(jù)分析另一重要目的是為了改善道路交通安全情況,通過事故數(shù)據(jù)信息,對(duì)于常發(fā)生事故的地點(diǎn),采取一些人為措施進(jìn)行干預(yù),例如:通過張貼告示牌、駕駛?cè)诵袨楦深A(yù),杜絕危險(xiǎn)駕駛行為等方式能夠有效改善道路安全情況。

    參考文獻(xiàn):

    [1]楊杰.高速公路事故信息采集與事故成因關(guān)聯(lián)性研究[D].長安大學(xué),2018.

    [2]孫軼軒.基于數(shù)據(jù)挖掘的道路交通事故分析研究[D].北京交通大學(xué),2014.

    [3]楊博,金先龍,張曉云等.基于數(shù)字化攝影測(cè)量的交通事故信息采集和過程再現(xiàn)[J].汽車工程,2010,32(6):530-534,546.

    [4]蘇娜.基于數(shù)字化重構(gòu)的城市交通事故快速處理系統(tǒng)[D].重慶交通大學(xué),2012.DOI:10.7666/d.Y2104689.

    [5]曾順民.淺談道路交通事故信息采集及再現(xiàn)分析系統(tǒng)[J].上海汽車,2006,(10):41-43.

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