基于视频的交通事故汽车车速计算研究汽车服务毕业论(编辑修改稿)

基于视频的交通事故汽车车速计算研究汽车服务毕业论(编辑修改稿)内容摘要：

M D EFNA          （ ） 按照该文献的方法，经过笔者计算和实验验证发现公式（ ）和公式（ ）是错误的，应该与公式（ ）相同，笔者所得到的情况分两种： 第一种情况， M点在 D点右边：2 A B E F M DE F D E D E D E M D D E M D E FNA          () 第二种情况， M点在 D点左边：2 A B E F M DE F D E D E D E M D D E M D E FNA          （ ） 本文摄像机标定采用文献 [7] 的这种方法，其标定条件为： F点、 E点、 D点 三点可以形成一条 直线 ，这条线就 称为标定线，标定线可以选取 很多点就为标定，比如说 其他距离已知的物体 、 车体本身、人行横道线、 道路标记线 或标记等。 根据这种思想 ，如图 ，若车辆在 t1帧位于 N1处，在 t2帧位于 N处，则车辆在 t t2之间的速度为： 121AN ANv tt  （ ） ★ 原理的实验验证 由于笔者和文献 [7]在算法公式上出现分歧，因此针对第四中情况做以下实验作为验四川师范大学成都学院本科毕业设计 16 证。 如图 ：该图为某道路，经测量道路标记线长为 2m，间隔 4m，则相邻叉形符号相邻间隔 6m，要测的距离为圆形标记到最近叉形符号距离（ 8m）。 经实验得出：文献算法结果为 ，误差 %，误差过大；本文算法结果 ，误差为 %，误差在允许范围。 因此公式（ ）应修正成公式（ ），用同样的实验也可以得出公式（ ）应修正成公式（ ）的结论。 图 文献 [7] 算法结果截图 图 本文算法结果截图 图 实验场景图 本章小结 由于道路法规定 以及车辆 的 速度较快， 对视频的采集时间又不是很长 ， 可以知道车辆不可能在这个极短的时间内来改变速度或者改变车辆原始行驶的方向，因此我们可以认为在这么短的时间内车辆是匀速行驶的。 根据本章节的分析，车速计算大致过程为：首先图形处理，再提取运动目标，然后提取其特征点，并记录其运动轨迹， 最后我们就可以把图像速度变成实际的点，从而 计算出车辆的行驶速度。 图 为车速计算技术路线图： 四川师范大学成都学院本科毕业设计 17 图 视频法技术路线图 四川师范大学成都学院本科毕业设计 18 3 案例应用 事故背景简介 基本情况 20xx年 2月 26日下午 1点 27分许， 一辆小车和一架摩的在某市的一个某十字路口发生重大的交通事故。 交通部分提供了事故当时的录像以及现场拍摄的图片和交通信号灯的相关信息，要求委托单位对该交通事故进行分析并得出相关结论。 视频录像 提供的监控视频图像显示“ 022620xx 星期日 青白江 – 巨石大道华金路口”等字样。 视频图像连续、清楚 ，能够满足鉴定要求。 视频开始于 13:27:27，终止于 13:29:29。 牌照号为川Ａ XXXXX 的高尔牌轿车由视频画面左侧进入监控范围，在视频画面出现的时间为 13:28:00（视频画面显示）。 某交通事故鉴定所 的依据 该监控视频帧率 f为 二十五 帧 /秒。 川Ａ XXXXX 牌照的小车 由 监控 视频画面左侧进入监控范围开始， 从事故开始到结束一个拍摄到 3 到 帧 ， 这家小车的总长度 L 为。 将上述参数带入公式 )/(  fnLv，则该车在事故发生前的行驶速度约～。 本文算法 matlab 界面简介 如图 ，本 GUI界面能实现的功能：读图、图片缩放、作直线和平行线、图片处理、特征点提取、运动轨迹拟合、求平均速度、求任意时间段的速度，作速度曲线等。 四川师范大学成都学院本科毕业设计 19 图 matlab操作界面 计算过程及分析 ★ 输入已知距离 本案例所提供的资料中没有其他道路标记线等已知距离的标记物，只有车长 的是已知的，因此把经过车辆主轴线上的车头、车尾及中点作为标定点，车辆行驶轨迹作为标定 线。 其他案例如出现图 ，完全可以用地标线作为标定线。 ★ 输入中点修正系数 本案例中由于摄像机摄像方向并非完全正对着车辆运动方向完全垂直，所拍摄的车辆并非车的正侧面，存在一定的角度因此由图像上车头标记点坐标和车尾标记点坐标算出的中点并非车体实际中点，需要进行左右修正。 A为标定点 1，坐标是 ( , )AAxy ,B为标定点 2，坐标为 ( , )BBxy ，中点修正系数为 z。 那么中心标定点为： ()1 ABzx x xz   () ()1 ABzy y yz   () 若不进行中点修正，如图得到的速度曲线显示速度先增大后减小再增大，与实际速度逐渐减小相违背。 四川师范大学成都学院本科毕业设计 20 图 不进行中点修正得到的速度曲线图 ★ 输入图片间时 图片间时是指相隔图片间所取的帧数，以 25帧 /s的视频为例，若两 张图片的间时为n帧，那么运动车辆经过的时间为 n 秒，本案例为每帧一截图，因此应该输入的图片间时为 1。 ★ 特征点选取 由于图像处理的不同，将车的特征点的选取分为彩车提取和白车提取。 本案例的车体颜色为蓝色，因此点击“彩车特征提取”，在出现的对话框中选择该案例视频截图所在文件夹，接着在界面上出现的画面进行交互式提取方法选取车辆所在区域，图片读完后会自动形成车辆运动拟合曲线。 如下图所示： 第一帧： 第二帧： …… 四川师范大学成都学院本科毕业设计 21 第 n帧： 空格键后得到拟合曲线： 图 特征点提取图示 ★ 选择图片 选择质量好，车体侧面尽量正对摄像机的图片作为标定图片。 点击“读图”，在出现的对话框中选择图片。 图 读图图示 ★ 第一次标定 点击“标定”，将出现的绿色直线移动到车体附近，使用“放大”功能使该直线端点尽量靠近红色最小外接矩形左右边的外围，并尽量使直线与拟合曲线重合。 按下空格键后，标定完成，“误差”右边的文本框还会出现一个误差。 误差解释：若 d2为最小矩形的长度， d1为绿色直线标定后的长度，则误差为： 21100%2ddwc d （ ） 若 wc为负，则所求速度比真实速度小；若 wc为正，所求速度比真实速度大。 真实速度为： 四川师范大学成都学院本科毕业设计 22 v =v w c测真 （ 1 ） （ ） 标定过程图示： 图 移 动用于标定的直线 图 左端点选定 图 右端点选定 图 矩形外标定结果 ★ 作速度曲线图 点击“速度曲线图”，就会出现车辆整个运行过程中各个时刻的速度和显示平均速四川师范大学成都学院本科毕业设计 23 度。 速度来源计算公式求导，根据 t1帧和 t+1帧时的特征点的坐标求出位移，将此位移转换到实际距离 S，即第 t帧的速度公式为： 45 ( / )[ ( 1 ) ( 1 ) ] Sv S k m htt     （ ） 根据公式（ ）对 t+1和 t1进行变换也可以求出任意帧数间的速度大小。 在标定下方文本框输入“第 1张 —第 4张”， 1和 4为输入的时间，得到“速度”右边的结果，表示第 1帧到第 4帧的车辆速度为 105km/h。 本案第一次标定得到的速度数据和速度曲线： 表 第一次矩形外标定数据表 时刻 /帧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 速度（ km/h） 图 第一次矩形外标定速度曲线图 ★ 第二次标定并得到速度曲线 在红色矩形内部按照步骤（ 6）的方法进行二次标定，并得到： 四川师范大学成都学院本科毕业设计 24 图 3.. 第二次矩形内标定速度曲线 表 3.. 第二次矩形内标定数据表 时刻 /帧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 速度（ km/h） 结果分析 由图 ：第一次标定得到的平均速度为 ，误差为%；第二次标定得到的平均速度为 ，误差为 %。 把这两次得到的测量值带入公式（ ）可得到理论上的真实值为。 鉴定结果为： 该车在前一到十三帧的平均速度在 ～。 最高速度为：～。 这与传统的 方法相比得出的结果更加精准 ， 误差也很小。 误差分析 本方法有以下几种误差： ☆ 人为误差：人为误差主要出现在中点修正系数的选取上。 此误差可以根据研究摄像机角度的变化和线段中点在图像上的变化的关系降低。 本人知识水平有限，未能解四川师范大学成都学院本科毕业设计 25 决，但是对于本案例所选的中点修正系数。 ☆ 系统误差：系统误差主要出现在： ◇ 特征点的定位，因为质心的选取取决于处理后的二值图像，而每帧的二值化图像并非完全一样，但质心的位置变化不会太大。 ◇ 最小矩形长度的计算上，因为有时可能出现最小矩形不是 车长的情况。 ◇ matlab软件本身自带的误差。 ☆ 图像质量和角度误差：由于图像质量和角度的问题，使二值化后的黑白图片的与实际车长有一定的偏差。 应用拓展 如图 ，文献 [7] 对车辆运动方向与摄影方向平行的标定可以计算出该方向的车速，本文分析了对车辆运动方向与摄影方向垂直的标定进而算出车速。 若将两个标定方向结合起来就可以计算出车辆运动轨迹为曲线时的算法。