基于视频图像鉴定车速中的参照物选定两例

合理地选取或设定参照物是提高基于视频图像鉴定车辆行驶速度效率与精度的关键。本文介绍了两起交通事故车速鉴定的典型案例,鉴定人员基于视频图像选取参照物计算车辆行驶速度,并利用提取的VDR文件、EDR文件数据进行验证,总结出在基于视频图像鉴定车辆行驶速度的实践中,参照物的选定可根据实际情况与条件优先考虑制动前区域、道路参照物、目标车辆通过的整数帧、目标车辆某轮廓的几何中心等方案,希冀为相关案件的鉴定提供参考。

视频方法鉴定车速的准确性研究

目的通过实验研究用视频方法鉴定车速结果的准确性及其影响因素。方法在选定的实验场地上,让实验车辆以一定速度匀速通过一段距离,使用高空、垂直、斜角和车载四个位置的摄像机同时录制,将车速计算结果进行比较。结果理论和实验数据分析表明,误差的大小主要取决于:车速和帧速率,车体上参考点和路上参考点的对齐效果,还有行车距离的大小和播放器屏幕的大小等。结论用视频方法进行车速鉴定,相对于传统的用力学公式进行计算,其准确性和可信度较好;一般条件下,误差可在5%~10%之间估算;夜晚条件下,可在车灯的轮廓线上选择车体上参考点,炫目情况除外。

识别路段交通平均速度的一种相关分析法

本文应用线性系统识别理论，提出一种在轻交通情况下对较长周期内路段交通平均速度进行在线识别的算法。其关键是对路段输入、输出交通量中的随机信号进行相关分析，从而识别该路段交通的脉冲响应函数。优点是所需实测数据少，不必测量每车速度，检测器不必埋设第二个环形线圈。本文进而提出识别路段内平均车辆有效长度的算法及确定各交通参数的整套算法。应用结果表明这些算法可行。

低照度视频中车辆行驶速度的计算方法

目的利用图像融合技术解决低照度视频中参考物无法识别的难题,从而提高基于监控视频计算事故车辆行驶速度方法的适用性。方法选取同一监控摄像头拍摄的3帧图像(1帧路面标线清晰的图像及2帧低照度视频中的关键帧图像),利用简单的图像融合方法-线性加权融合实现像素级图像融合,将关键帧图像中目标车辆相关特征与道路场景参考物的相对位置关系显现出来,从而解算目标车辆的行驶速度;最后,将根据目标车辆行车记录仪视频计算所得车速作为参考值,验证本方法是否可靠。结果本方法所得车速的相对误差约为–0.86%,证明了该方法的可靠性。结论本方法能有效解决低照度视频中参考物不能识别的难题,可为事故车辆行驶速度的鉴定提供技术支持。

利用汽车行驶记录仪视频资料对事故中车辆行驶速度进行司法鉴定案例分析

在交通事故案件中,通过车辆行驶速度认定事故参与者的事故责任大小的权重比较大,从委托人提供的各种鉴定材料相关证据分析判断出事故车辆在采取避让措施时的行驶速度比确定发生事故瞬间车辆行驶速度更客观和更有价值。对车辆速度鉴定的现行标准、方法很多,而每一个案件都有其独特性,不是任何一种车速鉴定的方法都能恰当、准确、科学地鉴定出车辆事故中采取避让措施时的行驶速度。在其他证据不具备鉴定条件时,利用汽车行驶记录仪视频资料鉴定车辆事故中采取避让措施时行驶速度是一种很有效的鉴定方法。现通过具体案例论述如何用汽车行驶记录仪视频资料来鉴定车辆事故时行驶速度。

一种基于机器学习的LTE高铁故障识别方法与实例

为保证高铁LTE网络质量,提升客户感知,及时识别并解决高铁LTE网络故障至关重要。现有技术识别高铁故障主要依靠道路测试与网管后台数据,不仅耗时耗力,而且由于高铁专网多采用拉远与小区合并建设方式,故障具体点位和隐性故障难以定位。在此背景下,本文提出了一种基于大数据和机器学习,针对高铁网络特性的天馈故障识别方法,可有效提升高铁专网故障识别与定位的准确性,同时节省大量人力物力。