摘 要：伴隨城市化步伐的加速，道路交通量日益攀升，交通事故發(fā)生頻發(fā)，準(zhǔn)確測(cè)定事故車速對(duì)認(rèn)定事故責(zé)任、分析事故原因、強(qiáng)化交通安全具有重大意義。傳統(tǒng)車速測(cè)定方法存在較多局限，而智能交通系統(tǒng)的興起為這一領(lǐng)域帶來了革新路徑。本文深入分析智能交通系統(tǒng)的組成和關(guān)鍵技術(shù)，探索利用多種傳感器數(shù)據(jù)計(jì)算車速的方法，并通過具體實(shí)例證實(shí)智能交通系統(tǒng)在處理交通事故中確定車速的優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞：交通事故 車速 智能交通系統(tǒng)

目前，交通高速發(fā)展使得人們的出行與經(jīng)濟(jì)交流更加便捷，然而，各種交通事故也逐漸成為社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)。交通事故不僅導(dǎo)致人員傷亡與財(cái)產(chǎn)損失，還對(duì)交通秩序與社會(huì)穩(wěn)定性構(gòu)成威脅。在處理交通事故過程中，車速測(cè)定是重要步驟，這一環(huán)節(jié)直接關(guān)系到事故責(zé)任劃分、事故原因分析及后續(xù)交通安全措施的制定[1]。傳統(tǒng)車速測(cè)定方式，如剎車痕跡、目擊證人證詞，局限性較大。隨著科技高速發(fā)展，智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，整合了先進(jìn)傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量交通數(shù)據(jù)的即時(shí)收集與處理，為事故車速的精準(zhǔn)測(cè)定提供了可靠依據(jù)。對(duì)此，探討智能交通系統(tǒng)在交通事故車速測(cè)定中的應(yīng)用，對(duì)于推動(dòng)交通安全與管理的現(xiàn)代化進(jìn)程，具有深遠(yuǎn)的實(shí)際意義。

1 智能交通系統(tǒng)概述

1.1 智能交通系統(tǒng)的組成

1.1.1 交通信息采集系統(tǒng)

利用各種傳感器，包括地磁傳感器、雷達(dá)傳感器、視頻攝像頭，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流量、行車速度、車輛所在位置等參數(shù)的即時(shí)收集[2]。這些傳感器廣泛部署在公路、交叉口、橋梁等交通節(jié)點(diǎn)，確保能全方位、精確地搜集交通信息。

1.1.2 通信系統(tǒng)

交通信息的收集后，通信系統(tǒng)則將其輸送至數(shù)據(jù)處理中心。通信方式多樣，如有線通信（光纖鏈路）、無線通信技術(shù)（4G/5G網(wǎng)絡(luò)），保障數(shù)據(jù)高效率、穩(wěn)定傳輸。

1.1.3 數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)

數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)負(fù)責(zé)接收、保存、處理和分析交通信息，通過執(zhí)行數(shù)據(jù)處理及深度分析任務(wù)，提煉隱藏的價(jià)值[3]。借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、人工智能算法等，揭露數(shù)據(jù)內(nèi)部聯(lián)系，從而為交通治理與戰(zhàn)略制定提供依據(jù)。

1.1.4 交通控制與管理系統(tǒng)

基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果調(diào)控交通信號(hào)燈、可變信息標(biāo)志等交通設(shè)備，優(yōu)化車流分布，維護(hù)交通秩序。

1.1.5 用戶服務(wù)系統(tǒng)

借助手機(jī)APP、車載導(dǎo)航等工具，向駕駛員和出行者提供實(shí)時(shí)交通情報(bào)、路徑優(yōu)化建議以及泊車指引服務(wù)，以此來提高出行的效能與便捷度。

1.2 智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

1.2.1 傳感器技術(shù)

傳感器技術(shù)是智能交通系統(tǒng)獲取信息的基礎(chǔ)，各類傳感器各具特色與適用場(chǎng)景[4]。地磁傳感器通過捕捉車輛經(jīng)過時(shí)引發(fā)的磁場(chǎng)變動(dòng)，以此辨識(shí)車輛及測(cè)定其行進(jìn)速率。雷達(dá)傳感器基于電磁波反射的原理，高效且精確地量度車輛之間的速度與間距。視頻攝像頭直接捕獲交通狀況的影像與影片資料，借助圖像識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的探測(cè)、追蹤與速度估算等功能。

1.2.2 通信技術(shù)

在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域，通信技術(shù)尤為關(guān)鍵，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸和共享。有線通信具有高速度、高穩(wěn)定性的優(yōu)勢(shì)，但是建設(shè)投入較高。無線通信具有較強(qiáng)的靈活性，且安裝便捷，借助4G/5G網(wǎng)絡(luò)的高速率與低延遲特性，可確保實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝?，使得交通信息第一時(shí)間傳遞給相關(guān)單位及用戶。

1.2.3 大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)可儲(chǔ)存及管理長(zhǎng)時(shí)間跨度、來源多元的交通信息，挖掘出規(guī)律、趨勢(shì)等信息。人工智能算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，可自動(dòng)化處理交通數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來動(dòng)態(tài)并做出決策，從而提升交通治理的智能化程度。例如，深度學(xué)習(xí)，可解析交通監(jiān)控影像，自動(dòng)辨識(shí)車輛種類、行駛軌跡和速度，提升了車速測(cè)定的效率與精準(zhǔn)度。

2 智能交通系統(tǒng)在交通事故車速測(cè)定中的計(jì)算方法

2.1 基于地磁傳感器數(shù)據(jù)的車速計(jì)算

2.1.1 基本原理

地磁傳感器能感知車輛通行時(shí)引發(fā)的地磁信號(hào)變動(dòng)，記載車輛的經(jīng)過時(shí)刻。假設(shè)相鄰兩個(gè)地磁傳感器之間的距離為L(zhǎng)，車輛通過這兩個(gè)傳感器的時(shí)間差為，則車輛的速度可以通過公式計(jì)算得出。

2.1.2 誤差分析與修正

在具體操作過程中，受地磁傳感器定位偏差以及車輛行駛路徑偏離的影響，計(jì)算結(jié)果可能會(huì)存在誤差。為提升計(jì)算的精準(zhǔn)度，需對(duì)其誤差進(jìn)行分析與校正。這里，可通過執(zhí)行多次測(cè)量后選取平均值的方式，以降低隨機(jī)誤差的影響。對(duì)于系統(tǒng)誤差，可以通過建立誤差模型，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行修正。例如，考慮地磁傳感器的安裝位置誤差，則修正后的車速計(jì)算公式為。

2.2 基于雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)的車速計(jì)算

2.2.1 多普勒效應(yīng)原理

雷達(dá)傳感器運(yùn)用多普勒原理來測(cè)定車速。當(dāng)雷達(dá)釋放的電磁脈沖觸及移動(dòng)中的車輛，回波的頻率會(huì)發(fā)生變化，這一頻率的變動(dòng)與車輛速度成正比。根據(jù)多普勒頻移公式，其中為多普勒頻移，v為車輛速度，為雷達(dá)發(fā)射電磁波的波長(zhǎng)，為雷達(dá)發(fā)射電磁波的頻率。通過測(cè)量多普勒頻移，可計(jì)算出車輛的速度。

2.2.2 多目標(biāo)跟蹤與速度計(jì)算

在實(shí)際交通場(chǎng)景中，可能有多輛汽車同時(shí)被雷達(dá)監(jiān)測(cè)。為了精確計(jì)算每輛車的速度，需引入多目標(biāo)追蹤技術(shù)識(shí)別并跟蹤不同的車輛。常見的多目標(biāo)追蹤方法有匈牙利算法、卡爾曼濾波算法等。

匈牙利算法主要解決多目標(biāo)分配難題。在雷達(dá)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中，雷達(dá)每一次掃描都會(huì)產(chǎn)生一組測(cè)量數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)集合可能源自多個(gè)車輛目標(biāo)。該算法通過構(gòu)建代價(jià)矩陣，將各測(cè)量數(shù)據(jù)與潛在目標(biāo)建立聯(lián)系，整體上降低關(guān)聯(lián)的總代價(jià)。具體而言，代價(jià)矩陣的元素可為測(cè)量數(shù)據(jù)與預(yù)期目標(biāo)位置的距離或其他相關(guān)性指標(biāo)。通過解決這一分配任務(wù)，明確每條測(cè)量數(shù)據(jù)所屬的目標(biāo)，從而對(duì)每個(gè)目標(biāo)進(jìn)行速度測(cè)定。

卡爾曼濾波算法是一種常用的狀態(tài)估計(jì)方法，可最優(yōu)估計(jì)精煉目標(biāo)的狀態(tài)（如位置、速度等）。在多目標(biāo)追蹤場(chǎng)景下，針對(duì)每個(gè)目標(biāo)，首先基于先前狀態(tài)預(yù)測(cè)其當(dāng)前狀態(tài)，隨后整合實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。這一流程由預(yù)測(cè)與更新兩大環(huán)節(jié)組成。在預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)，依據(jù)目標(biāo)動(dòng)態(tài)模型（例如勻速直線運(yùn)動(dòng)理論）推斷其未來狀態(tài)；在更新環(huán)節(jié)，則通過比較預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量值，運(yùn)用卡爾曼增益對(duì)預(yù)估狀態(tài)進(jìn)行微調(diào)，以獲得更精確的狀態(tài)評(píng)估。通過持續(xù)迭代此循環(huán)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)的連貫追蹤與速度計(jì)算。

2.2.3 雷達(dá)數(shù)據(jù)的濾波與平滑處理

由于雷達(dá)在探測(cè)過程中可能受到噪音干擾以及誤差影響，直接依據(jù)其獲取的數(shù)據(jù)計(jì)算車輛速度，往往會(huì)造成數(shù)值波動(dòng)與精確度下降的問題。為確保速度計(jì)算的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，需對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)施濾波和平滑操作。常用的濾波方法包括均值濾波、中值濾波和卡爾曼濾波等。

均值濾波是一種基本的線性濾波技術(shù)，其原理為計(jì)算指定時(shí)間區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)的均值，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑處理。假設(shè)在時(shí)間窗口內(nèi)有n+1個(gè)雷達(dá)測(cè)量的速度值，則均值濾波后的速度值 。均值濾波可以有效地減小隨機(jī)噪聲的影響，但可能會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的延遲和失真。

中值濾波技術(shù)是一種非線性的數(shù)據(jù)過濾手段，將時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值作為濾波后的輸出。該方法可減弱脈沖噪聲的影響，同時(shí)保持信號(hào)的關(guān)鍵邊緣特征，適用于處理存在突發(fā)噪聲的數(shù)據(jù)。

卡爾曼濾波技術(shù)不僅用于目標(biāo)的狀態(tài)預(yù)測(cè)，還能優(yōu)化雷達(dá)測(cè)量數(shù)據(jù)處理。通過構(gòu)建對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)及測(cè)量誤差的模型，并借助遞進(jìn)式算法進(jìn)行最佳評(píng)估，卡爾曼濾波能在降低噪聲干擾的同時(shí)，精確追蹤并反映目標(biāo)的實(shí)際動(dòng)態(tài)變化。

2.3 基于視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的車速計(jì)算

2.3.1 圖像特征提取與目標(biāo)跟蹤

根據(jù)視頻監(jiān)控資料計(jì)算車輛速度，首先從影像畫面中識(shí)別并追蹤車輛（顏色特征、紋理特征和形狀特征）。顏色特征可用色彩直方圖呈現(xiàn)，揭示圖像內(nèi)各種色彩的分布狀況；紋理特征則可通過灰階共生矩陣、局部二值模式等手段提取，以描繪圖像的紋理細(xì)節(jié)；形狀特征，則能經(jīng)由輪廓偵測(cè)、橢圓擬合等方法捕獲車輛的外形特點(diǎn)。

在目標(biāo)追蹤領(lǐng)域，常見的策略包含基于相關(guān)濾波的方案及基于深度學(xué)習(xí)的途徑。基于相關(guān)濾波的技術(shù)通過搜索圖像中與目標(biāo)模板關(guān)聯(lián)度最高的區(qū)塊完成追蹤，優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算效率高、實(shí)時(shí)性能佳。而深度學(xué)習(xí)方法則借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取與分類目標(biāo)特征，特別適合于處理復(fù)雜環(huán)境下的精準(zhǔn)追蹤任務(wù)。例如，Siamese網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)目標(biāo)的外觀屬性，在后續(xù)幀中能迅速鎖定目標(biāo)位置。

2.3.2 車速計(jì)算方法

在實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)跟蹤后，需要根據(jù)車輛在視頻中的運(yùn)動(dòng)情況計(jì)算車速。一種常用的方法是通過測(cè)量車輛在相鄰幀之間的位移和時(shí)間間隔來計(jì)算速度。假設(shè)車輛在第幀和第幀（）之間的位移為d（通過像素坐標(biāo)計(jì)算得到），視頻的幀率為（幀/秒），則車輛在這段時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)時(shí)間。為了將像素位移轉(zhuǎn)換為實(shí)際距離，需要進(jìn)行標(biāo)定?？梢栽谝曨l畫面中選取已知實(shí)際距離的參考物體（如道路上的標(biāo)線），通過測(cè)量參考物體在視頻中的像素長(zhǎng)度，計(jì)算出像素與實(shí)際距離的比例關(guān)系（單位：米/像素）。則車輛的實(shí)際速度。

另一種方法是基于視覺里程計(jì)的思想，通過分析視頻中連續(xù)幀之間的特征點(diǎn)匹配關(guān)系，估計(jì)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度。這種方法需要對(duì)視頻圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取和匹配，利用運(yùn)動(dòng)模型和優(yōu)化算法求解車輛的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，計(jì)算過程相對(duì)復(fù)雜，但在一些場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的車速估計(jì)。

2.3.3 視頻數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)與修正

因視頻監(jiān)控?cái)z像頭的定位、視角及畸變等因素，一定程度上會(huì)導(dǎo)致視頻圖像中車輛的位置與動(dòng)態(tài)信息產(chǎn)生誤差。為此，有必要對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行校正與優(yōu)化。

首先，攝像頭的標(biāo)定，分為內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定與外部參數(shù)標(biāo)定。內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定在明確攝像頭的焦距、主點(diǎn)位置等關(guān)鍵參數(shù)，張正友標(biāo)定法是常見手段之一，通過攝取不同方向的棋盤格圖像，依據(jù)圖中棋盤格角點(diǎn)坐標(biāo)來求解內(nèi)參。而外部參數(shù)標(biāo)定聚焦于確定攝像頭在三維空間中的位置與姿態(tài)，一般需在場(chǎng)景內(nèi)設(shè)立具有已知坐標(biāo)的參照點(diǎn)，經(jīng)由對(duì)比這些點(diǎn)在影像中的像素坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)，以計(jì)算外參。

其次，圖像畸變校正。攝像頭鏡頭可能引起徑向與切向畸變等問題。借助校準(zhǔn)所得內(nèi)部參數(shù)，通過多項(xiàng)式模型對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正，將畸變的影像轉(zhuǎn)化為無畸變狀態(tài)，從而提升車輛定位與運(yùn)動(dòng)軌跡的精確度。

2.4 基于車載傳感器數(shù)據(jù)的車速計(jì)算

2.4.1 GPS數(shù)據(jù)的車速計(jì)算

車載GPS（全球定位系統(tǒng)）可實(shí)時(shí)提供車輛的位置信息。通過記錄車輛在不同時(shí)刻的經(jīng)緯度坐標(biāo)，計(jì)算車輛在相鄰時(shí)刻之間的位移和時(shí)間間隔，得到車輛的速度。假設(shè)在時(shí)刻和（gt;），車輛的經(jīng)緯度坐標(biāo)分別為和，可使用球面距離公式計(jì)算兩點(diǎn)之間的距離d。計(jì)算公式：

其中R為地球半徑（約為6371千米）。則車輛在時(shí)間段[，]內(nèi)的平均速度。

由于GPS信號(hào)可能受到遮擋、多徑效應(yīng)等因素的影響，導(dǎo)致位置測(cè)量存在誤差，進(jìn)而影響車速計(jì)算的準(zhǔn)確性。為了提高GPS車速計(jì)算的精度，可以采用濾波算法對(duì)GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如卡爾曼濾波，結(jié)合車輛的運(yùn)動(dòng)模型對(duì)GPS測(cè)量值進(jìn)行修正。

2.4.2 加速度傳感器數(shù)據(jù)的車速計(jì)算

車載加速度傳感器可以測(cè)量車輛的加速度信息。通過對(duì)加速度進(jìn)行積分，可以得到車輛的速度變化。假設(shè)加速度傳感器在時(shí)間間隔內(nèi)測(cè)量的加速度為，車輛在初始時(shí)刻的速度為，則在時(shí)刻后的速度。在實(shí)際應(yīng)用中，由于加速度傳感器存在測(cè)量誤差和零點(diǎn)漂移等問題，直接積分會(huì)導(dǎo)致速度誤差不斷累積。因此，通常需要結(jié)合其他傳感器（如GPS）的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，對(duì)加速度積分得到的速度進(jìn)行校正。

2.4.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合計(jì)算車速

為了提高車速計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性，可以將車載GPS、加速度傳感器等多種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。常用的數(shù)據(jù)融合方法有卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）等。

以卡爾曼濾波為例，基于汽車的動(dòng)力學(xué)模型以及傳感器的檢測(cè)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛狀態(tài)（涵蓋位置與速度等參數(shù)）的最佳評(píng)估。在每一時(shí)間間隔內(nèi)，首先依據(jù)動(dòng)力學(xué)模型推算車輛的預(yù)期狀態(tài)，隨后融入傳感器反饋的信息，通過卡爾曼增益對(duì)預(yù)估狀態(tài)實(shí)施校正。經(jīng)由持續(xù)循環(huán)這一流程，能夠有效整合多元傳感器的數(shù)據(jù)輸入，顯著降低單一傳感器的誤差，從而獲得精確的車速評(píng)估結(jié)果。

3 案例分析

選取一起發(fā)生在城市主干道上的追尾交通事故作為案例進(jìn)行分析。這條線上部署了智能交通管理系統(tǒng)，包括地磁傳感器、雷達(dá)傳感器和視頻監(jiān)控?cái)z像頭，部分涉事車輛裝備了車載傳感器。此次事故發(fā)生在工作日的交通繁忙時(shí)段，車流量大。

3.1 數(shù)據(jù)采集與處理

事故發(fā)生后，緊急調(diào)取了智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的傳感器數(shù)據(jù)。地磁傳感器記錄了車輛穿越指定地點(diǎn)的時(shí)刻；雷達(dá)傳感器則捕捉了車輛的實(shí)際速度和間距；視頻監(jiān)控?cái)z像頭全程記錄了事故的發(fā)生過程；而車載傳感器則收集了GPS定位坐標(biāo)和加速度參數(shù)。

然后，預(yù)處理所采集的數(shù)據(jù)。首先數(shù)據(jù)清洗，剔除干擾信息和異常讀數(shù)。針對(duì)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)施圖像校準(zhǔn)與目標(biāo)識(shí)別，提取車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡。然后，對(duì)各類傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，保證數(shù)據(jù)的一致性和協(xié)調(diào)性。最后，應(yīng)用卡爾曼濾波算法整合多傳感器數(shù)據(jù)，以提升數(shù)據(jù)的精確度與可信度。

3.2 車速測(cè)定過程與結(jié)果

3.2.1 基于不同傳感器數(shù)據(jù)的車速計(jì)算

①地磁傳感器：根據(jù)相鄰地磁傳感器之間的距離和車輛通過時(shí)間差，計(jì)算出事故車輛在事故發(fā)生前的行駛速度。經(jīng)過多次測(cè)量和誤差修正，得到的車速結(jié)果為=52千米/小時(shí)。

②雷達(dá)傳感器：利用多普勒效應(yīng)原理，結(jié)合多目標(biāo)跟蹤算法，計(jì)算出事故車輛的速度。經(jīng)過濾波和平滑處理后，得到的車速結(jié)果為=54千米/小時(shí)。

③視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)：通過圖像特征提取和目標(biāo)跟蹤，測(cè)量車輛在視頻中的位移和時(shí)間間隔，經(jīng)過標(biāo)定和修正后，計(jì)算出車速為=53千米/小時(shí)。

④車載傳感器：融合GPS數(shù)據(jù)和加速度傳感器數(shù)據(jù)，采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行處理，得到事故車輛的車速為=53.5千米/小時(shí)。

3.2.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的車速結(jié)果

將上述四種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，利用卡爾曼濾波算法進(jìn)行綜合計(jì)算，得到最終的車速測(cè)定結(jié)果為53.2千米/小時(shí)。

3.3 結(jié)果驗(yàn)證與分析

為了驗(yàn)證車速測(cè)定結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用了傳統(tǒng)的剎車痕跡法進(jìn)行對(duì)比。根據(jù)事故現(xiàn)場(chǎng)的剎車痕跡長(zhǎng)度和路面摩擦系數(shù)，計(jì)算出的車速約為50-55千米/小時(shí)，與智能交通系統(tǒng)測(cè)定的結(jié)果基本吻合。

4 結(jié)語

智能交通系統(tǒng)為交通事故車速測(cè)定帶來了革新性的支持，其潛在價(jià)值巨大。其借助先進(jìn)的傳感器技術(shù)、高效的通信網(wǎng)絡(luò)以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，打破了傳統(tǒng)車速評(píng)估方法的約束，為事故責(zé)任判定、成因解析與安全對(duì)策擬定提供了更為精確、可靠的支撐，其應(yīng)用前景廣闊，值得大力推廣普及。

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