摘 要：隨著交通監(jiān)控技術(shù)的普及，視頻圖像在交通事故處理中日益重要。為了提高事故處理效率和準(zhǔn)確性，為交通安全提供有力支持。通過(guò)視頻圖像可以分析事故車輛的車速及駕駛員操作行為，直觀分析事故車輛通行的交通信號(hào)燈情況，也可以輔助分析車體痕跡、事故形態(tài)及EDR數(shù)據(jù)，通過(guò)拓展應(yīng)用可以深度分析事故發(fā)生的原因，為交通事故的深度分析提供了科學(xué)的物證證據(jù)。

關(guān)鍵詞：視頻圖像 瞬時(shí)速度 事故形態(tài) 深度分析

目前，視頻圖像車速計(jì)算方法在實(shí)踐中已應(yīng)用成熟，云南省在2016年也頒布了地方標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算方法進(jìn)行了補(bǔ)充，視頻車速計(jì)算方法已成為交通事故車輛速度鑒定的主要方法，視頻圖像還可以對(duì)駕駛員行為、交通信號(hào)燈等進(jìn)行分析，同時(shí)視頻圖像以其直觀明了的特點(diǎn)也可以作為痕跡鑒定的輔助手段，視頻圖像在交通事故痕跡物證鑒定領(lǐng)域的應(yīng)用研究還在不斷深入。

1 視頻圖像在交通事故痕跡物證鑒定中的應(yīng)用

1.1 車輛速度鑒定

視頻圖像車速計(jì)算方法最主要的作用是計(jì)算肇事車輛在視頻圖像內(nèi)行駛的速度[1]，目前行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法在目標(biāo)車輛不能實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)時(shí)計(jì)算結(jié)果為區(qū)間，云南省地標(biāo)方法可以計(jì)算圖像內(nèi)某一時(shí)刻目標(biāo)車輛的瞬時(shí)速度，主要有車身標(biāo)尺、地面標(biāo)尺、網(wǎng)格法、車載視頻等計(jì)算方法，在實(shí)踐中實(shí)用性較強(qiáng)。

1.2 駕駛員操作行為的分析

視頻圖像中對(duì)目標(biāo)車輛車速的計(jì)算可以得到一系列時(shí)間速度散點(diǎn)，繪制成散點(diǎn)圖后可以根據(jù)散點(diǎn)圖對(duì)駕駛員的操作行為進(jìn)行分析。例如，一輛轎車直行通過(guò)路口時(shí)與橫穿馬路的行人發(fā)生碰撞，通過(guò)視頻圖像可以準(zhǔn)確確定碰撞時(shí)間點(diǎn)及駕駛員采取的措施，散點(diǎn)圖可以確定駕駛員采取措施時(shí)的時(shí)間點(diǎn)以及采取措施的強(qiáng)度。

由散點(diǎn)圖及運(yùn)動(dòng)跟蹤軌跡可知，轎車肇事前處于先近似勻速再減速的行駛狀態(tài)，勻速段的車速約為38km/h，碰撞時(shí)刻的車速約為32km/h，駕駛員采取的措施為制動(dòng)，制動(dòng)減速度約為7.2g/s2，駕駛員在此次事故中的操作行為是：以勻速直行通過(guò)路口，發(fā)現(xiàn)行人后采取制動(dòng)措施，制動(dòng)減速度為全制動(dòng)狀態(tài)，與行人發(fā)生碰撞時(shí)速度已降低。

1.3 事故車輛交通信號(hào)燈分析

視頻圖像可以對(duì)其范圍內(nèi)行駛的車輛是否違反交通信號(hào)燈行駛進(jìn)行分析[2]，例如，某無(wú)號(hào)牌電動(dòng)三輪車通過(guò)十字路口時(shí)與車輛發(fā)生垂直碰撞，如果兩車都完全按照交通信號(hào)燈行駛的話，兩車不可能相遇，事故發(fā)生說(shuō)明其中一車違反了交通信號(hào)燈行駛。

1.4 車輛外觀及號(hào)牌特征鑒定

在肇事逃逸案件中，利用監(jiān)控視頻圖像對(duì)逃逸車輛的外觀特征及號(hào)牌數(shù)字特征進(jìn)行鑒定可以快速鎖定逃逸車輛，結(jié)合外觀及號(hào)牌特征，對(duì)于套牌車輛也可以進(jìn)行快速的排查，在交通事故逃逸案件中得到廣泛的應(yīng)用。

2 視頻圖像在新領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 車體痕跡鑒定

車輛與行人發(fā)生碰撞時(shí)往往不會(huì)留下明顯的痕跡或附著物，傳統(tǒng)的痕跡鑒定不能做出同一性認(rèn)定，此時(shí)視頻圖像則可以解決傳統(tǒng)痕跡鑒定無(wú)法認(rèn)定的問(wèn)題。例如，一輛電動(dòng)自行車涉嫌與行人發(fā)生碰撞，行人昏迷不醒，電動(dòng)自行車駕駛員反應(yīng)其車輛并未與行人身體發(fā)生碰撞，行人是自行倒地受傷，這類案件中痕跡鑒定起到了一錘定音的作用。

經(jīng)對(duì)電動(dòng)自行車車體痕跡檢驗(yàn)，電動(dòng)自行車儲(chǔ)物筐立柱檢見(jiàn)有一處離斷痕跡，儲(chǔ)物筐表面灰塵泥土減層痕跡的附近檢見(jiàn)類衣物紡織物纖維，但在儲(chǔ)物筐前部未檢見(jiàn)其他刮擦、碰撞變形、損壞痕跡，其痕跡形態(tài)符合與相應(yīng)高度軟質(zhì)客體接觸形成的特征，但上述痕跡與附著物不能做出電動(dòng)自行車與行人發(fā)生過(guò)碰撞的同一性認(rèn)定。

結(jié)合肇事路段事發(fā)時(shí)監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，在視頻中事發(fā)前行人行走的方向與電動(dòng)自行車行駛方向相反，事發(fā)時(shí)行人身體可見(jiàn)與其行走方向相反、與電動(dòng)自行車行駛方向相同的快速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，此狀態(tài)為人體受到外力沖擊后（方向相反運(yùn)動(dòng)的電動(dòng)自行車的碰撞）向其行走方向的反方向倒地的過(guò)程。

綜上所述，電動(dòng)自行車儲(chǔ)物筐前部檢見(jiàn)的痕跡及附著物在類型、高度、部位、形成機(jī)理、物質(zhì)轉(zhuǎn)移方面與軟質(zhì)客體發(fā)生過(guò)接觸相互對(duì)應(yīng)，符合造痕客體與承痕客體的對(duì)應(yīng)關(guān)系，結(jié)合視頻圖像的分析，在事發(fā)地點(diǎn)行人受到與其行走方向相反的外力沖擊，這個(gè)外力與電動(dòng)自行車的運(yùn)動(dòng)方向、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、空間位置相一致，電動(dòng)自行車與行人發(fā)生過(guò)碰撞可以做同一性認(rèn)定。

2.2 駕乘關(guān)系鑒定

在交通事故痕跡物證鑒定中駕乘關(guān)系鑒定屬于復(fù)雜疑難鑒定，特別是摩托車或電動(dòng)自行車的駕乘關(guān)系鑒定，往往是事故中爭(zhēng)議較多的地方，視頻圖像的引入使得駕乘關(guān)系的鑒定在實(shí)踐中可操作性、準(zhǔn)確性都得到了提高。例如，某路口發(fā)生一起貨車與摩托車相撞的交通事故，摩托車上載乘兩人，其中一人取得了摩托車駕照、另一人未取得摩托車駕照，事故導(dǎo)致有駕照的人員死亡，未取得駕照的人員受重傷，事故后重傷人員陳述是死者駕車，死者家屬提出異議，需要做駕乘關(guān)系鑒定，視頻圖像中可以清晰辨認(rèn)著黑色衣服的人員為駕駛員，白色衣服人員為載乘人員，正好與當(dāng)事人的陳述相反。

2.3 利用視頻圖像驗(yàn)證EDR數(shù)據(jù)

EDR數(shù)據(jù)分析目前已經(jīng)應(yīng)用在交通事故痕跡物證鑒定領(lǐng)域，但是EDR數(shù)據(jù)的真實(shí)性、合理性及科學(xué)性一直是實(shí)踐應(yīng)用中備受關(guān)注的重點(diǎn)，利用視頻圖像的運(yùn)動(dòng)軌跡還原及車速計(jì)算可以對(duì)EDR數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證，例如車輛在肇事前采取了避險(xiǎn)措施（轉(zhuǎn)向或者制動(dòng)），EDR數(shù)據(jù)中會(huì)記錄，同時(shí)通過(guò)視頻圖像也可以進(jìn)行分析，這樣兩種方法進(jìn)行相互驗(yàn)證就可以大大提高EDR數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性[3]。

3 視頻圖像在事故原因深度分析的應(yīng)用

3.1 利用視頻圖像準(zhǔn)確計(jì)算圖像范圍外的車速

視頻圖像只能計(jì)算車輛出現(xiàn)在圖像范圍內(nèi)時(shí)的車速，視頻圖像之外的車速由于無(wú)法觀察到運(yùn)動(dòng)軌跡而不能計(jì)算，但是事故發(fā)生時(shí)往往圖像外的車速是導(dǎo)致事故發(fā)生與事故后果嚴(yán)重程度的主要原因，需要在視頻圖像的基礎(chǔ)上對(duì)圖像外的車速進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)就需要結(jié)合多種條件對(duì)事故原因進(jìn)行深度分析計(jì)算。

3.1.1 結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)勘查痕跡計(jì)算

在一起典型案例中，車輛進(jìn)入視頻圖像范圍內(nèi)是已經(jīng)失控發(fā)生側(cè)滑，在視頻圖像內(nèi)只能計(jì)算車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶時(shí)的車速，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)勘查，該車駛?cè)刖G化帶之前在道路上留下兩條側(cè)滑印長(zhǎng)度分別為46m，50m，側(cè)滑印結(jié)束后車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶后與監(jiān)控設(shè)備桿相撞，故可以結(jié)合肇事現(xiàn)場(chǎng)車輛側(cè)滑印及側(cè)滑印結(jié)束后駛?cè)胫醒刖G化帶內(nèi)時(shí)的視頻車速計(jì)算結(jié)果來(lái)共同分析計(jì)算車輛在圖像外失控開始側(cè)滑時(shí)的車速。

（1）側(cè)滑印結(jié)束后車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶時(shí)的車速計(jì)算

根據(jù)GA/T 1133-2014中4.1.2條的規(guī)定，鑒定人根據(jù)公式v=s/t，計(jì)算目標(biāo)車輛在23：14：00（秒）第03幀（如圖3）—23：14：00（秒）第07幀（如圖4）時(shí)段內(nèi)運(yùn)動(dòng)的平均速度：

根據(jù)上式計(jì)算，該車側(cè)滑印結(jié)束后車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶時(shí)（視頻圖像顯示時(shí)間：23時(shí)14分0.12秒至0.28秒時(shí)段）的車速約為80km/h。

（2）結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)痕跡及視頻車速計(jì)算結(jié)果分析視頻外車速

根據(jù)能量守恒定律，該車失控開始產(chǎn)生側(cè)滑時(shí)的動(dòng)能為兩部分：第一部分為車輛在路面上發(fā)生側(cè)滑所消耗的動(dòng)能，另一部分為車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶內(nèi)時(shí)的動(dòng)能，故可得下式：

為車輛失控開始產(chǎn)生側(cè)滑時(shí)的車速，km/h；

簡(jiǎn)化上述公式（1）后可得：

為車輛在肇事現(xiàn)場(chǎng)留下的側(cè)滑印對(duì)應(yīng)的車速，km/h；

將數(shù)據(jù)代入公式（3），得：=26.19m/s=94.3km/h

為車輛駛離有效路面駛?cè)胫醒刖G化帶內(nèi)時(shí)的車速，=22.22m/s；

將上述數(shù)據(jù)代入公式（2），得：

=34.35m/s=123.7km/h

綜上所述，該車在視頻圖像外失控時(shí)的車速約為124km/h，事故原因?yàn)槌鞘械缆飞宪囁龠^(guò)快，駕駛員操作不當(dāng)致使車輛側(cè)滑失控，最終與綠化帶發(fā)生碰撞，造成人員死亡的交通事故。

3.1.2 結(jié)合車身?yè)p壞情況分析車速

在一起典型案例中，轎車與前方行駛的貨車追尾相撞，轎車肇事碰撞后左前部保險(xiǎn)杠，左前部車架、左前部翼子板、右前部引擎蓋及左側(cè)車身A、前擋風(fēng)玻璃左側(cè)均產(chǎn)生不同程度的變形，貨車裝有行車記錄儀，通過(guò)行車記錄儀視頻也不能觀察到轎車行駛的軌跡，如圖5所示，視頻圖像只能計(jì)算貨車行駛的速度，但是轎車的車速對(duì)于事故原因的調(diào)查更為重要。

轎車左前部車身與剛性壁障碰撞后發(fā)生變形的高度為530mm，碰撞變形大部分產(chǎn)生在左前部，重疊率約為50%，如圖6所示，近似符合《交通事故分析基礎(chǔ)與應(yīng)用》中的重疊率為50%，剛性壁障高度為H=550mm的計(jì)算模型，根據(jù)實(shí)際測(cè)量變形的尺寸進(jìn)行計(jì)算。

由于兩車總質(zhì)量懸殊較大，追尾碰撞過(guò)程中后車對(duì)于前車的動(dòng)量變化量影響非常小，近似為貨車肇事碰撞前的車速，根據(jù)貨車行車記錄儀視頻的計(jì)算貨車肇事碰撞前的車速約為4.44m/s，故=4.44m/s，將及代入公式（2）中計(jì)算可得：

=18.85+4.44=23.29m/s=83.8km/h

綜上所述，轎車事發(fā)時(shí)的車速約為84km/h，事故發(fā)生的原因是轎車行車速度過(guò)快在前方車輛減速避險(xiǎn)時(shí)未采取正確的措施保持安全距離，導(dǎo)致車輛在高速情況下與前方貨車尾部發(fā)生碰撞，造成人員傷亡的交通事故。

3.2 利用視頻圖像深度分析事故原因

在視頻圖像中，可以觀察到事故車輛的行駛軌跡，通過(guò)行駛軌跡可以計(jì)算瞬時(shí)車速，通過(guò)瞬時(shí)車速散點(diǎn)圖的線性回歸可以分析車輛運(yùn)動(dòng)的規(guī)律，從而分析事故發(fā)生的原因。在一起典型案例中，一輛轎車在坡上發(fā)生溜車與車輛后方人員發(fā)生碰撞，導(dǎo)致多人死亡的交通事故，駕駛員陳述其駕駛車輛在正常上坡過(guò)程中突然發(fā)生后溜，車輛發(fā)生故障才導(dǎo)致事故的發(fā)生，利用視頻圖像對(duì)事故車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行深度分析，從而準(zhǔn)確分析事故發(fā)生的原因。

4 結(jié)語(yǔ)

視頻圖像不僅可以分析計(jì)算事故車輛的車速，通過(guò)視頻圖像還可以分析車輛通行時(shí)的交通信號(hào)燈狀態(tài)，輔助分析車輛痕跡及事故形態(tài)，在視頻圖像基礎(chǔ)上的深度分析可以還原事故的原因，分析方法科學(xué)、合理，進(jìn)一步拓展了視頻圖像在交通事故痕跡物證鑒定領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用的廣度和深度。

基金項(xiàng)目：云南省交通科學(xué)研究院有限公司科技創(chuàng)新項(xiàng)目“EDR在司法鑒定實(shí)踐中的應(yīng)用研究”（JKYZLX-2022-04）。

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