利用车辆动力性原理计算事故车车速误差的探究

目的高速公路上追尾事故时有发生,事故责任判定常要求鉴定被追尾车的车速,尤其对超载货车的车速鉴定。方法本文利用车辆动力性与车速的关系对发生追尾事故的事故车车速计算问题进行了研究。结果应用此法明确了功率平衡方程中主要参数的不同取值对最终车速计算误差的不同影响程度。结论研究表明,滚动阻力系数与坡度两者的取值误差对车速计算结果影响明显,应予高度重视。     

交通事故车速鉴定中动量守恒定律适用范围研究

本文通过采集不同类型的交通事故案例,利用监控视频结合PC-CRASH仿真结果对涉案车辆进行逐段车速计算,对动量守恒定律在车速计算中的合理性进行分析,归纳出动量守恒定律在交通事故车速鉴定中的适用范围。     

稳态条件下EDR车速的可信度分析

目的分析稳态条件(例如,无制动)下国内车辆EDR碰前车速的可信度,为EDR碰前车速的应用提供参考。方法在国外研究结论的基础上,选取国内1起既有EDR数据又有监控视频的实际案例,利用监控视频计算所得车速为参考值,分析事故车辆稳态行驶时EDR车速的可信度,并结合EDR车速的来源对其进一步分析。结果根据国外文献研究结果可知,车辆稳态行驶时EDR车速的相对误差在±4%以内。通过国内1起实例的分析,显示稳态行驶车速为120 km/h,EDR记录的碰前车速相对误差为3.886%。结论结合EDR车速来源的分析表明,稳态条件下,国内车辆EDR记录的碰前车速同样具有很好的可信度,可有效应用到相关的车速重建中。     

三维测量法在体表损伤法医学鉴定中的研究及应用

目的通过三维扫描技术法,实现精确体表损伤瘢痕的表面积与长度,探讨其法医学鉴定中的应用价值。方法采用定制的结构光三维扫描仪采集体表损伤三维数据,通过多视角正交法点选损伤区域,跨网格抗锯齿优化,自动计算表面积。结果测量结果对比工业级Geomagic Studio在同一标准件扫描和计算误差在毫米小数点后两位。结论采用三维测量对体表损伤表面积测量结果精确可靠,并可适用于不规则的器官和表面损伤测量,提高法医学鉴定的准确性。     

关于车辆碾压人体的鉴定

目的 判断车辆是否碾压过人体.方法 应用痕迹检验的方法对车体及轮胎的痕迹进行检验,并结合人体损伤特征进行分析.结果 车辆碾压人体鉴定的具体方法.结论 车辆碾压人体鉴定可以通过车体痕迹、轮胎花纹与人体及衣物上的印痕比对、人体损伤特征等方面进行判断.     

轿车冲撞行人的力学模型分析

目的通过建立"力学模型",分析轿车冲撞行人的力学过程,进而讨论使行人发生倒立时冲撞轿车的行驶车速的临界值。方法把人体简化成杆状刚体,运用动量定理、动量矩定理和动能定理,分析冲撞过程和有关数值计算。结果理论计算估计数值和轿车冲撞假人实验结果相吻合。结论本文提供了一种有效估算方法,针对具体情况要选择适当参数进行计算,也可在此基础上进行修正。     

9种介质上滴落状血迹的模拟实验研究和应用

目的观察不同高度和速度滴落在9种介质上的血迹的形态、大小及与高度,速度之间的关系。方法采用抗凝人血,在静态和动态条件下,进行滴落状血迹的模拟实验,观察血迹的形态,测量其直径,用spss12.0统计软件进行分析。结果在静态条件下,滴落血迹,多呈圆形,其周围有毛刺状突起;7种介质上滴落血迹的大小(直径)与滴落高度之间有较好的线性关系,可得出回归方程。在慢走、急走、跑、快跑动态条件下,滴落血迹为圆形或椭圆形,沿运动方向的一侧出现突起;高度、速度分别对血迹形态有影响,在水泥路面上两者有交互作用。结论滴落状血迹形态和大小,可用于对出血部位的高度、运动速度和方向的推断。     

基于视频监控图像的车速检测的理论基础

<正>在我们研究基于视频的车速检测技术的时候,我们分析和研究的基础是把通过摄像机拍摄到的图像进行进一步的加工处理。只有把视频图像通过一系列特定的处理,我们才能把它应用在特定的算法和测速方法中。     

应用程序升温保留时间计算值进行药毒物识别

<正> 在气相色谱分析中,保留时间随实验条件的改变而改变,难以重现。恒温保留指数则可在实验室间共用。以恒温保留指数为共用数据,用实验条件下的正构烷烃容量因子校正,可计算程序升温保留时间。本文将保留时间计算值初步应用于药毒物识别,获得了令人满意的结果。     

视频侦查中多摄像头下嫌疑目标同一的概率研究

目的视频侦查中的时空轨迹信息是很多案件侦破的关键,但在证据准备和法庭质证阶段,如何使用这些信息目前并没有方法依据。本文针对视频侦查中轨迹信息的证据转化问题,开展理论分析,建立概率方法。方法结合视频侦查的典型过程,定义了摄像头下人物的人体、衣着和交通工具等特征;对不同的特征根据其出现的可能性进行针对性的概率估计以得到概率上限,对多摄像头下嫌疑人作案和逃窜过程的概率进行表示;基于图模型构造贝叶斯网络对轨迹追踪问题进行建模,并对模型利用贝叶斯网络特性进行求解,以得到似然比结果。结果结合视频侦查场景给出了问题中似然比的公式和近似计算方法。1)通过分解提出时段、时序和方向假设建立了一种时空特征概率模型分析方法;2)提出了视频图像中衣服、人体、交通工具特征的概率分析思路框架;3)得到了假设条件下的似然比结果;4)给出了假设条件对概率计算的影响,讨论了实际应用中后验比估计的方法及方法的使用限制因素。结论本文建立的理论分析方法首次为视频追踪结果的证据应用提供量化参考模型,从概率的角度解释了视频轨迹追踪结果为什么可以成为证据,有助于提升视频追踪证据的证明力:基于视频中能观察到的常见的十二个特征(体态、上衣颜色、上衣纹理、上衣款式、裤子款式、裤子颜色、鞋子款式、鞋子颜色、头发长度、摩托车款式、摩托车颜色、摩托车行李箱样式)的条件,对于具有相同特征的目标依次出现在三个摄像头下(摄像头之间没有分叉路口)的案例,计算得到的似然比(第一个摄像头下的目标与第三个摄像头下的目标为同一目标和不同目标条件下,出现给定特征的可能性之比)下限超过10;量级。     

Determination of average vehicle speed utilizing reverse projection

Reverse projection photogrammetry has long been used to estimate the height of an individual in forensic video examinations. A natural extrapolation would be to apply the same technique on a video to estimate the speed of an object by determining the distance traveled between two points over a set amount of time. To test this theory, five digital video recorders (DVRs) were connected to a single fixed camera to record a vehicle traveling down a track. The vehicle's speed was measured through Doppler radar by a trained operator and the speedometer of the vehicle was also recorded with a video camera. The recorded video was examined and the frames that best depict the beginning and end of the vehicles course were selected. Two reverse projection photogrammetric examinations were performed on the selected frames to establish the position of the vehicle. The distance between the two points was measured, and the time elapsed between the two points was examined. The outcome provided an accurate speed result with a standard degree of uncertainty. This study proves the feasibility of using video data and reverse projection photogrammetry to determine the speed of a vehicle with a limited set of variables. Further research is needed to determine how additional variables would impact the standard degree of uncertainty.     

Determination of Vehicle Speed from Recorded Video Using Reverse Projection Photogrammetry and File Metadata

The prevalence of security and in‐car video has increased the number of motor vehicle accidents captured on digital video. However, inconsistencies in how to accurately determine time and distance for vehicle speed has led to examinations with varying results. A potential solution for calculating time intervals is to use frame timing contained within many digital video file's metadata, recorded with 0.000001 sec precision. This paper examines a fatal motor vehicle accident where frame timing information was used with distance measurements from reverse projection photogrammetry to calculate vehicle speed. A margin of error was then calculated based on the accuracy in performing reverse projection photogrammetry distance measurements. The resulting speed calculation was then compared to event data recorder data and found to be within an average of ±1.43538 MPH. Using specific time intervals may lead investigators to more accurate speed calculations, specifically those involving variable frame rate video.     

Simulation-based reconstruction of traffic incidents from moving vehicle mono-camera

Video recordings from digital cameras implemented in road vehicles present a valuable source of data concerning various dangerous traffic situations, i.e., road accidents or near-miss incidents. This data is readily available and numerous methods for forensic reconstruction of traffic situations from vehicle video were presented in the past. New alternative method for reconstruction of traffic situations from vehicle video is presented in this article. The method is based on the fusion of kinetic vehicle trajectory simulation within 3D laser scanner point cloud, projective geometry, and processing of video footage from moving vehicle camera. The method offers accurate reconstruction of general vehicle motion within relevant time domain whereby in-depth technical information about traffic incident can be quantitatively extracted from video footage. The result is physics-based 3D projection of simulated vehicle motion on the motion of real vehicle recorded by moving monocular camera. The method was validated within performed experimental test runs with respect to vehicle speed, distance travelled, acceleration/deceleration and directional quantities (yaw rate, yaw angle). The method was further applied in the reconstruction of real-world traffic events.     

监控视频中车辆平均速度测算方法比较

根据车辆速度计算公式,提出了两种基于监控视频测速的思路。一是视频图像与实地测量相结合,车辆运动距离通过与监控画面匹配后实地测量,运动时间通过视频帧率运算分别获得。二是利用车辆技术参数测量,在视频图像中,车身前后明显部位经过同一点,车辆运动距离和时间分别通过被测车型技术参数、视频帧率运算获得。并通过实验结果对两种方法进行评价。     

道路交通事故速度重建技术现状

事故车辆行驶速度是道路交通事故调查的重要内容,也是公安交通管理部门进行事故认定,法院进行司法审判的关键技术依据。目前事故车辆行驶速度调查的主要途径是办案单位委托具有专业技术能力的司法鉴定机构进行速度重建,使用的方法主要有基于事故形态的速度重建、基于模拟软件的速度重建、基于车载记录数据的速度重建和基于视频图像的速度重建。通过从速度重建的技术发展、执业类别和能力验证等方面介绍了我国道路交通事故速度重建技术的发展现状。     

交通事故中车辆安全技术状况检验及典型案例车速计算

目的 针对导致交通事故的各种原因就车辆因素进行了较详细的分析.方法 对进行车辆技术状况检验的着手方面、要点做了相关分析并结合相关实例进行举例分析,对造成事故中的关键因素车速的计算及计算方法做了简要讨论.结果 总结了进行整车配置、制动系统、转向系统、汽车灯光与信号系统与轮胎检验时需注意的要点.根据车速计算方法,得出一起追尾事故中某货车在事发时未达到高速公路最低限速的鉴定结论.结论 进行车辆安全技术状况检验时,需注意相关要点,以尽量避免道路交通事故的发生.     

基于单车事故车速鉴定的取证技术

车速鉴定正成为道路交通事故司法鉴定的重要项目。单车事故由于其特殊性往往简单化处理。单车事故主要类型包括碰撞护栏、侧翻与坠崖等。单车事故车速鉴定原理主要是基于能量守恒定律。在分析三类事故常用鉴定计算公式基础上,对其取证要点进行了探究,包括护栏变形、车辆变形、圆周运动半径、坠车飞行距离等测量。并指出其他事故现场痕迹物证要素的测量对于车速鉴定可以起到辅助佐证的作用。     

典型电动两轮车倒地滑动摩擦系数实验研究

目的为获得典型电动两轮车倒地滑动摩擦系数,研究倒地滑行速度、路面干湿、路面材料以及电动两轮车结构等因素对电动两轮车倒地滑动摩擦系数的影响。方法采用实车牵引法测试了“标准”和“非标”两种类型电动两轮车在四种常见路面上的0~50 km/h速度区间内的倒地滑动摩擦系数。结果电动两轮车在实验混凝土路面倒地滑动摩擦系数为0.5~0.7,在实验沥青路面倒地滑动摩擦系数0.2~0.4,电动两轮车的倒地摩擦系数与滑动速度总体呈负相关,两种类型电动两轮车倒地摩擦系数无显著性差异。结论路面性质、倒地滑动速度对电动两轮车倒地滑动摩擦系数影响较大,电动两轮车类型对倒地滑动摩擦系数影响较小,实验混凝土和沥青路面倒地滑动摩擦系数分别为0.5~0.7和0.2~0.4。     

论自动驾驶汽车生产者的刑事责任

自动驾驶汽车是人类研发、制造、使用和管理的智能产品,不是犯罪主体或刑事责任主体。在自动驾驶汽车自主控制状态下发生交通事故的,其生产者、使用者和其他人员难以按照我国现有刑法的罪名定罪处罚。除非道路交通安全法和刑法有专门的规定,驾驶位人员不接管汽车或接管后无力改变交通事故结果的,不构成交通肇事罪或其他管理过失犯罪。驾驶位人员的注意义务是阻止自动驾驶汽车自主控制下发生交通事故,其注意义务不应过高。允许的风险、紧急避险理论不能为自动驾驶汽车紧急路况处理算法的生产与应用提供合法、合理的解决方案,生产者遵守算法安全标准仅可以使生产行为合法化。鉴于现行刑法不适应自动驾驶汽车应用的特性,我国应当建立以生产者全程负责为中心的新刑事责任体系,使之在自动驾驶汽车生产和应用两个阶段承担安全管理责任,生产者拒不履行自动驾驶汽车应用安全管理义务且情节严重的,应当承担刑事责任。