基于監控視頻的車輛速度測算

梁帥

（鐵道警察學院，河南 鄭州 450000）

基于監控視頻的車輛速度測算

梁帥

（鐵道警察學院，河南 鄭州 450000）

在道路交通事故中，車輛超速行駛易引發交通事故。交通民警依據掌握的車輛發生事故時的速度既可以確定交通事故的性質、分析事故原因，也是認定交通事故責任的關鍵因素。本文通過對視頻資料中連續幀的序列圖像的分析處理來實現車輛速度的測定，在實際操作中可以很好地控制測量精度，將測量誤差控制在較小的范圍之內。

交通事故；監控視頻；車輛速度；測算

1 引言

在交通事故案件中，對事故車輛速度的確定關系到確定當事人的過錯和責任，將影響最終的事故認定。現有的交通事故處理中車輛測速研究、應用主要集中在根據車輛制動痕跡計算車速、利用物體拋距測算車速、根據人體特征損傷分析推算車速等。這些測算方法都存在一定的偏差。

隨著計算機技術的發展，監控錄像系統被逐漸運用到道路交通管理中，甚至在一些大中城市視頻監控系統覆蓋了所有交通要道。這些系統可以全天候工作，如果在攝像頭的視野范圍內發生了交通事故，將會被記錄下來。因此監控視頻在事故處理中具有不容忽視的作用和意義。

基于監控視頻測速方法是利用道路上方的監控，記錄車輛行駛圖像序列，運用MALTAB等相應軟件對記錄的圖像序列進行分析，從中計算出車輛在多幀間的位移，從而得到車輛的動態速度。通過對行駛車輛特征塊的檢驗，獲得車輛在動態時的像素距離，結合自身系統相關參數，像素距離換算成成實際距離，從而能夠對車輛進行精確測速。

2 監控視頻測速的基本原理

監控視頻測速，是指通過對車輛視頻監控信號進行分析，從而獲得車輛動態速度的一種測速方法。其原理主要是記錄連續幀的圖像序列，并對其進行計算機分析處理，測定車輛動態速度。

監控視頻流中連續幀的序列圖像顯現共同特征：

（1）連續的2幀序列圖像間時間間隔不發生改變；

（2）連續的2幀序列圖像間車輛目標的位置不是固定不變的。

根據以上特點,可以得出車輛目標的運動速度:v=△s/△t。而對目標位置的相對移動距離，通過對行駛車輛特征塊的檢驗，獲得車輛在動態時的像素距離，結合自身系統相關參數，像素距離換算成成實際距離，最后根據速度公式求取車輛運動速度。

視頻測速的重要程序：一是獲取車輛運動的像素距離。二是對應車輛運動的像素距離與實際距離，在兩者之間進行互相轉換，保證圖像每一個像素點均與現實路面上的區域對應。

3 監控視頻測速的程序

利用監控視頻對交通事故中的車輛速度進行測算，其主要包括監控視頻提取、固定、監控視頻的審查、檢驗鑒定前的預處理以及具體的車速測算。

3.1 監控視頻的提取與固定

只有合理地提取視頻文件，才能保證鑒定實用的檢材與監控視頻系統中的檢材內容一致，才能使檢材錄像條件保持較高的質量。由于大多數監控視頻是以數字化文件格式存儲在計算機系統中，因此，可以通過復制方法提取文件。用此方法提取與固定文件不會發生變化。

3.2 監控視頻的審查

3.2.1 監控視頻的來源審查

審查監控視頻首先對其來源進行全面審查，包括對監控視頻來源說明是否清楚、截獲的時間是否符合客觀實際、截獲的過程是否科學。對監控視頻來源說明一般應明確具體。

3.2.2 監控視頻的真偽審查視頻的真偽審查即是對監控視頻的真實性進行審查，審查其是否有替換、刪減、添加視頻信息。

3.2.3 監控視頻的相關性審查

監控視頻的相關性，指監控視頻必須與待證案件事實有關，具有證明案件待證事實的屬性，與案件事實不相關的證據不能作為認定案件的根據。對監控視頻內容審查，主要判斷需要證明的問題與視頻內容是否存在緊密聯系。如果監控視頻內容與需要證明的問題沒有任何聯系，則不具有相關性，也就沒有檢驗鑒定的必要。

3.3 檢驗鑒定前的預處理

對視頻測速檢驗鑒定前的預處理主要是對視頻文件進行格式轉換。當監控視頻提取以后，需要相關軟件能對提取出的視頻格式進行正確識別和處理。如果軟件不能識別監控視頻的格式，或者監控視頻軟件的編碼不能識別，應該通過原播放軟件播放視頻，或者根據視頻的編碼方式設計解碼程序進行解碼。另外，不同的壓縮編碼方式對于幀的處理也是不一樣的，有的壓縮方式只是單獨對每一幀進行壓縮，有的壓縮方法考慮前一幀或后一幀的變化。因此，提取幀的處理方法存在差異。

3.4 車速測算

各種測速方法中，所有的測速方法依據的公式都是：

要測算V，則必須求出車輛行駛的距離△s，以及間隔時間△t。

對于間隔時間△t的計算，通過視頻信號的固定幀間時間，可得出△t，比如處理對象為一段交通監控avi視頻文件，幀速率為25幀/秒，則相鄰幀的時間間隔為0.04秒，間隔n幀則為0.04n秒。

對于車輛行駛距離的測量，本文采用的方法是首先找出兩幅圖像中目標車輛的對應塊（對應點或者對應線），一般有示廓燈、車燈、車牌等。然后運用背景差法對兩幅序列圖像的后幀與前幀進行差分，運用Photoshop軟件測量車輛對應塊的坐標，差分前后幀、量取坐標。

差分圖對應點圖像坐標，將圖像中運動車輛位移映射到實際位移。監控的掃描線數目若干，分別記作：n，w1，w2，w3，……，wN為實際中對應的不相等的距離，經監控成像，并分別對應數字圖像序列中的每一行像素，即有相等的圖像距離，通過換算得出車輛的實際距離。

圖1中，監控與地面的垂直距離為H，監控最前拍攝角度對應路面到監控的垂直距離為lf，第一條掃描線與垂直方向的夾角為θ，則：

圖1 車輛移動距離計算示意圖

根據圖1可以直觀得出：第n條掃描線與垂直方向的夾角為θ＋(n+1)α，因此有：

設在上一幀圖像中車牌所在的位置為n，在當前幀中車牌所在的位置為m，則在相鄰兩幀移動的像素行數為m-n，由（4）可以計算出m-n行像素的實際距離為：

監控緊鄰的兩條掃描線之間的夾角為α，攝像機視場角為β（通過監控攝像頭說明書可知），圖像高度為λ像素（查看圖像屬性可知），則有：

此時，根據公式（1）、（2）、（3）、（4）、（5）得出視頻畫面中目標車輛的速度：

4 監控視頻測速的影響因素分析及注意事項

4.1 監控視頻的壓縮處理問題

監控視頻系統中圖像一般均采用壓縮的方式進行處理，而且絕大多數數碼視頻采用了有損壓縮的方法。由于監控視頻系統中圖像信息量比較大，因此有必要采用壓縮信息量的方式減少工作量。攝像裝置采集到的圖像數據中總存在冗余現象。因此，圖像中的這些冗余數據完全可以用壓縮技巧減少數據量。

4.2 視頻信號中的車輛定位

視頻信號中車輛的定位準確與否，直接關系到最終的測算精度。利用MALTAB仿真平臺,基于背景差法，對視頻中重點序列圖像進行精確的目標定位,繼而準確定位目標車輛，找尋目標車輛的特征塊，測量兩幅序列圖像間的相對移動距離。

4.3 目標車輛的特征點提取及坐標測量

為了準確測定車輛速度，必須重點提取視頻序列，匹配經過車輛的不變特征量，以便直接測算車輛行駛距離，特征量是否可靠直接影響到結果的準確性，因此需要選擇合適的特征量。本文采用的方法是首先找出兩幅圖像中目標車輛的對應塊（對應點或者對應線），一般有示廓燈、車燈、車牌等。然后運用背景差法對兩幅序列圖像的后幀與前幀進行差分，運用軟件測量車輛對應塊的坐標。在選擇對應塊時，應選擇尺寸較小、清晰的對應點或者對應線，從而有利于精確測量對應點、對應線的坐標。在測量對應塊的坐標時應多次測量取平均值，確保坐標測量有較高的精度。

4.4 實地距離測量及相關參數采集

H及lf的測量精確與否將直接影響θ的測算，進而影響最終的車速測算結果。在測量攝像機距地面的高度H時，必須保證垂直地面測量，方法可以采用鉛垂測量法，從而保證測量精度。測量lf時必須保證攝像機傾斜角與事故發生時相同且攝像機位置不變，測量點為監控攝像機的正下方。

4.5 前、后幀間隔時間測算

根據公式（1）：v=△s/△t，要計算車速必須知道前、后圖像幀的間隔時間△t。設相鄰兩幀圖像間的時間間隔為t’，在速度測量中，t’是間隔時長△t的分辨率。因為目標車輛行駛距離s所經過的時間基本不可能為t＝n△t，所以存在1個t’范圍內的誤差。如果t’較大（即路面監控攝像機的攝像頻率較低）時，測算所得時間誤差較大，造成最終速度的測量誤差較大。為使測得的速度盡量精確，必須減小t’，提高路面監控攝像機的攝像頻率。

5 結論

通過運用理論研究和實證分析相結合的研究方法，我們總結出：基于監控視頻測算車輛速度，操作方便快捷、經濟實惠、計算精度較高；基于監控視頻測算車輛速度過程中，一定要注意目標車輛特征點的選取及坐標測量；針對視頻信號變化快速的特點，如何提高提取特征點的穩定性和有效性是我們需要攻克的難點和重點。且由于不同的室外環境以及監控自身的抖動等因素，存在一些誤差，有待進改進測速方法，提高測算精確度。

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Vehicle Speed Measurement Based on Surveillance Video

Liang Shuai
(Railway Police College，Zhengzhou 450053，Henan)

tract】 Vehicle speeding always leads to traffic accidents.According to the speed of the vehicle in accidents，polices can determine the nature of the traffic accident，analyzes the reason，and identifies the accident liability.This article measures the vehicle velocity by analyzing the continuous sequences of images in the video，which has good precision with the measurement error in a smaller scale.

words】 traffic accident;surveillance video;vehicle speed;measuring

D918.2

A

1008-6609(2017)04-0036-03

作者信息：梁帥（1989-），男，山東人，碩士，助教，研究方向為思政、刑事技術。