基于似然比的交通事故現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡鑒別方法研究

■林立和

(莆田市公安局交警支隊(duì)， 莆田 351100)

伴隨中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展， 人均車(chē)輛擁有量也隨之增加，人們?cè)谙硎芷?chē)帶來(lái)便捷的同時(shí)，也伴隨著交通事故傷亡率的逐年上升的問(wèn)題[1]。在屢次發(fā)生的案件中， 明確的證據(jù)對(duì)交通事件的破解就顯得格外關(guān)鍵， 而現(xiàn)場(chǎng)留下的輪胎痕跡物證是最為客觀、直接的有效證據(jù)，它是客觀存在的，并不隨著人的意志而發(fā)生轉(zhuǎn)移，憑其固有屬性去鑒別案件。不需要對(duì)當(dāng)事人和案發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的目擊者進(jìn)行調(diào)查和詢問(wèn)，在很大程度上避免人為因素和其它因素的消極影響。

在實(shí)際調(diào)查中，有關(guān)交通事故輪胎痕跡鑒別主要是從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮的：一是審查事故發(fā)生的原因和具體過(guò)程；二是檢查交通事故現(xiàn)場(chǎng)中輪胎痕跡的形成原因，包括現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡是怎樣出現(xiàn)的、是和什么發(fā)生碰撞的以及碰撞后的具體狀況；三是對(duì)其它現(xiàn)場(chǎng)留下的痕跡，主要包括車(chē)輛遺落物的檢查，以及現(xiàn)場(chǎng)留下的諸如血漬、毛發(fā)等物證的鑒別，而這當(dāng)中最重要的事故評(píng)判依據(jù)就是輪胎痕跡[2]。 因?yàn)榻煌ㄊ鹿尸F(xiàn)場(chǎng)中輪胎痕跡比較多且個(gè)中因緣頗為復(fù)雜，再加上傳統(tǒng)的痕跡鑒別方法又主要是根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)鑒證人員的工作經(jīng)驗(yàn)和綜合素質(zhì)來(lái)分析， 存在很大的主觀臆測(cè)性， 如此一來(lái)就極有可能在判斷責(zé)任認(rèn)定方時(shí)發(fā)生認(rèn)知偏差，降低調(diào)查結(jié)果的可信度。

1 基于似然比的交通事故現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡鑒別方法

1.1 路面輪胎痕跡的鑒別與參數(shù)獲取

汽車(chē)在駕駛過(guò)程中需要時(shí)刻轉(zhuǎn)換調(diào)整車(chē)速，如加速、減速、剎車(chē)等，因而當(dāng)車(chē)輛駛過(guò)后，路面上會(huì)留下大量輪胎經(jīng)過(guò)的痕跡[3]，而這對(duì)能夠準(zhǔn)確判斷肇事車(chē)輛的輪胎信息，以及交通事故的破解具有至關(guān)重要的作用。

測(cè)量痕跡寬度與花紋間距：對(duì)輪胎痕跡寬度進(jìn)行測(cè)量前必須率先確定肇事車(chē)輛前后車(chē)輪在路面留下的痕跡，普遍來(lái)說(shuō)車(chē)輛前輪會(huì)完整或部分覆蓋后輪留下的痕跡[4]。 確定前后輪胎留下的路面痕跡后， 主要是根據(jù)輪胎痕跡兩邊的邊緣痕跡為界限，求取車(chē)胎之間的垂線長(zhǎng)度，此即為輪胎實(shí)際接地寬度[5]。 多點(diǎn)測(cè)量時(shí)必須同時(shí)兼顧到平均值的取值，過(guò)程中盡量選取平坦路面。 假若輪胎留下的痕跡并不完全的話，可視情況而定，按照輪胎胎面具體花紋的對(duì)稱性以及部分花紋留下的殘留印在測(cè)量過(guò)程時(shí)，可持續(xù)性的對(duì)輪胎痕跡寬度、花紋間距進(jìn)行測(cè)量，通過(guò)多次測(cè)量，取均值，結(jié)果盡量精確到微米[6]。本文主要是利用以下方法對(duì)輪胎痕跡進(jìn)行獲取：

(1)攝像法。 借助對(duì)交通事故現(xiàn)場(chǎng)肇事車(chē)輛的輪胎痕跡進(jìn)行單獨(dú)攝像，獲取到客觀資料，對(duì)于后續(xù)分析提供了直觀、全面、有效地資料。

(2)照相法。 利用高清攝像拍照機(jī)對(duì)交通事故現(xiàn)場(chǎng)拍照， 保證對(duì)輪胎痕跡每一位置和損壞位置進(jìn)行聚焦辨別，確保肇事車(chē)輛留下的輪胎痕跡的完整性。

(3)現(xiàn)場(chǎng)繪制圖。 通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)肇事汽車(chē)留下痕跡的繪圖，可以對(duì)輪胎痕跡的實(shí)際尺寸大小、事故地點(diǎn)、痕跡長(zhǎng)度和寬度等進(jìn)行準(zhǔn)確繪制，保障后續(xù)案件偵破信息的實(shí)時(shí)性。

(4)制作勘察現(xiàn)場(chǎng)筆錄。 對(duì)肇事車(chē)輛輪胎痕跡的勘查進(jìn)行全程筆錄，主要是對(duì)交通事故的發(fā)生過(guò)程以及司機(jī)面對(duì)事故時(shí)的操作過(guò)程進(jìn)行記錄，此舉有利于對(duì)現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡的后續(xù)解析和鑒別。

1.2 輪胎痕跡圖像預(yù)處理

似然比即著名的貝葉斯法則應(yīng)用，似然比檢驗(yàn)則是由美國(guó)Neyman-Pearson 于20 世紀(jì)90 年代提出的[7]。 貝葉斯法則利用概率比來(lái)表示。 利用拍照、攝影技術(shù)對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)的輪胎痕跡進(jìn)行信息保存時(shí)，由于二維圖像節(jié)點(diǎn)的不穩(wěn)定性，輪胎花紋不可避免地會(huì)出現(xiàn)背景冗雜、曝光過(guò)大等問(wèn)題，為了有利于后續(xù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)肇事車(chē)輛輪胎花紋信息的邊緣檢測(cè)與特征識(shí)別， 就需要選擇一種合適的算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。 圖像預(yù)處理具體包括灰度轉(zhuǎn)換、降噪處理、圖像銳化等，輪胎痕跡花紋的預(yù)處理同時(shí)也是肇事車(chē)輛輪胎痕跡特征識(shí)別的第一個(gè)環(huán)節(jié)， 處理效果的好壞會(huì)直接影響到之后圖像處理和最后鑒別的精確度。 圖像預(yù)處理的最終目的就是為了后續(xù)對(duì)肇事車(chē)輛的輪胎痕跡進(jìn)行圖像邊緣識(shí)別與特征提取提取。

在司法鑒定中，一般會(huì)用到LR 法，在應(yīng)用過(guò)程中是將兩個(gè)假設(shè)概率比當(dāng)成下定論前的先行概率比，以及獲得定論后的后行概率比。 根據(jù)貝葉斯法得出概率比是怎樣跟隨信息的獲取而發(fā)生變化的，公式表達(dá)為：

式中，LR 代表似然比，P 代表輪胎事件發(fā)生概率，E 代表輪胎現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)出來(lái)的直接證據(jù)，H 代表假設(shè)條件,P′代表樣本事件的發(fā)生概率，E′代表樣本現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)出來(lái)的直接證據(jù)。 在事故現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡檢驗(yàn)過(guò)程中，似然比分子將輪胎和樣本的相似度進(jìn)行了超額量化，其分母對(duì)輪胎和樣本內(nèi)在參考痕跡典型性進(jìn)行量化。 所以，樣本的相似性和典型性會(huì)影響到似然比值，貝葉斯理論證明，相似性和典型性現(xiàn)場(chǎng)證據(jù)必不可少的測(cè)量環(huán)節(jié)。

輪胎痕跡圖像預(yù)處理優(yōu)勢(shì)，首先，可以大幅降低或排除噪聲等因素對(duì)己采集圖像的干擾，進(jìn)一步提升圖像像素的信噪比；其次，能夠在一定程度上減少或消除圖像的模糊比；再次，能夠避免圖像出現(xiàn)大幅銳化， 降低圖像失真的比率；最后，還能夠及時(shí)調(diào)整圖像的模式結(jié)構(gòu)，比如將非線性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性結(jié)構(gòu)，有利于后續(xù)對(duì)圖像的分析處理。

為了對(duì)圖像進(jìn)行有效處理， 必須將作為待處理對(duì)象的模擬圖像轉(zhuǎn)變成數(shù)字化圖像[8]。 數(shù)字化圖像指的是利用連續(xù)性的圖像信號(hào)圖像將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)殡x散信號(hào)，以供圖像采樣和超額量化。 一般根據(jù)似然比， 一幅黑白圖像可視其為一個(gè)二維函數(shù)f(x,y)，其函數(shù)值以(x,y)來(lái)代指目標(biāo)圖像的實(shí)際亮度。數(shù)字化圖像主要是借助矩陣或二維數(shù)據(jù)組[f]m·n來(lái)完成的。 數(shù)字化圖像的一系列處理就是利用矩陣計(jì)算獲取有效圖像。 從二維函數(shù)f(x,y 轉(zhuǎn)變到數(shù)字化圖像矩陣[f]m·n，這中間涉及到諸多樣本，在實(shí)際操作就需要在不同數(shù)據(jù)上求值， 并用完成時(shí)的離散數(shù)值來(lái)代表樣本量化值， 這就實(shí)現(xiàn)了圖像的數(shù)字化處理。

數(shù)字化處理后得到的圖像[f]m·n偶爾會(huì)出現(xiàn)f(x,y)原本信息發(fā)生變動(dòng)的情況，換句話說(shuō)就是在空間表達(dá)上，f(x,y)取樣密度不適合用于等級(jí)太大的圖像，否則就代表樣本實(shí)際亮度較低，這就需要將[f]m·n轉(zhuǎn)變?yōu)閒(x,y)，此即圖像重建。

在提取輪胎痕跡時(shí)常常會(huì)因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，如光照、濕度、溫度，以及攝像靈敏度等因素而導(dǎo)致輪胎痕跡圖像的某些位置曝光明顯或較低。 此時(shí)就需要對(duì)圖像進(jìn)行灰度校正，具體方法如下所示：

假設(shè)原始圖像為f(x,y)，經(jīng)拍攝處理后的不均勻圖像為g(x,y)，那么

假設(shè)e(x,y)=C代表常數(shù)，表示圖像質(zhì)量最終是均勻成像，否則就代表成像不均勻。 為獲取e(x,y)往往利用原始均勻圖像f(x,y)=C 來(lái)成像，一般會(huì)得到一個(gè)gc(x,y)輸出值，此時(shí)

不均勻圖像(m,n) 通過(guò)灰度校正后會(huì)形成一個(gè)均勻圖像f(m,n)。而在對(duì)圖像進(jìn)行逐點(diǎn)校正后，最終呈現(xiàn)的圖像， 其灰度范圍極有可能會(huì)大于標(biāo)準(zhǔn)范圍，此時(shí)就需要以灰度轉(zhuǎn)換加以修訂；在整個(gè)過(guò)程中， 降質(zhì)圖像修正后的量化值基本已發(fā)生變化，需要注意的是，在圖像重建時(shí)需同時(shí)將量化值進(jìn)行校正方可使用。

1.3 輪胎花紋圖像特征分割

為有效精確提取到事故現(xiàn)場(chǎng)肇事汽車(chē)輪胎痕跡花紋的圖像特征， 本文利用小波轉(zhuǎn)換和分水嶺對(duì)輪胎花紋圖像的特征進(jìn)行高效切割。 選取MAKMO 中的雙層三維小波拆解法對(duì)肇事車(chē)輛的輪胎花紋圖像進(jìn)行雙層拆分， 之后對(duì)圖案類似細(xì)節(jié)的權(quán)數(shù)快速進(jìn)行小波切換， 重構(gòu)層級(jí)別一般分為三層， 以便詳細(xì)觀察肇事車(chē)輛輪胎花紋的圖像細(xì)節(jié)。 細(xì)節(jié)特征一般表現(xiàn)為肇事車(chē)輛輪胎痕跡的圖像個(gè)性特征。

關(guān)于分水嶺，需要著重對(duì)預(yù)先處理的輪胎痕跡中的花紋圖像以sobekmugtal 邊緣界限進(jìn)行水平方向和垂直方向的過(guò)濾， 求取平均值， 通過(guò)sobekmugtal 邊緣界限過(guò)濾后的花紋圖像在邊界處會(huì)表現(xiàn)的較為明顯，在邊界劃線不明顯處，其表現(xiàn)較為一般。 通過(guò)上文圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)的計(jì)算過(guò)程可以看到，在消除輪胎痕跡圖像中的小污點(diǎn)時(shí)，操作過(guò)程中必須保證不會(huì)對(duì)圖像整體信息內(nèi)容造成損壞。 另外可利用圖像局部放大的方式標(biāo)記圖像特征位置。 將放大后的圖像局部特征最大值疊加到原圖后，著重強(qiáng)調(diào)其背景，在標(biāo)記圖像上，暗淡像素在屬性上屬于圖像背景， 因而能夠從最值大小上著手。 通常來(lái)說(shuō)，背景像素會(huì)集中在白色鮮亮區(qū)，通過(guò)“骨架波及范圍”對(duì)“細(xì)化”背景最值進(jìn)行計(jì)算，或以Size 加以區(qū)分特征圖像的細(xì)化前景。 這個(gè)具體可以通過(guò)公式(3)、(4)求取圖像花紋特征的間距分水嶺， 然后借此找到輪胎痕跡圖像的信息特征分水嶺脊線。 成功切換分水嶺以后，就可以繼續(xù)對(duì)肇事車(chē)輛遺留在事故現(xiàn)場(chǎng)的輪胎痕跡圖像進(jìn)行針對(duì)性特征分割和提取。 在完成上述邊界疊加、前景標(biāo)記、背景鮮亮、特征分割、提取至原始圖像以后， 本文基本完成了對(duì)肇事車(chē)輛輪胎痕跡花紋重構(gòu)的提取與計(jì)算， 實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)輛輪胎痕跡花紋的圖像鑒別。

2 實(shí)驗(yàn)與效果分析

為了更加清楚、具體地看出本文設(shè)計(jì)基于似然比的交通事故現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡鑒別方法的效果，特與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比，對(duì)其輪胎痕跡的準(zhǔn)確率進(jìn)行比較。 本實(shí)驗(yàn)選擇某大學(xué)某汽車(chē)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)為實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地， 以公路運(yùn)輸中比較常見(jiàn)的乘用車(chē)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。對(duì)汽車(chē)輪胎痕跡采集實(shí)驗(yàn)而言，主要是參考了車(chē)輛制動(dòng)性實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定。

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備條件

由于實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中汽車(chē)會(huì)高速駕駛，且司機(jī)會(huì)突發(fā)性加速或急剎車(chē)，這就會(huì)在路面上留下或明顯或淺淡的輪胎痕跡，因而這就對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的適應(yīng)性、安全性提出較高標(biāo)準(zhǔn)。

本次實(shí)驗(yàn)所用到的主要儀器設(shè)備有：GPS 定位儀、照片噴印機(jī)、照相機(jī)、攝像式輪胎氣壓計(jì)、直尺、米尺、10 m 長(zhǎng)繩索等。 其中照相機(jī)以索尼的照相機(jī)為最佳。

2.2 實(shí)驗(yàn)步驟

(1)安裝和調(diào)試階段。 將全部設(shè)備按照使用順序有序?qū)樱z查設(shè)備是否固定良好，以免汽車(chē)在發(fā)生緊急剎動(dòng)時(shí)因?yàn)樵O(shè)備不固定而發(fā)生安全事故。

(2)劃定實(shí)驗(yàn)起點(diǎn)和終點(diǎn)以及各自的拍攝地點(diǎn)。在實(shí)驗(yàn)路段上放置一個(gè)醒目標(biāo)志， 即汽車(chē)駕駛起點(diǎn)；在實(shí)驗(yàn)路段右后方450 m 處固定一個(gè)攝像機(jī)和攝像式輪胎氣壓計(jì)，其中攝像機(jī)必須保證自汽車(chē)啟動(dòng)至停止全過(guò)程保持動(dòng)態(tài)拍攝。

(3)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行階段。 根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)方法并備好實(shí)驗(yàn)汽車(chē)、相關(guān)儀器設(shè)備后正式開(kāi)始實(shí)驗(yàn)。 每次實(shí)驗(yàn)之前都需要將全部?jī)x器設(shè)備安裝在汽車(chē)內(nèi)，根據(jù)安全車(chē)速駕駛路程，針對(duì)車(chē)速進(jìn)行8 次實(shí)驗(yàn)，設(shè)備將實(shí)驗(yàn)過(guò)程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)信息詳細(xì)記載下來(lái)，以便后續(xù)對(duì)輪胎痕跡的信息采集。 之后分別以本文方法和傳統(tǒng)方法對(duì)輪胎痕跡進(jìn)行鑒別。

2.3 結(jié)果分析

分別以不同方法鑒別實(shí)驗(yàn)輪胎痕跡，具體的鑒別結(jié)果如圖1 所示。

圖1 鑒證效果對(duì)比圖

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于似然比的交通事故現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡鑒別方法相比于傳統(tǒng)的輪胎痕跡鑒別方法， 在鑒證結(jié)果準(zhǔn)確率上表現(xiàn)穩(wěn)定且優(yōu)秀，有利于交通事故案件的偵破。

3 結(jié)語(yǔ)

對(duì)交通事故現(xiàn)場(chǎng)輪胎痕跡鑒別方法進(jìn)行探究，依托似然比的技術(shù)要求，根據(jù)交通事故肇事逃逸車(chē)輛的特點(diǎn)提取，對(duì)其輪胎痕跡進(jìn)行鑒別。 實(shí)踐表明，該設(shè)計(jì)的方法具備極高的實(shí)用性。 雖然對(duì)輪胎痕跡圖像進(jìn)行過(guò)一系列處理操作，但終究因?yàn)槭鹿尸F(xiàn)場(chǎng)留有的輪胎痕跡圖像受到各項(xiàng)因素的影響，導(dǎo)致在圖像處理過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)部分問(wèn)題，這點(diǎn)留待學(xué)界繼續(xù)探究。