智能交通系統對交通事故車速測定的支持

摘 要：伴隨城市化步伐的加速，道路交通量日益攀升，交通事故發生頻發，準確測定事故車速對認定事故責任、分析事故原因、強化交通安全具有重大意義。傳統車速測定方法存在較多局限，而智能交通系統的興起為這一領域帶來了革新路徑。本文深入分析智能交通系統的組成和關鍵技術，探索利用多種傳感器數據計算車速的方法，并通過具體實例證實智能交通系統在處理交通事故中確定車速的優越性。

關鍵詞：交通事故 車速 智能交通系統

目前，交通高速發展使得人們的出行與經濟交流更加便捷，然而，各種交通事故也逐漸成為社會關注的重點。交通事故不僅導致人員傷亡與財產損失，還對交通秩序與社會穩定性構成威脅。在處理交通事故過程中，車速測定是重要步驟，這一環節直接關系到事故責任劃分、事故原因分析及后續交通安全措施的制定[1]。傳統車速測定方式，如剎車痕跡、目擊證人證詞，局限性較大。隨著科技高速發展，智能交通系統應運而生，整合了先進傳感器技術、通信技術、大數據與人工智能技術，實現對海量交通數據的即時收集與處理，為事故車速的精準測定提供了可靠依據。對此，探討智能交通系統在交通事故車速測定中的應用，對于推動交通安全與管理的現代化進程，具有深遠的實際意義。

1 智能交通系統概述

1.1 智能交通系統的組成

1.1.1 交通信息采集系統

利用各種傳感器，包括地磁傳感器、雷達傳感器、視頻攝像頭，實現對交通流量、行車速度、車輛所在位置等參數的即時收集[2]。這些傳感器廣泛部署在公路、交叉口、橋梁等交通節點，確保能全方位、精確地搜集交通信息。

1.1.2 通信系統

交通信息的收集后，通信系統則將其輸送至數據處理中心。通信方式多樣，如有線通信（光纖鏈路）、無線通信技術（4G/5G網絡），保障數據高效率、穩定傳輸。

1.1.3 數據處理與分析系統

數據處理與分析系統負責接收、保存、處理和分析交通信息，通過執行數據處理及深度分析任務，提煉隱藏的價值[3]。借助大數據分析技術、人工智能算法等，揭露數據內部聯系，從而為交通治理與戰略制定提供依據。

1.1.4 交通控制與管理系統

基于數據分析結果調控交通信號燈、可變信息標志等交通設備，優化車流分布，維護交通秩序。

1.1.5 用戶服務系統

借助手機APP、車載導航等工具，向駕駛員和出行者提供實時交通情報、路徑優化建議以及泊車指引服務，以此來提高出行的效能與便捷度。

1.2 智能交通系統的關鍵技術

1.2.1 傳感器技術

傳感器技術是智能交通系統獲取信息的基礎，各類傳感器各具特色與適用場景[4]。地磁傳感器通過捕捉車輛經過時引發的磁場變動，以此辨識車輛及測定其行進速率。雷達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，借助圖像識別算法實現對車輛的探測、追蹤與速度估算等功能。

1.2.2 通信技術

在智能交通系統領域，通信技術尤為關鍵，負責數據的傳輸和共享。有線通信具有高速度、高穩定性的優勢，但是建設投入較高。無線通信具有較強的靈活性，且安裝便捷，借助4G/5G網絡的高速率與低延遲特性，可確保實時交通數據傳輸的高效性，使得交通信息第一時間傳遞給相關單位及用戶。

1.2.3 大數據與人工智能技術

大數據技術可儲存及管理長時間跨度、來源多元的交通信息，挖掘出規律、趨勢等信息。人工智能算法，如機器學習、深度學習，可自動化處理交通數據，預測未來動態并做出決策，從而提升交通治理的智能化程度。例如，深度學習，可解析交通監控影像，自動辨識車輛種類、行駛軌跡和速度，提升了車速測定的效率與精準度。

2 智能交通系統在交通事故車速測定中的計算方法

2.1 基于地磁傳感器數據的車速計算

2.1.1 基本原理

地磁傳感器能感知車輛通行時引發的地磁信號變動，記載車輛的經過時刻。假設相鄰兩個地磁傳感器之間的距離為L，車輛通過這兩個傳感器的時間差為，則車輛的速度可以通過公式計算得出。

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，計算結果可能會存在誤差。為提升計算的精準度，需對其誤差進行分析與校正。這里，可通過執行多次測量后選取平均值的方式，以降低隨機誤差的影響。對于系統誤差，可以通過建立誤差模型，對計算結果進行修正。例如，考慮地磁傳感器的安裝位置誤差，則修正后的車速計算公式為。

2.2 基于雷達傳感器數據的車速計算

2.2.1 多普勒效應原理

雷達傳感器運用多普勒原理來測定車速。當雷達釋放的電磁脈沖觸及移動中的車輛，回波的頻率會發生變化，這一頻率的變動與車輛速度成正比。根據多普勒頻移公式，其中為多普勒頻移，v為車輛速度，為雷達發射電磁波的波長，為雷達發射電磁波的頻率。通過測量多普勒頻移，可計算出車輛的速度。

2.2.2 多目標跟蹤與速度計算

在實際交通場景中，可能有多輛汽車同時被雷達監測。為了精確計算每輛車的速度，需引入多目標追蹤技術識別并跟蹤不同的車輛。常見的多目標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分配難題。在雷達監測場景中，雷達每一次掃描都會產生一組測量數據，此數據集合可能源自多個車輛目標。該算法通過構建代價矩陣，將各測量數據與潛在目標建立聯系，整體上降低關聯的總代價。具體而言，代價矩陣的元素可為測量數據與預期目標位置的距離或其他相關性指標。通過解決這一分配任務，明確每條測量數據所屬的目標，從而對每個目標進行速度測定。

卡爾曼濾波算法是一種常用的狀態估計方法，可最優估計精煉目標的狀態（如位置、速度等）。在多目標追蹤場景下，針對每個目標，首先基于先前狀態預測其當前狀態，隨后整合實時觀測數據進行校正。這一流程由預測與更新兩大環節組成。在預測環節，依據目標動態模型（例如勻速直線運動理論）推斷其未來狀態；在更新環節，則通過比較預測結果與實際測量值，運用卡爾曼增益對預估狀態進行微調，以獲得更精確的狀態評估。通過持續迭代此循環，實現對多目標的連貫追蹤與速度計算。

2.2.3 雷達數據的濾波與平滑處理

由于雷達在探測過程中可能受到噪音干擾以及誤差影響，直接依據其獲取的數據計算車輛速度，往往會造成數值波動與精確度下降的問題。為確保速度計算的穩定性和準確性，需對雷達數據實施濾波和平滑操作。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，其原理為計算指定時間區間內數據的均值，從而進行數據平滑處理。假設在時間窗口內有n+1個雷達測量的速度值，則均值濾波后的速度值 。均值濾波可以有效地減小隨機噪聲的影響，但可能會導致信號的延遲和失真。

中值濾波技術是一種非線性的數據過濾手段，將時間窗口內的數據進行排序，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，同時保持信號的關鍵邊緣特征，適用于處理存在突發噪聲的數據。

卡爾曼濾波技術不僅用于目標的狀態預測，還能優化雷達測量數據處理。通過構建對系統狀態及測量誤差的模型，并借助遞進式算法進行最佳評估，卡爾曼濾波能在降低噪聲干擾的同時，精確追蹤并反映目標的實際動態變化。

2.3 基于視頻監控數據的車速計算

2.3.1 圖像特征提取與目標跟蹤

根據視頻監控資料計算車輛速度，首先從影像畫面中識別并追蹤車輛（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，揭示圖像內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節；形狀特征，則能經由輪廓偵測、橢圓擬合等方法捕獲車輛的外形特點。

在目標追蹤領域，常見的策略包含基于相關濾波的方案及基于深度學習的途徑。基于相關濾波的技術通過搜索圖像中與目標模板關聯度最高的區塊完成追蹤，優勢在于計算效率高、實時性能佳。而深度學習方法則借助卷積神經網絡（CNN）提取與分類目標特征，特別適合于處理復雜環境下的精準追蹤任務。例如，Siamese網絡通過學習目標的外觀屬性，在后續幀中能迅速鎖定目標位置。

2.3.2 車速計算方法

在實現車輛目標跟蹤后，需要根據車輛在視頻中的運動情況計算車速。一種常用的方法是通過測量車輛在相鄰幀之間的位移和時間間隔來計算速度。假設車輛在第幀和第幀（）之間的位移為d（通過像素坐標計算得到），視頻的幀率為（幀/秒），則車輛在這段時間內的運動時間。為了將像素位移轉換為實際距離，需要進行標定。可以在視頻畫面中選取已知實際距離的參考物體（如道路上的標線），通過測量參考物體在視頻中的像素長度，計算出像素與實際距離的比例關系（單位：米/像素）。則車輛的實際速度。

另一種方法是基于視覺里程計的思想，通過分析視頻中連續幀之間的特征點匹配關系，估計車輛的運動軌跡和速度。這種方法需要對視頻圖像進行特征點提取和匹配，利用運動模型和優化算法求解車輛的運動參數，計算過程相對復雜，但在一些場景下能夠提供更準確的車速估計。

2.3.3 視頻數據的校準與修正

因視頻監控攝像頭的定位、視角及畸變等因素，一定程度上會導致視頻圖像中車輛的位置與動態信息產生誤差。為此，有必要對視頻數據進行校正與優化。

首先，攝像頭的標定，分為內部參數標定與外部參數標定。內部參數標定在明確攝像頭的焦距、主點位置等關鍵參數，張正友標定法是常見手段之一，通過攝取不同方向的棋盤格圖像，依據圖中棋盤格角點坐標來求解內參。而外部參數標定聚焦于確定攝像頭在三維空間中的位置與姿態，一般需在場景內設立具有已知坐標的參照點，經由對比這些點在影像中的像素坐標與實際坐標，以計算外參。

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。借助校準所得內部參數，通過多項式模型對圖像進行畸變校正，將畸變的影像轉化為無畸變狀態，從而提升車輛定位與運動軌跡的精確度。

2.4 基于車載傳感器數據的車速計算

2.4.1 GPS數據的車速計算

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

其中R為地球半徑（約為6371千米）。則車輛在時間段[，]內的平均速度。

由于GPS信號可能受到遮擋、多徑效應等因素的影響，導致位置測量存在誤差，進而影響車速計算的準確性。為了提高GPS車速計算的精度，可以采用濾波算法對GPS數據進行處理，如卡爾曼濾波，結合車輛的運動模型對GPS測量值進行修正。

2.4.2 加速度傳感器數據的車速計算

車載加速度傳感器可以測量車輛的加速度信息。通過對加速度進行積分，可以得到車輛的速度變化。假設加速度傳感器在時間間隔內測量的加速度為，車輛在初始時刻的速度為，則在時刻后的速度。在實際應用中，由于加速度傳感器存在測量誤差和零點漂移等問題，直接積分會導致速度誤差不斷累積。因此，通常需要結合其他傳感器（如GPS）的數據進行融合，對加速度積分得到的速度進行校正。

2.4.3 多傳感器數據融合計算車速

為了提高車速計算的準確性和可靠性，可以將車載GPS、加速度傳感器等多種傳感器的數據進行融合。常用的數據融合方法有卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）等。

以卡爾曼濾波為例，基于汽車的動力學模型以及傳感器的檢測機制，實現對車輛狀態（涵蓋位置與速度等參數）的最佳評估。在每一時間間隔內，首先依據動力學模型推算車輛的預期狀態，隨后融入傳感器反饋的信息，通過卡爾曼增益對預估狀態實施校正。經由持續循環這一流程，能夠有效整合多元傳感器的數據輸入，顯著降低單一傳感器的誤差，從而獲得精確的車速評估結果。

3 案例分析

選取一起發生在城市主干道上的追尾交通事故作為案例進行分析。這條線上部署了智能交通管理系統，包括地磁傳感器、雷達傳感器和視頻監控攝像頭，部分涉事車輛裝備了車載傳感器。此次事故發生在工作日的交通繁忙時段，車流量大。

3.1 數據采集與處理

事故發生后，緊急調取了智能交通系統的數據中心的傳感器數據。地磁傳感器記錄了車輛穿越指定地點的時刻；雷達傳感器則捕捉了車輛的實際速度和間距；視頻監控攝像頭全程記錄了事故的發生過程；而車載傳感器則收集了GPS定位坐標和加速度參數。

然后，預處理所采集的數據。首先數據清洗，剔除干擾信息和異常讀數。針對視頻監控數據，實施圖像校準與目標識別，提取車輛的運動軌跡。然后，對各類傳感器的數據進行時間對齊，保證數據的一致性和協調性。最后，應用卡爾曼濾波算法整合多傳感器數據，以提升數據的精確度與可信度。

3.2 車速測定過程與結果

3.2.1 基于不同傳感器數據的車速計算

①地磁傳感器：根據相鄰地磁傳感器之間的距離和車輛通過時間差，計算出事故車輛在事故發生前的行駛速度。經過多次測量和誤差修正，得到的車速結果為=52千米/小時。

②雷達傳感器：利用多普勒效應原理，結合多目標跟蹤算法，計算出事故車輛的速度。經過濾波和平滑處理后，得到的車速結果為=54千米/小時。

③視頻監控數據：通過圖像特征提取和目標跟蹤，測量車輛在視頻中的位移和時間間隔，經過標定和修正后，計算出車速為=53千米/小時。

④車載傳感器：融合GPS數據和加速度傳感器數據，采用卡爾曼濾波算法進行處理，得到事故車輛的車速為=53.5千米/小時。

3.2.2 多傳感器數據融合的車速結果

將上述四種傳感器的數據進行融合，利用卡爾曼濾波算法進行綜合計算，得到最終的車速測定結果為53.2千米/小時。

3.3 結果驗證與分析

為了驗證車速測定結果的準確性，采用了傳統的剎車痕跡法進行對比。根據事故現場的剎車痕跡長度和路面摩擦系數，計算出的車速約為50-55千米/小時，與智能交通系統測定的結果基本吻合。

4 結語

智能交通系統為交通事故車速測定帶來了革新性的支持，其潛在價值巨大。其借助先進的傳感器技術、高效的通信網絡以及強大的數據處理能力，打破了傳統車速評估方法的約束，為事故責任判定、成因解析與安全對策擬定提供了更為精確、可靠的支撐，其應用前景廣闊，值得大力推廣普及。

參考文獻：

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[4]狄榮.智能交通遠程視頻實時監控系統[J].信息記錄材料，2020，21（07）：143-144.