本文關(guān)鍵詞：交通事故現(xiàn)場(chǎng)攝影測(cè)量中特征點(diǎn)提取與匹配技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2004年

攝影測(cè)量技術(shù)在交通事故現(xiàn)場(chǎng)快速勘查中的應(yīng)用

程三偉  

【摘要】：交通事故處理過(guò)程大致分為三個(gè)階段：一是事故現(xiàn)場(chǎng)勘查取證；二是事故原因和過(guò)程分析；三是根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行事故責(zé)任認(rèn)定。在上述三個(gè)階段中，第一階段工作是在交通事故現(xiàn)場(chǎng)完成的，這一階段持續(xù)時(shí)間的長(zhǎng)短直接決定了事故對(duì)交通影響的程度。目前，我國(guó)交警部門處理事故現(xiàn)場(chǎng)的常用方法是：先封鎖事故地點(diǎn)的部分或全部車道，工作人員通過(guò)皮尺測(cè)量、照相、目測(cè)等方法對(duì)事故現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行勘查，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行詳盡的調(diào)查取證之后開放交通。這種處理方法能夠?qū)煌ㄊ鹿实奶幚砣〉米銐虻牟牧�，但也存在明顯的缺陷。首先對(duì)交通的影響較大，當(dāng)事故較嚴(yán)重時(shí)，道路上車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度可能達(dá)幾公里。其次這種方法自動(dòng)化程度不高，存在著人為影響因素，事故現(xiàn)場(chǎng)資料存儲(chǔ)、建檔和檢索有一定困難，以及現(xiàn)場(chǎng)立體再現(xiàn)和現(xiàn)場(chǎng)恢復(fù)困難，測(cè)量數(shù)據(jù)精度較低等方面的問(wèn)題，另外受環(huán)境、天氣和時(shí)間制約較大。因此，對(duì)傳統(tǒng)交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘查手段的改進(jìn)勢(shì)在必行。 目前，用于交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘查的主要測(cè)量方法有皮尺、全站儀、激光、GPS、攝影測(cè)量五種測(cè)量方法。其中攝影測(cè)量方法又分為立體照相機(jī)測(cè)量法和普通照相機(jī)測(cè)量法。 1933年，瑞士的蘇黎世警局首次采用了立體照相機(jī)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘查，隨后的德國(guó)、意大利、英國(guó)等歐洲警方也有一部分采用。目前，，應(yīng)用立體照相機(jī)最為廣泛的國(guó)家為日本。立體照相機(jī)的主要優(yōu)點(diǎn)是成像品質(zhì)較佳，還原現(xiàn)場(chǎng)的能力迅速又精確；缺點(diǎn)是立體照相機(jī)的成本較高、設(shè)備操作及維護(hù)不易，非經(jīng)特別訓(xùn)練，無(wú)法順利操作，需有專人保管使用。 在交通事故勘查中使用普通照相機(jī)立體測(cè)量，對(duì)執(zhí)法機(jī)關(guān)來(lái)說(shuō)，仍然是一 WP=84 個(gè)相對(duì)較新并正在測(cè)試的方法。由于目前計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)碼相機(jī)的飛速發(fā)展，使得硬件的成本相應(yīng)的降低，再加上普通相機(jī)立體測(cè)量軟件的不斷成熟，使得美國(guó)、加拿大等國(guó)家對(duì)在交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘查中使用這種方法的興趣也越來(lái)越濃。目前，美國(guó)的華盛頓、亞利桑那、猶他州、內(nèi)華達(dá)、加利福尼亞、俄勒岡、檀香山等地區(qū)的執(zhí)法部門正在積極測(cè)試這種方法。測(cè)試的結(jié)果表明，普通照相機(jī)立體測(cè)量法相對(duì)于目前美國(guó)正在使用的全站儀測(cè)量法來(lái)說(shuō)，是一種相對(duì)操作簡(jiǎn)便、簡(jiǎn)單易學(xué)、節(jié)約成本、精度較高的測(cè)量方法。同時(shí)攝影測(cè)量方法又具有全站儀方法所不具有的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)：節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)勘查時(shí)間、隨時(shí)分析照片中任何想要測(cè)量的數(shù)據(jù)，包括現(xiàn)場(chǎng)非常容易丟失的輪胎痕跡、血跡等信息。普通照相機(jī)立體測(cè)量很有可能取代其他全站儀而成為今后交通事故勘查中的主要方法，而其他測(cè)量方式只是在普通照相機(jī)立體測(cè)量方法有困難時(shí)的有益補(bǔ)充。 本論文基于國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“城市路網(wǎng)動(dòng)態(tài)交通管理與控制關(guān)鍵理論及模擬技術(shù)研究”子項(xiàng)目“交通事故現(xiàn)場(chǎng)快速處理技術(shù)研究”，主要針對(duì)2008年北京奧運(yùn)會(huì)，期望研究一種能夠快速高效處理交通事故現(xiàn)場(chǎng)的新技術(shù)——攝影測(cè)量技術(shù)。它以數(shù)字圖像和攝影測(cè)量的基本原理為基礎(chǔ)，應(yīng)用圖像預(yù)處理技術(shù)、相機(jī)內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定技術(shù)及立體匹配算法從所攝取圖像中準(zhǔn)確獲取空間點(diǎn)的三維坐標(biāo)。 本論文研究的主要內(nèi)容是：第一章,在分析了目前國(guó)內(nèi)外交通事故現(xiàn)場(chǎng)處理方法現(xiàn)狀和應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上，針對(duì)目前具有較強(qiáng)應(yīng)用前景的攝影測(cè)量技術(shù)，提出了較為完整的交通事故現(xiàn)場(chǎng)快速攝影測(cè)量研究方案。第二章,攝影測(cè)量的圖像處理技術(shù)。主要是介紹對(duì)所拍攝圖像對(duì)進(jìn)行處理的一些方法，包括圖像的增強(qiáng)、放大、平滑等技術(shù)，并介紹了用于控制點(diǎn)(或特征點(diǎn))提取的點(diǎn)特征提取算子以及線特征提取算子。第三章，攝影測(cè)量的基本理論。利用定位后的控制點(diǎn)對(duì)照相機(jī)內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，建立圖像平面二維坐標(biāo)和空間三維坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換模型。第四章，立體匹配算法。主要是對(duì)如何快速準(zhǔn)確尋找空間上同一點(diǎn)在 WP=85 兩幅圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行研究。首先提出對(duì)立體匹配非常有幫助的極線約束，然后介紹了灰度匹配和特征匹配兩種匹配方法及相應(yīng)的匹配策略。最后，基于以上兩種匹配方法的不足，提出了一種基于顏色分割的全局整體匹配標(biāo)準(zhǔn)。第五章，實(shí)驗(yàn)部分。首先對(duì)張正友提出的一種由較為靈活的基于未知方向平面圖像的二維相機(jī)定標(biāo)算法進(jìn)行介紹，在此基礎(chǔ)上通過(guò)軟件編程驗(yàn)證該定標(biāo)算法的有效性。 交通事故現(xiàn)場(chǎng)的快速勘查在緩解交通壓力、減輕交通擁擠等方面具有非常重要的作用。它不僅在一定程度上代表著我國(guó)交通事故處理的科技水平，同時(shí)也是我們國(guó)家經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展對(duì)交通事故處理的新的需求。因此，攝影測(cè)量技術(shù)在交通事故現(xiàn)場(chǎng)快速勘查中的應(yīng)用研究意義重大，應(yīng)用前景良好。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號(hào)】：U491.3
【目錄】：

第一章 緒論5-14

1.1 引言5-8

1.2 攝影測(cè)量在交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘查中的應(yīng)用情況8-11

1.3 用于交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘查中的國(guó)內(nèi)外攝影測(cè)量軟件11-12

1.4 論文的選題背景及主要工作12-14

第二章 圖像處理技術(shù)14-25

2.1 圖像放大14-17

2.1.1 雙線性插值14-15

2.1.2 三次內(nèi)插法15-17

2.2 圖像增強(qiáng)17-19

2.2.1 灰度直方圖均衡化17-19

2.3 圖像的平滑19-21

2.3.1 鄰域平均19-21

2.3.2 中值濾波21

2.4 圖像特征提取21-25

2.4.1 點(diǎn)特征提取算子21-23

2.4.2 線特征提取算子23-25

第三章 攝影測(cè)量的基本理論25-41

3.1 圖像坐標(biāo)系、成像坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系25-29

3.2 線性相機(jī)模型(針孔模型)29-30

3.3 線性模型相機(jī)定標(biāo)30-34

3.4 非線性相機(jī)模型34-36

3.5 空間點(diǎn)的三維重建36-41

3.5.1 單目立體視覺模型36-38

3.5.2 雙目立體視覺模型38-41

第四章 立體匹配算法41-53

4.1 極線約束41-44

4.2 立體匹配算法44-53

4.2.1 灰度相關(guān)匹配算法45-46

4.2.2 特征匹配法46-48

4.2.3 極線的整體匹配48-52

4.2.3 基于全局的立體匹配標(biāo)準(zhǔn)52-53

第五章 實(shí)驗(yàn)部分53-77

5.1 基于未知方向平面圖像定標(biāo)方法的基本原理53-57

5.2 基于未知方向平面圖像定標(biāo)方法的鏡頭變形的處理57-58

5.3 實(shí)驗(yàn)的具體步驟58-59

5.4 算法的具體實(shí)現(xiàn)59-62

5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析62-77

第六章 全文總結(jié)77-79

6.1 已進(jìn)行的工作77-78

6.2 尚需進(jìn)一步進(jìn)行的工作78-79

致 謝79-80

參考文獻(xiàn)80-83

摘 要83-86

ABSTRACT86-90

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本文編號(hào)：187394