道路交通事故处理的技术及发展

论述国内外道路交通事故技术的研究现状和发展趋势，介绍目前使用的现场勘查技术，事故分析技术及事故责任认定技术的基本原理和特点，并着重对计算机视觉技术，事故重建技术及人工智能技术在事故处理中的应用研究作了探索性的讨论。     

基于人工智能的交通事故处理系统的研究

提出了一种道路交通事故人工智能处理系统，该系统彩单目图象识别技术，以现场拍照形式进行快速勘查；运用事故力学理论，对事故发生过程进行理论推导及验证，实现事故再理；利用专家系统完成事故的责任认定和赔偿，从而实现了以高科技为主和段的完整后处理。     

怎样保护RAT现场

RTA是英文Road Traffic Accidents的缩写，中文含义为道路交通事故。保护交通事故现场是当事人特别是驾驶员的法定义务，发生事故后应立即停车保护现场。这样做，有利于交通管理机关的现场勘查、采集证物，客观地、实事求是的分析事故原因，为办案人员提供事实根据，以法律为准则、认定当事人各方所应负的交通事故责任。     

道路交通事故现场勘查问题与对策研究

在处理道路交通事故过程中,公安机关交通管理部门通过道路交通事故现场勘查可以获取大量的直接、有力的证据.现场勘查情况可以影响交通事故的责任认定.通过走访调查和查阅资料,本文调研了道路交通事故现场勘查实际操作的情况,对目前现场勘查工作中存在的不足进行研究,并提出解决改进的措施,为公安机关交通管理部门在处理道路交通事故中事故现场勘查提供参考.     

对交通事故责任认定“定量”之商榷

交通事故责任认定是公安机关交通管理部门根据现场勘查、调查取证、检验鉴定所查明的事实，依据道路交通管理法律法规，对当亭人在交通事故中有无责任和责任大小所作的结论。1988年公安部交管局主编的《道路交通事故处理教程》将交通事故责任认定称之为”定性定量的描述，即有无责任是定性，责任大小是定量”。     

汽车滚翻事故的再现分析方法

汽车滚翻事故的再现分析是一个复杂的过程,需要仔细考察汽车滚翻过程的3个阶段,包括侧滑阶段、侧翻阶段和翻滚阶段.论述了各阶段再现分析常用的模型和方法,介绍了一般计算方法或再现步骤,以及二维和三维再现的目标和技术要点,使用计算机辅助事故再现.再现分析滚翻事故中汽车运动过程及其瞬时速度和空间姿态,能够为事故处理和责任认定提供科学依据,并有助于改进车身机构和车内被动安全装置的设计.     

报废车不应获得赔偿

日前,在国道321线某路段发生了一起道路交通事故,一辆手续齐全的车辆(以下简称甲车)与一辆无牌无证的右舵轿车(属报废车,以下简称乙车)相撞,造成两车不同程度损坏,其中甲车修理费1000余元,乙车修理费3000余元.此事故经交警现场勘查后认定,甲车驾驶员承担事故主要责任,乙车驾驶员承担事故次要责任.     

给救人者的“奖金”不能来自无辜者

编辑同志：广东南海的杜先生在一次交通意外中,开车将一位摩托车司机撞伤。他开着车将伤者送去医院后,再回到现场接受调查。没想到交警大队经勘查后,认为他因抢救伤者未保护现场,致使事故基本事实无法查清,根据《道路交通安全法》的相关规定,认定他承担事故的全部责任。南海法院经审理后认为,     

车主应承担事故赔偿责任

张某有一辆解放大货车，雇下岗职工李某(有驾驶证)驾驶，月工资1000元，两人联系业务，但承接业务必须经张某许可。一天，李某送完货后去异地洗车，途中不慎将行人王某撞成重伤致残，共花去医疗等费用3．9万元。事后公安交警部门认定事故责任：驾驶员李某负事故主要责任；行人王某负事故次要责任。     

律师解答事故案例

发生交通事故后没有保护现场导致责任无法认定，应当如何处理？ 事故案例：某日，林某驾驶小轿车在经过某市小学门口，将正在横穿马路的小学生郭某撞成重伤。当时，天正在下雪，林某见郭某被撞倒后，立即下车，并拦了一辆出租车，将郭某送往医院。但由于林某在移动郭某时，没有标记郭某的位置，也没有对自己的车辆的刹车印进行遮盖，结果被雪淹没。公安机关在勘察现场时，因现场遭到严重破坏，无法认定事故发生的基本过程，也无法认定事故责任。     

道路交通事故分析发展研究

近些年,我国交通事故量一直居高不下,而事故发生时车辆运行速度是分析事故原因、认定事故责任的重要内容,涉及保险理赔、法院审判等各个环节。目前分析事故原因,进行事故再现的主要途径是委托具有相关资质的事故鉴定机构进行速度重建,使用的方法主要有基于经验公式的事故重建、基于视频图像技术的事故重建、基于车载记录数据的事故重建和基于模拟软件的事故重建。文章主要介绍了交通事故分析的基本方法和发展方向。     

Modèles linéaires généralisés appliqués à l'étude des nombres d'accidents sur des sites routiers: Le modèle de Poisson et ses extensions

Models that link accident frequencies at road sites with traffic volumes and road characteristics provide reference values which are of value when carrying out diagnostic studies and deciding on preventive measures. Such models can be developed using generalized linear modelling techniques, which are able to take account of the Poisson properties of accident frequencies at road sites. The Poisson models obtained for road sites are frequently everdispersed, so extended forms of the Poisson model (quasi-Poisson, negative binomial a high percentage of the studied sites, in which case zero-inflated models also have to be considered. This paper presents an overview of these methods which are illustrated by modelling the relationship between accident frequency site characteristics and traffic volume on a large sample of bends.     

数据挖掘技术在交通事故黑点整治中的运用

目前我国城市道路交通事故频发,而许多城市道路事故黑点的整治工作仍然依靠人工或简单的数据库来进行。为了系统和科学地整治交通事故黑点,本文提出了利用数据预处理技术处理事故黑点数据库,运用关联规则技术分析黑点事故成因,为城市道路交通事故黑点的整治提供了有效的方法。     

道路交通安全风险辨识与分析方法综述

道路交通安全风险辨识及分析的准确性、全面性, 是实现风险主动防控的基础和关键环节, 直接影响道路交通安全管理的精细化水平。从影响因素和分析方法2个方面对道路交通安全风险相关研究进行综述和评论。针对人的不安全行为、车辆的不安全状态、道路的不安全条件、外界环境刺激等单因素风险, 以及多因素间的关联耦合风险辨识, 梳理了安全风险理论分析法、系统安全分析法、大数据与人工智能分析方法等道路交通安全风险分析方法。研究表明: 安全风险理论分析法、系统安全分析法等以定性分析为主的方法侧重于对道路交通安全风险要素的全面、系统梳理, 具有简单、直观、易操作等优势, 但在多因素交织影响下的道路交通事故定量化剖析和事故成因深度挖掘方面存在较多局限性; 基于多源数据挖掘技术的大数据与人工智能分析方法在海量信息感知、高效计算处理等方面优势明显, 可基于多元数据对交通安全风险进行综合分析、精准挖掘, 刻画多因素耦合下的事故风险特征、探究事故发生规律, 是当前较为主流的研究方向。并提出道路交通安全风险研究领域存在的不足之处及未来研究发展方向, 主要包括多源异构数据的动态采集与融合、智能网联环境下的道路交通安全风险辨识、考虑时空异质性的可移植的道路交通安全风险识别模型研究等。      

基于改进梯度相似度核的交通图像去雾算法

雾霾天气下,交通图像采集设备获取的降质图像含有较多噪声,图像边缘不突出,整体偏暗且对比度不高,灰白不清。针对传统交通图像滤波和去雾算法存在着滤波效果和边缘保持能力不能兼顾,容易出现噪声斑块,导致去雾后图像质量较低的问题,在传统梯度双边滤波基础上,设计了一种新的梯度相似度核,提出了基于改进梯度相似度核的雾霾天气下交通图像去雾算法。新算法首先将采集的含雾图像转换到Lab颜色空间,提升色域宽度,再利用改进梯度相似度核和空间相似度核分别计算图像中每一像素点与滤波框内临近像素点的梯度相似度和空间相似度权值,根据权值对图像进行滤波处理,然后将其转换到RGB颜色空间。最后根据大气光散射模型和暗通道先验原理,对滤波后的交通图像进行去雾处理,得到复原图像。试验结果表明：与传统双边滤波和梯度双边滤波算法相比,使用新算法处理后的复原图像峰值信噪比、归一化灰度差平均提升了13.25%、9.41%和21.76%、22.7%。新算法在保证了滤波效果,避免“噪声斑块”的同时,能够尽可能保持图像边缘细节信息,提升了雾霾天气下交通图像的去雾质量,对加强交通监控,保障交通安全有十分重要的应用价值和现实意义。     

城市交通管理的国民经济效益评价方法研究

在对比分析现有国民经济效益评价方法的基础上,本文从时间节省、燃油节约和交通事故减少3个方面提出了适合我国国情的国民经济效益评价的模型与方法,探讨了模型中主要参数的计算方法和取值。以178个城市3年来的统计数据为基础进行了应用研究,结果表明,模型能够较为合理的对交通管理产生的国民经济效益进行评价。     

基于Logistic模型的双车道公路事故易发路段预测研究

事故易发路段的判别是安全管理的重要内容之一。传统的事故易发路段判别方法多应用于运营阶段的公路,其判别精度很大程度决定于历史事故记录的周期和质量,且受"回归到平均"等现象的影响。对于实际的安全管理工作,预先对某一对象成为事故易发路段的可能性进行预测,进而预先采取安全改进措施,能够使得安全完善工作由被动变主动,还可增加事故易发路段判别工作的应用阶段。通过对大量双车道公路事故易发路段样本的整理和分析,发现接入口密度、道路线形、交通组成等要素对事故易发路段的产生有很大影响。为此,借助Log istic模型在概率预测上的优势对上述要素对事故易发路段形成的影响情况进行了研究,建立了事故易发路段预测模型,并进行了实际检验。     

道路交叉口交通冲突灰色评价研究

交通冲突技术是国际交通安全领域新兴开发的非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法。本文应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法,并设计了计算软件,为交叉口的安全评价提供一种新的研究途径。最后提出了基于交通冲突技术的交叉口安全改善方法,以实现安全评价的最终目的。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率，以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象，对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析，针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量，通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测，根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠，准确率约为84%； 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型，其对重大或特大事故的预测准确率高达50%； 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型，绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

交通图像在智能交通系统中的应用

介绍了交通图像的相关内容,包括其获得方式、交通参数的提取、图像的压缩方式及形式,针对交通图像在智能交通系统中的应用进行了相关讨论,如车牌检测和识别、闯红灯检测技术、超速检测技术、道路识别系统,提出了在处理过程中一些尚待解决的问题.