淺談基於視訊畫面中目標尺寸測量的車型識別研究論文

　　識別又稱為歸類和定性，是指在適用衝突規範時，依照某一法律制度，對有關事實或問題進行分類和定性，將其歸入一定的法律範疇，並對有關衝突規範進行解釋的過程。 是國際私法中的特有概念。以下是小編今天為大家精心準備的：淺談基於視訊畫面中目標尺寸測量的車型識別研究相關論文。內容僅供參考，歡迎閱讀!

　　淺談基於視訊畫面中目標尺寸測量的車型識別研究全文如下：

　　伴隨著當前我國視訊監控的不斷普及，視訊在案件偵破當中的作用也逐步提升，隨之而來的問題是如何運用視訊偵查技術從視訊中獲取更多有價值的資訊，進而推動案件偵破工作的順利進行。基於這種現狀，筆者進行了基於視訊畫面中目標尺寸測量的車型識別研究，探究對視訊畫面中出現的車輛的外形引數進行測量測定的方法。

　　研究的目的是，獲得視訊中車輛的外形測量資料後和廠商提供的各種車型的基本引數進行對比，這些基本引數可在事先建立的包含各種車型長寬高尺寸等引數的資料庫中獲得，肉眼目測一般只能初步辨別車輛型別：如兩廂轎車、旅行轎車、微型麵包車、大型麵包車、SUV、MPV、皮卡等，在資料庫裡模糊查詢比對即可繼續縮小範圍，再結合車輛外型結構、車輛細部特徵、前後燈位等等特徵進行識別，最終儘可能地確定具體車型車款，為進一步視訊追蹤目標、治安交通卡口篩選目標、縮小偵查範圍等工作奠定基礎。

　　1 影響視訊中目標尺寸測量進行車型識別的因素

　　在一般情況下，通過視訊畫面捕捉到的車輛的形象由於受到多種因素的影響，主要原因在於視訊錄製的質量參差不齊並且現場的條件十分複雜，在通過視訊畫面判斷測量車輛的過程中往往會出現偏差，需要考慮如下幾點因素：

　　1通常情況下，在案件或者交通事故發生後的現場，無論是球機還是槍機都會有某些程度上的焦點改變或偏移，甚至會發生位移的情況，區別僅僅在於變化程度上，在條件好的情況下變化程度較小，在光線較暗或者條件裝置較差的區域發生的變化程度就會比較大。[1] 也正是由於這樣的原因，通過視訊畫面對車輛進行估測的過程中，技術人員在監控錄影裡得到的車輛資料往往不能夠與實際車輛完全一致。

　　2在多數案件發生的情況下，當涉事車輛出現在視訊畫面內時，往往處於畫面的邊緣位置，在開始記錄的時間內車輛與攝像頭的距離比較長，車體進入畫面的部分比較少但是畫素很低，還有一種情況就是攝像頭和車輛的夾角特別大，會影響測量的實際精確程度。

　　3在視訊錄製過程當中，車輛由於移動的速度很快，因此很少能夠捕捉到車輛靜止的狀態，就很難判斷車輛的具體引數，尤其是一些相似的車型和顏色更難以在動態的狀態下捕捉到完整的資訊。[2]

　　4案發或交通事故發生後，儲存下來的錄影由於裝置儲存內容的時效性、資料為了節省記憶體而自動進行壓縮等原因，實際得到的視訊畫面清晰度和解析度有限，這一因素受到監控位置和車輛停靠和移動位置的影響較大。

　　2 基於視訊畫面中目標尺寸測量的車型識別研究具體方法

　　2.1 現場模擬法

　　現場模擬的方法主要是指對於犯罪或交通事故的現場進行重新模擬的方式，通過保持監控攝像相同位置和相同畫素的條件下選擇不同的車型進行模擬實驗，重複當時現場的場景，或者採取一個明顯的高度標誌來讀取車輛高度的資料，同時聯絡熟悉多種車型的交警進行進一步的模擬和判斷，以達到判斷車型的目的。

　　2.2 透視作圖法

　　透視作圖法主要是通過利用透視學的基本知識，採取實際繪圖的方式進行車輛的測量，首先判斷“滅點”的位置，進而通過分析“滅點”的位置進行豎直面透檢視的繪製工作，通過這樣的方式可以較為容易的確定對應的比例和資料。在具體的操作當中，應當將參照物垂直的投影到車輛的豎立面上，判斷比例關係進而通過數學計算出車輛的具體引數。[3]

　　2.3 軟體測演算法

　　軟體測演算法主要指參考二維畫面對於現場進行還原，根據現場仍然保持不變的固定位置進行參照，也可以通過劃定明顯線或者點的方式進行對比，根據現場實際的結果推斷出當時事發現場的測量值，通過建立未知點判斷三維座標的計算機程式設計系統，推斷出車輛的外形引數和其他具體資訊。

　　2.4 畫面匹配測量法及其應用

　　畫面匹配測量法相對於上述三種方式更高效也更加便捷，在視訊監控的體系當中，通常而言機位是相對穩定的，現場情況也可以不斷地踩點和勘查，這些事實能夠為畫面的再現提供了必要的特點。當前，隨著計算機技術的發展，利用現場的基本還原就能夠得到二維影象中的物體，在此基礎上可以通過技術手段建立三位座標，達到兩幅圖畫的精準匹配。

　　通過畫面匹配的方式可以得到多種闡述和建立三維模型，進而對於嫌疑車輛進行完全的測量。通過筆者多次的實驗，結果表明這樣的方法可以令誤差控制到兩釐米內，這種方法可以在某種角度上彌補其他方式在模擬誤差上的不足之處，充分利用了電子計算機技術當中的影象處理技術，為進一步推進車型識別提供了重要的保障。

　　以下案例充分驗證了這一方法的可行性和有效性。2014 年8 月至9 月間，廣州市越秀區、黃埔區連續發生了多宗駕車拉人上車搶劫案，該系列案專門針對獨行女子、跨市流竄作案、社會危害性極大。犯罪團伙具有超強的反偵查意識：作案目標隨機選擇，現場不留痕跡，選擇地點偏僻，不帶通訊工具，戴手套、戴假髮和眼鏡，事主被劫持上車後立刻被蒙面，作案車輛為租用車、套假牌，還刻意用汙泥偽裝車身，逃跑過程故意兜圈、躲避監控視訊，作案得手後尋找偏僻地點洗車、更換車牌、更換衣服和更換駕駛人等。

　　該案件的偵破難度極大，常規偵查手段束手無策，視訊偵查成為了唯一的突破口。由於現場附近的視訊質量太差，無法判斷車型，加上車輛逃竄路上視訊斷點太多，作案車輛很快就消失了。筆者作為專案組成員，就是通過利用視訊畫面中目標長度尺寸的測量方法，對現場視訊中作案車輛的車型進行識別鎖定，最終在作案車輛可能經過道路的治安卡口數千張照片中篩選，發現了該車的真實車牌和清晰特徵，這成為了該案最後能成功偵破的關鍵一環。

　　3 結語

　　對於基於視訊畫面中目標尺寸測量的車型識別研究而言，筆者的實踐體會是精確度主要取決於操作方式的科學性和計算方式，而並非取決於軟體的本身，在實際實踐的過程中，應當結合現場的實際情況、作案的過程以及其他相關線索，有利於全面準確地推斷涉案車輛的具體型號推動案件儘快偵破，為社會安定作出貢獻。