Realistic 3D Reconstruction of Traffic Accident Scene Based on UAV Oblique Photogrammetry Technology

LIU Jun, LI Wei, FENG Hao, GUAN Chuang, WANG Shiyuan

Forensic Science and Technology ›› 2024, Vol. 49 ›› Issue (4) : 389-395. DOI: 10.16467/j.1008-3650.2023.0072
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Realistic 3D Reconstruction of Traffic Accident Scene Based on UAV Oblique Photogrammetry Technology

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Abstract

The on-site investigation of traffic accidents in China mainly relies on two-dimensional exploration methods such as camera photographing, ruler measuring and hand-painted scene map. The works including photographing, fixing and position measurement of key trace material evidence are often manpower and time consumption. However, long-term scene investigation will occupy the accident section and even interrupt traffic, which will easily lead to secondary traffic accidents. To address the problem of low efficiency and difficulty in scene investigation work of road traffic accident using two-dimensional surveying methods, the unmanned aerial vehicle (UAV) oblique photogrammetry technology is introduced to achieve efficient and comprehensive scene surveys. This method utilizes consumer-grade UAV to capture high-resolution scene photos with location information through aerial photography. These photos are then processed by three-dimensional reconstruction, resulting in the digital reconstruction of the accident scene. The effectiveness of the digital reconstruction is evaluated in terms of reconstruction precision, reconstruction effect, and operation duration. Experimental results demonstrate that for the accident scene with an area of 20 m×30 m, the merging and reconstruction of photo sequences taken at different aerial heights can achieve centimeter-level precision in dimensional measurements, with a relative error of +1.6 cm for a 30 m road distance. The reconstruction results exhibit a true three-dimensional effect, which clearly displays road marks, scattered objects, and more. Moreover, the scene operation duration can be shortened to less than 5 minutes. This method realizes the digital reconstruction of three-dimensional scene at traffic accident sites, replaces traditional photo-based surveying methods, significantly improves scene investigation efficiency, and facilitates the rapid processing of traffic accident scenes.

Key words

scene investigation / traffic accident / realistic 3D reconstruction / oblique photogrammetry / unmanned aerial vehicle (UAV)

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LIU Jun , LI Wei , FENG Hao , GUAN Chuang , WANG Shiyuan. Realistic 3D Reconstruction of Traffic Accident Scene Based on UAV Oblique Photogrammetry Technology. Forensic Science and Technology. 2024, 49(4): 389-395 https://doi.org/10.16467/j.1008-3650.2023.0072
道路交通事故现场通常留有大量与事故有关的客观痕迹物证,是分析交通事故成因、认定事故责任的基础,还可能是司法仲裁、保险理赔的证据材料来源。如事故现场地面痕迹和散落物等可以作为推断碰撞位置的依据[1],涉案车辆事发时紧急制动在现场留下的制动痕迹可以用来计算车辆在制动痕迹起点处的行驶速度[2]等。道路交通事故现场的快速处理,有利于事发路段交通拥堵的尽早疏通,减少长时间现场勘查过程中可能出现二次事故的安全风险。当前国内交通事故现场勘查主要依赖于相机拍照固定、尺测量取、手绘现场图等二维勘查手段,对于一些关键痕迹物证的拍照固定、定位测量等必要性工作,往往需要投入必要的人力、时间,难以做到快速处理,致使交通拥堵不断加剧。对于大现场交通事故,尤其是发生于高速公路上时,二维勘查手段显得不足,为了获取更全面的事故信息,只能延长现场勘查时间、占用事故路段,甚至中断交通,极易引发二次交通事故。此外,大现场事故勘查时容易出现现场信息遗漏、勘查测量尺寸不准确等难以复勘的情况,影响后续的事故鉴定、原因分析、责任认定等。因此,道路交通事故现场勘查手段亟需改进。
基于图像的三维重建能够从一组二维多视角图像中精确恢复真实场景的几何形状,具有重要的理论研究意义和应用价值[3]。近年来以大疆为主的消费级无人机功能不断增强增多,用户可以利用无人机获得具有位置信息的高分辨率图像序列,使得基于图像的场景3D重构效果不断优化。文献[4]中利用无人机多视角序列影像重构了公路边坡三维实景模型。文献[5]中通过无人机航拍技术获取车辆自然行驶状态,以探究车辆速度和宽度因素对轨迹偏移值的影响。文献[6]中通过无人机航拍获取事故现场的正射影像图,快速绘制交通事故现场二维比例图,缩短了事故现场勘查所需的时间。文献[7]中提出基于小型无人机摄影测量的“改进四点法”,解决了道路交通事故现场二维勘测中“四点法”的不足及实际应用的问题。文献[8]中采用经过处理的无人机对交通监控和道路事件监控进行适用性研究,结果表明,与传统交通数据采集方法相比,无人机在大区域数据采集中具有高效性和效率性。文献[9]中模拟和表征了交通事故现场重建时,风对无人机飞行性能的影响,结果表明,在有风条件下(风速小于11 m/s),无人机航拍事故现场重建仍可获得最佳飞行性能。文献[10]总结了无人机在案事件现场照录像的实际应用情况,分析了采用无人机开展现场重点部位照相和重点细目照相的可行性。文献[11]表明无人机航拍技术可实现事故现场痕迹物证的快速获取,为现场重建和事故原因认定奠定基础。可以看出,无人机航拍技术在交通管理及交通事故现场勘查等方面具有明显的优势。然而,该技术在事故现场勘查工作中仅停留在照录像等二维层面上,现场信息的呈现存在一定的局限性,如现场痕迹与道路环境的立体关联性表现不足,事发地三维场景与事故成因的关联性呈现缺失等,而实景三维重建所呈现的信息不仅可以避免上述局限,而且在事故参与方与道路环境之间的三维相对位置关系呈现上更具立体性、客观性。为此,本文引入无人机倾斜摄影测量技术,对事故现场进行实景三维重建,以期解决事故现场勘查中存在的不足,实现事故现场的快速处理。

1 方法与试验

1.1 方法

无人机倾斜摄影测量技术,是利用无人机携带的高分辨率图像传感器及定位系统,获取目测区范围内地物的重叠倾斜图像序列及图像拍摄时的位置数据,经特征识别、特征匹配、平差处理确定每个相机的航拍相对位置和方向,同时确定所有匹配特征的坐标,得到稀疏点云。再根据相机位置和方向,基于像素的多视图立体算法,识别重叠图像间的最佳匹配,生成表面密集点云。最后对点云进行缩放和地理配准,经共线条件方程将点云坐标系转换为大地坐标系,实现三维测量和建模。当前应用比较成熟的无人机摄影测量数据处理软件有,大疆智图、Agisoft Photoscan、Contextcapture、Pix4D等。共线条件方程[12]如下:
{x=fa1(XXS)+b1(YYS)+c1(ZZS)a3(XXS)+b3(YYS)+c3(ZZS)y=fa2(XXS)+b2(YYS)+c2(ZZS)a3(XXS)+b3(YYS)+c3(ZZS)
式(1)中,(x, y)为像点坐标;(X, Y, Z)为物点坐标;(XS, YS, ZS)为摄影中心S在物方坐标系中的位置;f为像片的主距,即摄影中心S与像片平面P间的垂直距离。
作业流程大体分为两个阶段:前期现场航拍作业、后期三维重建,流程图见图1
Fig.1 Operation flow

图1 作业流程

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作业时应注意以下事项:1)路径规划时应留意现场环境,如行道树、空中线缆等,保证无人机的飞行空间,以免坠机引发事故;2)无人机起飞前,应检查无人机指南针及IMU传感器是否需要校准,以确保定位数据及姿态数据的有效获取;3)航拍作业时,相邻两张照片所覆盖场景的重叠度应为60%~80%,以保证后续空中三角测量时具有足够的可关联特征点;4)图像序列导入三维重建软件后,通常会自动识别或匹配到软件中自带的主流相机的参数库,检校相机时,应核对数据库中的参数与无人机相机的实际参数是否一致,如有差异,应输入实际的相机参数。

1.2 试验

在封闭场所内选取一交叉路口,模拟一起小型普通客车正面碰撞自行车的两车事故,如图2所示。
Fig.2 Aerial photo of simulated accident scene

图2 模拟事故现场航拍照片

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试验选取的交叉路口大小约20 m×30 m,沥青铺设路面。试验用无人机为消费级无人机,型号为大疆Mavic 2 专业版,搭载相机的具体参数如表1
Table 1 Some parameters of the DJI Mavic 2 Professional drone[13]

表1 大疆Mavic 2专业版无人机的部分参数[13]

名称 参数
影像传感器 1英寸CMOS 有效像素 2000万
镜头视角 77°
等效焦距 28mm
光圈 f/2.8 - f/11
对焦点 1m 至无穷远
最大照片尺寸 5472×3648
图片格式 JPEG / DNG (RAW)
GNSS GPS+GLONASS
最大上升速度 5m/s(S 模式) 4m/s(P 模式)
最大水平飞行速度 72m/s(S 模式)
起飞重量 907g
尺寸 214mm×91mm×84mm(长×宽×高)
拍摄照片的内附Exif信息包含了照片的属性信息和拍摄数据,如拍摄相机的型号、焦距及拍摄位置数据等,图2的Exif信息(部分)如表2所示。
Table 2 Some Exif informations of Figure 2

表2 图2的Exif信息(部分)

名称 参数
相机制造商 Hasselblad
相机型号 L1D-20c
光圈值 f/11
曝光时间 1/30 s
焦距 10mm
最大光圈 2.971
35mm 焦距 28mm
图片宽度 5472像素
图片高度 3648像素
拍摄时间 2023/3/29 11:57
纬度-GPS 31;9;17.048299999994967
经度-GPS 121; 31; 7.6989000000175167
高度-GPS 23
为评估道路平面内不同测量方向上的结果误差,在现场路面上选取两个近似垂直的方向为xy方向,并在xy方向各固定一把经过检验校准的钢卷尺,再在x方向卷尺刻度为1、2、3、5、7、10、15、20、25、30 m处各固定一个显著标志,在y方向卷尺刻度为1、2、3、5、7、10、15、20处各固定一个显著标志。将上述标志的中点作为测量尺寸评估的测点。Faro Focus 3D激光三维扫描仪的测量精度为25 m范围内距离误差不大于±2 mm[14],将其测量值作为参考值,评估无人机航拍重建结果的尺寸测量误差。使用Faro Focus 3D激光三维扫描仪对本试验事故现场进行三维扫描,结果如图3所示。
Fig.3 3D laser scan of the accident scene

图3 现场激光三维扫描

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为比较不同航拍高度下重建结果的差异,使用同一个无人机,分别设定5、20 m的飞行高度,各拍摄一组全方位现场照片。将获取的2组照片分为三个图像序列:5 m航拍高度下的图像序列、20 m航拍高度下的图像序列以及前两个图像序列的合并图像序列。为保证重建结果的可比性,后期三维重建时,将以上三个图像序列,导入到同一电脑中,用Contextcapture重建软件,选用同一操作流程,先后完成不同图像序列的现场实景三维重建。

2 结果

2.1 重建尺寸测量

本次试验结果中,不同航拍高度下拍摄照片所对应的重建结果,均可进行任意两点间的距离测量、任意多线段所围成平面的面积测量。距离的测量值最小为0.001 m,面积的测量值最小为0.001 m2。其中,不同航拍高度下重建结果的路面距离测量结果及相对误差如图4图5所示。
Fig.4 Comparison of reconstructed measurements with reference values (a: in the x direction; b: in the y direction)

图4 重建测量值与参考值比较结果(a:x方向;b:y方向)

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Fig.5 Relative error distribution of reconstructed measurements (a: in the x direction; b: in the y direction)

图5 重建测量尺寸的相对误差分布(a:x方向;b:y方向)

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2.2 重建效果

本次试验结果中,不同航拍高度下拍摄照片所对应的重建结果,均能呈现现场道路环境情况、事故各参与方之间的相对位置关系、各参与方与周围环境(如行道树、灯杆)的相对位置关系、路面划痕及散落物的分布情况、路面遗留液迹的大小、沥青路面纹理情况等,但重建结果所表现的清晰度有所差异,部分视角下重建结果截图如表3所示。
Table 3 Screenshots of reconstruction results at different aerial altitudes

表3 不同航拍高度下的重建结果截图

截图 5m航拍高度下 20m航拍高度下 5m&20m航拍高度下
俯视图
侧视图
局部放大图

2.3 作业时长

根据试验作业流程,以目标照片序列中起始照片拍摄时刻与终了照片拍摄时刻的时间间隔为航拍时长,以航拍照片重建成三维模型的重建耗时为重建时长。重建所用计算机的处理器为Intel(R) Core(TM) i9-9900K CPU@3.60GHz,内存为64GB,显卡为NVIDIA TITAN RTX。作业耗时比较结果如图6所示。
Fig.6 Comparison of Operation time

图6 作业耗时比较结果

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3 讨论

3.1 测量精度

考虑到事故现场勘查实际及道路交通事故现场图的绘制需要,测量尺寸通常为道路平面内的尺寸,以及无人机定位系统测得的高程值存在明显的固有误差,本文试验仅对道路平面内的尺寸测量精度进行比较分析。
试验结果示,不同航拍高度的重建结果均能实现任意两点之间距离及多线段围成面积的测量。航拍高度低者,重建结果测量误差相对较小,其中,5 m航拍高度的重建结果中x方向上测点间距的相对误差介于0.10%~0.70%之间,y方向上测点间距的相对误差介于0.71%~0.89%之间。2个航拍高度照片序列合并的重建结果测量误差明显缩小,其中,x方向上测点间距的相对误差介于0.00%~0.14%之间,y方向上测点间距的相对误差介于0.14%~0.30%之间,且最长目标距离(30 m)的测量误差为+1.6 cm。可见,本方法的测量精度可达厘米级。

3.2 现场勘查的适用性

不同航拍高度下拍摄的现场照片,均可完成事故现场的实景三维重建,重建效果表现有所差异,航拍高度低者,重建结果呈现出的路面纹理、散落物情况等相对更清晰。对于真实交通事故现场而言,本方法不仅可以无接触式完成现场勘查工作,还可明确各参与方的相对位置关系,实现对车道宽度的测量、各参与方与基准点相对距离的测量,以及对现场遗留的轮胎印迹长度、液迹大小、散落物抛撒面积等的测量,有利于快速完成道路交通事故现场图的绘制。此外,本方法还可实现事故现场的数字化存储,随用随取,尤其对于现场勘查过程中漏检、漏测的情况,可以做到随时多次复勘现场。相对于拍照测量式现场勘查,本方法更全面、高效、安全。

3.3 作业时长

对于现场作业时长,本试验中2个航拍高度下现场作业时长最短用时可达3.6 min,考虑到试验所用无人机起飞的灵活性与机动性,无人机航拍的现场作业时长最少可缩短至5 min以内,有效缩短了现场勘查工作的作业时间,有利于交通事故现场的快速处理,加速事故所致交通拥堵的疏通。

3.4 现场证据的展示

本方法生成的三维图像不同于电脑技术生成的虚拟空间,其素材来源于现场航拍照片,通过倾斜摄影的方式,结合拍摄照片的位置信息,对事故现场进行实景三维重建,全面、立体地展现了现场道路环境情况、事故各参与方间的相对位置关系、各参与方与周围环境(如行道树、灯杆)的相对位置关系、路面划痕及散落物的分布情况等。在现场证据的展示方面,其重建结果,相比于现场照片、道路交通事故现场图等现场勘查证据,更直观、全面,容易被当事人所接受或被法庭所采信。
更进一步地,获得的现场实景三维图像可与其他材料(如车载记录数据、视频材料)相融合,生成还原案发过程的动画影像,可为案件的侦查、技术、指挥人员提供更系统的支撑材料。

3.5 存在的不足

受限于无人机飞行及其相机拍照特性的客观影响,本方法存在以下不足:
1)适用场景不足:对于现场环境复杂的场景,如现场行道树密集、上空牵拉线束等,可能影响无人机的有效飞行;现场周边建筑物过高、存在强磁场等,可能影响无人机的飞行或位置信息的获取。
2)适用光照情况有限:光照条件不好的事故现场,尤其夜间事故,无人机难以拍摄到清晰的目标影像,从而影响重建效果。
3)适用天气条件有限:风力、下雨等自然因素影响无人机的飞行及拍摄效果;多云天气可能影响影像中的定位数据,从而影响重建尺寸的测量精度。
4)限飞区域内飞行受限:限高区内无人机飞行高度受限;禁飞区内无人机禁止飞行等。

4 结论

1)利用无人机航拍进行实景三维重建的路面尺寸测量精度可达厘米级,适用于交通事故现场勘查。
2)不同层次航拍高度照片序列合并的重建结果测量精度明显优于单一航拍高度下的重建结果。
3)利用无人机航拍实景三维重建,能够实现道路交通事故现场的数字化重建,客观反映事故现场情况,随用随取、可视化效果较好,尤其适用于案发现场的复勘。
4)无人机倾斜摄影测量技术可用于交通事故现场勘查,能够替代传统的拍照测量式勘查手段,有效缩短事故现场勘查时间,加速因事故所致交通拥堵的快速疏通,也可为交通事故的原因分析及数据管理提供新视角、新方法。
5)对于道路交通事故现场勘查作业,本方法提供了一种非接触式勘查手段,既保证了现场痕迹在勘查时的无损测量、固定,也能有效避免出警人员现场勘查时的人身安全风险,尤其适用于高速公路现场勘查工作。相较于道路交通事故现场图,事故现场实景三维图像更具客观性、全面性、可视性。

References

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冯浩, 陈建国, 张志勇, 等. 道路交通事故技术鉴定发展概述[J]. 中国司法鉴定, 2015, 82(5): 69-73.
摘要
道路交通事故技术鉴定利用法医学、痕迹物证学、交通工程学、道路工程学、车辆工程学等专业知识,从人、车、路、环境等方面综合分析交通要素与事故发生之间的因果关系。目前,道路交通事故的相关检验、鉴定内容从学科专业的角度可以基本分为以法医病理学、法医临床学、法医毒物学等为基础的道路交通事故法医学类鉴定,以痕迹物证学、车辆工程学、交通工程学和计算机声像技术等为基础的道路交通事故技术类鉴定,以及综合利用以上两种鉴定类别的道路交通事故综合类鉴定,其鉴定项目主要包括交通参与者的驾乘关系鉴定、两轮车当事人骑行或推行状态鉴定、伤残和死亡与事故之间的关系鉴定等。经过十余年的发展,道路交通事故技术鉴定已经成为道路交通事故调查的重要手段,为道路交通事故的调解、处理和审理工作提供客观、科学的技术依据。
(FENG Hao, CHEN Jianguo, ZHANG Zhiyong, et al. The development of road traffic accident investigation[J]. Chinese Journal of Forensic Sciences, 2015, 82(5): 69-73.)
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Objective To establish a method of calculating vehicle speed by brake coordination time in vehicle speed estimation. Methods Detailed calculation procedures and the formation of errors were explained with a set of data. Results Brake coordination time should be a valid factor in determining the boundary values of the initial braking speed. Conclusion The initial braking speed can not be obtained directly by brake coordination time, but with this parameter, the result can be more accurate.

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摘要
边坡灾害调查是及时发现边坡灾害隐患、预警边坡突发事故、避免重大人员伤亡和财产损失的重要手段。为克服传统人工边坡调查方法效率低、风险高、难度大等缺陷,提出了基于无人机倾斜摄影的公路边坡三维重建和灾害识别方法。引入运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)和多视图立体匹配算法(Multi View Stereo,MVS),利用无人机多视角序列影像重构了公路边坡三维实景模型;利用基于多尺度模型与模型点云比较算法(Multiscale Model to Model Cloud Comparison,M3C2)的三维点云数据变化检测技术,实现了公路边坡滑坡、坍塌、落石等灾害场景的自动识别;通过边坡现场验证试验,证实采用无人机倾斜摄影方法构建的边坡三维实景模型的单方向精度均优于2.0 cm,并成功识别用于模拟边坡变化的最小尺寸为8.0 cm×9.0 cm×13.0 cm在内的纸箱位置、形状及尺寸;将该技术应用于某公路边坡工程地质灾害调查,成功识别出一处塌陷区域及隆起区域大约为65.0 m×15.0 m的边坡滑坡病害,构建的三维实景模型精度达到厘米级水平。研究结果表明:基于无人机倾斜摄影的公路边坡灾害调查方法适用于城市道路、公路等边坡自动化检测,尤其适用于陡峭、危险性高、难以抵达的边坡智能化检测,具有较强科学研究和工程实用价值。
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Slope disaster investigation is an important work to timely discover hidden dangers of slopes, early warn slope accidents, and avoid major casualties and property damage. In order to overcome the shortcomings of the traditional manual survey such as low efficiency, high risk and difficulty, this paper presents a novel method for highway slope three-dimensional (3D) reconstruction and disaster Identification using unmanned aerial vehicle (UAV)-based oblique photography technique. A 3D reconstruction technique was introduced using Structure from motion (SfM) and multi-view stereo (MVS) algorithms. 3D realistic models of highway slopes could be reconstructed using UAV-acquired multi-view images. An algorithm based on Multiscale Model to Model Cloud Comparison (M3C2) was used for change detections of 3D point cloud data. Disaster scenes of highway slope such as landslide, collapse and rockfall could be identified automatically. A verification experiment was conducted to assess the accuracy of 3D realistic model in each direction. All of accuracies in three directions of the slope model are less than 2.0 cm. The positions, shapes and sizes of cartons, including a set of small cartons with sizes of 8.0 cm×9.0 cm×13.0 cm, were successfully identified, which were used to simulate slope changes. The proposed method was applied to a geological disaster survey of a highway slope project. A landslide disaster with a collapsed and raised area of approximately 65.0 m×15.0 m was successfully identification, and a 3D model of the highway slope with a centimeter level accuracy was established. In conclusion, the slope survey method based on the UAV oblique photography technique is suitable for slope automation detections of both highways and urban roads, especially for steep, dangerous and hard-to-reach slopes. The proposed method has strong scientific research and engineering practical value.
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传统的案事件现场方位照录像和现场概貌照录像存在难以在现场附近找到合适的拍摄制高点、拍摄点视角有限和一些危险的现场勘查人员难以进入等问题。航拍无人机具备操控性能好、机动灵活、成像质量较高等特点,将无人机引入现场勘查工作中,可以很好地解决现场方位照录像和现场概貌照录像中存在的一些问题,极大地提高现场照录相工作的质量和效率。本文在介绍无人机的基本原理和操控方法的基础上,对无人机在案事件现场照录像的实际应用情况进行了总结,归纳了爆炸类大范围案事件、高坠类案事件和现场低洼类案事件三类无人机适用的典型应用场景,并结合典型案例介绍了无人机的具体操作方法和注意事项。最后,本文分析了采用无人机开展现场重点部位照相和现场重点细目照相的可行性,并对无人机未来在案事件现场勘查中的应用前景进行了展望。
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摘要
近年来,无人机产业发展迅速,随着制造成本的降低和技术的不断更新,体积小、重量轻、操作简便的微型无人机开始在市场涌现,无人机逐渐从军用市场走向商用。无人机可作为操作平台搭载不同的设备,具备侦查攻击、影像传输、物品投放、现场干预等功能,目前已广泛应用于公共安全、事故救援、森林防火、地质勘探、空中测绘、环境保护等领域。无人机航拍技术是以无人机作为搭载平台,通过专用照相机、摄像机以及视频无线传输技术从不同高度和角度俯瞰拍摄的方式获取图像和视频信息的技术。通过该技术可直观、快捷地获取案件现场的全景图像,解决大范围或大面积现场、特殊区域(海上、山区)发生的案事件或事故现场、道路交通事故及铁路事故现场、高层建筑火灾现场的全景拍照及快速取证问题。本文从试用情况和实际案例两方面介绍了无人机航拍技术在犯罪现场勘查方面的应用现状,对该技术在犯罪现场勘查领域的应用前景进行了展望。
(SUN Zhenwen, LIU Guanhua, WANG Mingzhi, et al. Applicability of the UAV aerial photography into crime scene investigation[J]. Forensic Science and Technology, 2016, 41(5): 398-401.)
With the continuous decline of production cost and improvement of performance, the unmanned aerial vehicle (UAV) industry has developed rapidly from high-end commercial use to mass market in recent years. UAV has the advantages of small size, light weight and easy operation so that it can be deployed to make reconnaissance and/or attack, photograph and transmit, deliver goods and conduct scene intervention. Until present, UAV has been widely used in public safety, accident rescue, forest fire prevention, geologic exploration, aerial photography, environmental protection and others. UAV aerial photography is to take photos of the ground and objects from different heights and/or angles by the UAV equipped with high-definition camera plus video and wireless video transmission device, being categorized into the low altitude photography that is permitted to carry out at a height less than aviation control. This paper explicates the on-going application of UAV aerial photography in crime scene investigation and prospects its development trend.
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冯文灏. 近景摄影测量:物体外形与运动状态的摄影法测定[M]. 武汉: 武汉大学出版社, 2002.
(FENG Wenhao. Close-range photogrammetry: the photographic determination of the shape and motion of objects[M]. Wuhan: Wuhan University Press, 2002.)
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( DJI. MAVIC 2 technical parameters[EB/OL]. [2023-05-03]. https://www.dji.com/cn/mavic-2?site=brandsite&from =landing_page.)
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(FARO introduces the latest version of its laser scanner Focus3D for 3D documentation[J]. Remote Sensing Information, 2012, 119(1): 61.)

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