Как рассчитать скорость движения автомобиля по видео

Онлайн сервис «Анализ скорости при ДТП по видеозаписи»

В тестовой версии заработал онлайн сервис, который показывает текущую скорость интересующих нас объектов (автомобилей и других средств передвижения) по записям с видеокамер на перекрестках.

С проблемой визуализации дистанции при движении автомобиля и его текущей скорости сталкиваются как ученики в автошколах, так и достаточно опытные водители.

Но есть решение — анализ этих данных по записанным ранее видеокадрам и их обработка в разных платных и бесплатных, доступных и закрытых сервисах.

Об одном таком недавно появившемся сервисе и пойдет далее речь.

Главная страница сервиса (пока что очень простая):

Автор идеи и реализации — российский программист и хабровчанин — Илья Александрович Волков.

Данная публикация написана на Хабре с его разрешения.

На данный момент сервис работает не в автоматическом режиме, каждую видеозапись сначала нужно подготовить для обработки вручную оператором сервиса (сейчас это автор в одном лице или новый пользователь, инструкция по работе с сервисом в конце публикации).

Этапы обработки видеокадров:

— на первом этапе компенсируются оптические искажения от видеокамеры, то есть все прямые линии реального мира должны быть прямыми и на обрабатываемом сервисом видео (коррекция искажений от камеры уже работает в автоматическом режиме в сервисе);

— на втором этапе осуществляется локационная привязка к плоскости дороги, для этого оператору необходимо отметить на кадре прямоугольник как в реальном мире и ввести два (и более) отрезка с измеренными ранее длинами (обычно это: ширина дороги, ширина отдельной полосы между линиями разметки, расстояние между проезжими частями или знаками, колесная база автомобилей);

— на третьем этапе оператору сервиса на каждом кадре необходимо установить точку, где находится интересуемый объект (отметить его траекторию движения), а в итоге сервис покажет нам текущую скорость объекта и ее изменение в процессе движения.

В плеере сервиса есть инструмент «Линейка», с помощью которого можено измерить расстояния на видео:

Точность работы сервиса достаточно сильно зависит от качества и параметров видеозаписи.

Сейчас сервис работает только с видеокадрами, полученными с помощью неподвижных (статичных) видеокамер, база этих записей дополняется и нарабатывается.

В процессе доработки функционала сервиса автором планируется добавить анализ записей, полученных с помощью видеорегистраторов в двигающихся и останавливающихся автомобилях.

Автор сервиса планирует проанализировать большое количество видеозаписей с ДТП с участием пешеходов и проанализировать статистику данных скоростей транспорта в момент столкновений.

Вот что еще планирует сделать автор для развития данного сервиса:

Очень надеюсь, что данная публикация заинтересует хабровчан и поможет автору сервиса в его развитии и текущей работе.

Мне удалось связаться с автором этого сервиса Ильей Волковым, пообщаться с ним о функционале сервиса и получить ответы на несколько вопросов по этому проекту специально для Хабра.

Интервью с автором сервиса «Анализ скорости при ДТП по видеозаписи»:

Вопрос: Давно ли возникла идея о реализации такого сервиса?

Ответ Ильи: Месяца четыре назад увидел видео с ДТП и стало интересно, с какой (хотя бы примерно) скоростью двигался один из участников. Интересно стало не только мне — в комментариях к видео было много споров, и назывались самые разные оценки. Тут-то я и подумал, что такой инструмент был бы полезен.

Ответ Ильи: Ну вот четыре месяца и прошло примерно. Но я бы не торопился называть текущую версию рабочей — пока сыровата 🙂

Ответ Ильи: Проект хостится на Firebase, это отличная штука для быстрого старта практически любого проекта. Авторизация, хостинг, база данных, файловое хранилище — всё «из коробки». Удобный API, полная бесплатность на первых порах.

Фронтенд — Vue.js, тоже несложный для освоения с нуля инструмент. Отрисовка на канве с помощью Konva.js, за искажения оптики отвечают шейдеры.

Практически весь код (за исключением шейдеров) написан на JavaScript. Особых претензий к стеку нет, буду продолжать работать с ним.

Ответ Ильи: В принципе, это можно сделать уже сейчас, я написал инструкцию, как это сделать.

Ответ Ильи: Команда пока небольшая — я да мой товарищ, у которого есть компетенции во фронтенд-разработке.

Ответ Ильи: Развитие сервиса однозначно планируется, поскольку прототип выглядит очень даже любопытно. Идей по развитию полно, желание также присутствует.
Помощь всегда приветствуется — особенно советы.

Ответ Ильи: Перспективы монетизации пока довольно туманные. Возможно, они прояснятся в дальнейшем.

Ответ Ильи: Сообщества мне не писали, но некоторых автоэкспертов проект заинтересовал.

Ответ Ильи: На видео очень хорошего качества и без искажений оптики точность неплохая, тесты на открытом датасете показывают погрешность до 3%. Точность уменьшается с ухудшением качества видео и нестабильной частотой кадров.

Насчет измерений рулеткой и с помощью геосервисов — рулетка, конечно же, надёжнее. Данным от геосервиса нельзя слепо верить, но их можно и нужно перепроверять.

Вообще, у меня есть большое желание отказаться от привязки местности по ориентирам и привязываться на основе колесных баз автомобилей и других точно известных расстояний.

Ответ Ильи: Да, благо это не так сложно сделать. Но когда это будет реализовано — не могу сказать.

Ответ Ильи: Да, снег добавляет трудностей — некоторые ориентиры становится не видно, иногда изменяется даже геометрия дороги. Но в принципе, скорость вычисляется и на «снежных» видео.

Ответ Ильи: Это точно не перспектива ближайшего времени, но тема однозначно очень интересная. Было бы круто обучить нейросеть подбирать коэффициенты искажения камеры. Много идей по использованию готовых нейросетей. Но пока и без них много чего делать 🙂

Ответ Ильи: Единственное, что не очень нравится в Firebase — это цены. Например, цена 1 ГБ трафика из файлового хранилища составляет около 7 рублей, в то время как у Яндекс.Облака — всего лишь рубль. Пока это не очень большая проблема, но в дальнейшем я буду искать пути для оптимизации. Сейчас же я проектирую архитектуру таким образом, чтобы не сильно привязываться к поставщику услуг.

Большое спасибо Илье за интересные и развернутые ответы!

Автор по возможности добавляет в сервис новые ролики:

1. Для создания своего проекта необходимо залогиниться. Пока доступна авторизация через аккаунты Google и Facebook. После авторизации у вас будет доступна кнопка «Создать проект».

2. Нажимаем кнопку «Создать проект», появляется страница создания нового проекта, на которой предлагается загрузить видеофайл. Пока максимальный размер видеофайла — 3 мегабайта. Обрезать видео можно с помощью этого видеосервиса.

3. Загружаем файл, после успешной загрузки автоматически откроется страница проекта.

4. Для начала убираем искажения оптики камеры: с помощью ползунков k3, k4, Scale регулируем искажения таким образом, чтобы все прямые линии реального мира были прямыми и на картинке.

5. Перемещаем четырёхугольник так, чтобы он соответствовал прямоугольнику реального мира и указываем 2 расстояния (отрезки не должны быть параллельными).

6. Для поиска расстояний можно воспользоваться Яндекс.Картами.

7. Так как расстояния на Яндекс.Картах могут быть не совсем точными, нам необходимо убедиться в адекватности полученной привязки с помощью линейки. Обычно мы знаем колесные базы автомобилей. Например, у ВАЗ-2114 база составляет 2,46 метра, у нас получается 2,45.

8. Длина трамвая получилась около 16 метров, что тоже недалеко от истинной длины.

9. Теперь мы готовы заняться непосредственно вычислением скорости авто. Переходим в режим редактирования точек объекта и отмечаем точку объекта на каждом кадре. Отмечать точки вручную на каждом кадре может быть утомительно, поэтому существует инструмент интерполяции: отмечаем точку на одном кадре, затем отмечаем точку через 5-15 кадров, выделяем промежуток между кадрами на таймлайне и жмём кнопку «I»: Теперь точка между кадрами движется равномерно прямолинейно.

10. Таким образом, мы посчитали скорость объекта.

Источник

Судебные эксперты поделились секретами расчета скорости по видео и замершим стрелкам спидометра

В Беларуси ежедневно происходят десятки ДТП, в которых не последнюю роль играет скорость: ее неправильный выбор часто служит главной причиной происшествия и определяет тяжесть последствий.

Как на самом деле происходит вычисление скорости, даже если водитель заверяет, что он не нарушал?

Об этом рассказал начальник сектора автотехнических экспертиз управления Государственного комитета судебных экспертиз по Витебской области капитан юстиции Александр Радовский.

«Стрелка спидометра может фиксировать скорость ДТП, но есть нюанс»

— Среди автолюбителей бытует мнение, что при столкновении стрелка спидометра замирает на той отметке скорости, с какой ДТП и было совершено. Насколько это соответствует действительности?

— В специализированной литературе имеются сведения о такой возможности определения скорости по электронным панелям. Стрелки тахометра и спидометра в них приводятся в действие шаговыми электродвигателями, которые, после прекращения подачи питания, остаются в своем положении, фиксирующем значение скорости в момент удара. Такое возможно, если после удара у автомобилей разрушается АКБ и останавливается двигатель, то есть разрывается электрическая цепь питания.

Судебные эксперты при проведении исследований по определению скорости руководствуются требованиями Правил ЕЭК ООН. Согласно которым, «скорость по прибору никогда не должна быть меньше истинной скорости», а ее фактическое значение определяется исходя из специального соотношения.

Разберем, как это работает, на примере приборной панели MINI Cooper, которая поступила на исследование к судебным экспертам управления ГКСЭ по Витебской области после ДТП.

При осмотре судебные эксперты установили, что стрелка спидометра во время удара остановилась на значении 100 км/ч. Механическое подсоединение троса привода спидометра в панели отсутствовало: привод представлял собой шаговый электродвигатель с двумя электромагнитными катушками и шестеренчатым приводом. Стрелка спидометра была расположена на оси зубчатого колеса редуктора.

При ее вращении ручным усилием каких-либо заеданий и рывков выявлено не было. То есть конструкция удовлетворяла всем условиям, при которых при отключении питания стрелка останавливается, не меняя местоположения во время удара.

Далее используя зависимость V1 ³ V2 ³ (V1 – 4)/1,1, где V1 – скорость на спидометре, V2 –фактическая скорость автомобиля в момент ДТП, эксперты рассчитали, что в момент ДТП реальная скорость составляла от 87,3 до 100 км/ч.

Фактическая скорость не может быть больше той, что зафиксирована на спидометре, однако бытующее мнение о том, что спидометр после ДТП может показывать скорость столкновения, недалеко от истины.

«Важно не качество картинки, а частота кадров видео»

— Скорость в момент ДТП играет решающую роль для всех видов последствий. Насколько трудоемкой процедурой является ее расчет?

— Условно, достаточно поделить путь на время, как нам всем рассказывали когда-то в школе, хотя различных тонкостей за этим на самом деле скрывается достаточно. Существуют специальные программные комплексы, которые созданы как раз для проведения судебных экспертиз. Все зависит от сложности отдельно взятой ситуации. Но при этом высчитать скорость можно используя и более простые инструменты.

— Чем лучше видеорегистратор, тем точнее будут расчеты?

— С точки зрения судебной экспертизы качество самой картинки не играет практической роли. В экспертизе важно «привязаться» к окружающим объектам с заведомо известными размерами. Это может быть расстояние между линиями разметки, между осветительными мачтами или просто колесная база автомобиля. Что касается самого видеорегистратора, то для нас важно не столько качество «картинки», сколько частота кадров видео.

Объясняется это тем, что при вычислении скорости видео буквально разбирается по кадрам. Если видеорегистратор выдает «честные» заявленные 30 к/с – это лучший из возможных вариантов. Но часто бывает так, что на деле кадры дублируются или выпадают. Тогда мы считаем уже фактическую их частоту и делаем расчеты с учетом полученных данных.

Кроме того, важным параметром является наличие времени на самой видеозаписи. Без него определить кадровую частоту уже не выйдет, потому расчет будет производиться исходя из усредненных параметров.

— Это актуально и для камер видеонаблюдения?

— Да, принципы расчетов остаются теми же. Рассмотрим простой пример с определением скорости автобуса по камерам видеонаблюдения.

Покадровый просмотр видеозаписи позволяет определить контрольные точки. В нашем примере ими стали две опоры осветительных мачт, между которым автобус преодолел – 36.44 м. Это будут соответственно точки А и Б.

Время пересечения контрольной точки А транспортным средством на исследуемой видеозаписи соответствует 49 кадру видеозаписи или 04.083 секунде видеозаписи. Время пересечения контрольной точки Б на исследуемой видеозаписи соответствует 82 кадру видеозаписи или 06.833 секунде видеозаписи.

То есть общее время движения транспортного средства на выбранном участке от точки А до точки Б составляет 06,833 – 04,083 = 2,75 с. Дальнейший расчет производится по формуле Va=S/t*3,6. Выходит, что автобус двигался со скоростью в 47,7 км/ч.

Похожим образом, но при помощи уже более сложных расчетов определяется и замедление транспортных средств. Эти данные при помощи специальных программных средств позволяют делать выводы касательно возможности или невозможности избегания или совершения ДТП с различными сценариями.

Другой пример из практики, основанный уже на записи не камеры наблюдения, а видеорегистратора. На участке автодороги, на правой полосе которой шли ремонтные работы, была ограничена скорость движения. Автомобиль с включенным видеорегистратором двигался по левой полосе. В какой-то момент водитель наехал на мужчину, двигавшегося во встречном направлении по правой полосе. Для выяснения скорости движения автомобиля в управление ГКСЭ по Витебской области была назначена судебная автотехническая экспертиза и предоставлен видеорегистратор.

При изучении записи видеорегистратора судебные эксперты установили, что в момент наезда пешеход находился в кадре между линиями дорожной разметки. Какие-либо объекты, которые пересекал автомобиль в момент наезда и которые были зафиксированы в протоколе ДТП, отсутствовали. То есть длину контрольного участка определить было невозможно. Однако расчет скорости можно было выполнить по другим известным расстояниям, которые присутствовали в кадре непосредственно перед совершением наезда и в протоколе осмотра.

Кроме того, во внимание была принята частота кадров: некоторые из них дублировались. Поскольку на видео имелся временной маркер, была рассчитана действительная частота кадров.

Вычисления показали, что автомобиль преодолел контрольный участок А-Б за 0,79 секунды. Далее, уже по ранее упомянутой формуле Va=S/t*3,6 была рассчитана скорость транспортного средства непосредственно перед совершением наезда на пешехода: она составила 91,1 км/ч.

— А если в кадре не попали вообще никакие ориентиры с известными параметрами?

— Это редко встречающаяся ситуация. Как правило, можно сделать необходимые замеры либо произвести привязку к окружающим объектам и колесной базе автомобиля. То есть какой-нибудь из способов так или иначе позволит рассчитать скорость. Да даже в фильмах можно высчитать скорость.

Возьмем хотя бы «Кавказскую пленницу». В данном случае у нас нет данных ни о расстоянии между столбами, ни каких-либо других расстояний в принципе. Но мы знаем колесную базу автомобиля Adler Trumpf.

Следовательно, остается лишь внимательно изучать кадры. Отыскав контрольные точки получается, что за 0,12 с автомобиль проезжает 2,63 метра. Выходит, что его скорость во время погони составляла 78,9 км/ч. По крайней мере, именно такую скорость хотели показать зрителю, потому что видео может быть ускорено для большой зрелищности.

Другой пример – «Форсаж». Зная колесную базу Mitsubishi, получается, что за 0,3 с автомобиль в повороте проезжает 2,625 м, то есть его скорость составляет 31,5 км/ч.

К этим примерам из фильмов не стоит относиться слишком серьезно: важен сам принцип. Попадет момент ДТП в объектив видеорегистратора или камеру наблюдения – роли не играет. Сегодня вычисление скорости не является невыполнимой задачей, судебные эксперты Государственного комитета судебных экспертиз успешно с этим справляются в ходе проведения автотехнических экспертиз. Вместе с тем, чем меньше подобных экспертиз будет выполнено – тем с большей уверенностью можно говорить о безопасности на дорогах.

Источник

Определение скорости движения автомобиля по видео

Скорость движения объектов часто является важным параметром при решении вопросов, связанных с расследованием событий дорожно-транспортных происшествий. В отсутствии видеозаписи события ДТП скорость движения объекта определяется в рамках автотехнического исследования.

С учетом исходных данных и следов на месте происшествия. Использование такого способа определения скорости не всегда возможно (например, при отсутствии следов торможения па месте ДТП), так как имеется ряд ограничений, связанных с постоянным совершенствованием автомобильного транспорта и отсутствием обновленных данных но характеристикам, необходимым для расчета параметров движения автомобиля.

В отличие от методик автотехнической экспертизы, которые используют косвенные методы установления скорости, проведение экспертиз по видеозаписи позволяет применять прямые способы определения скорости объектов, основанные на непосредственном восприятии и исследовании экспертом видеоизображения события ДТП и учитывающие каковы динамики движения различных объектов.

В зависимости от конкретной ситуации при исследовании видеоизображения с зафиксированным на нем событием можно выделить ряд способов определения скорости движения объектов.

Для установления скорости движения объекта (автомобиля, велосипеда или иного транспортного средства) необходимо знать расстояние, которое он проходит за определенное время. Отрезок времени может быть вычислен по частоте кадров видеозаписи, а расстояние, на которое переместился объект за измеренный отрезок времени, может быть определено несколькими способами, зависящими от конкретной ситуации при видеосъемке:

Кроме этого, скорость движения объектов по видеозаписи может быть установлена при исследовании изменения их угловых размеров, а также иных параметров движения автомобиля по зафиксированному в видеозаписи звуку.

Источник

Интересный StartUp, Онлайн сервис «Анализ скорости при ДТП по видеозаписи»

Статья на HABR’е (с)
далее цитата:
В тестовой версии заработал онлайн сервис, который показывает текущую скорость интересующих нас объектов (автомобилей и других средств передвижения) по записям с видеокамер на перекрестках.

С проблемой визуализации дистанции при движении автомобиля и его текущей скорости сталкиваются как ученики в автошколах, так и достаточно опытные водители.

Но есть решение — анализ этих данных по записанным ранее видеокадрам и их обработка в разных платных и бесплатных, доступных и закрытых сервисах.

Об одном таком недавно появившемся сервисе и пойдет далее речь.

На мой взглад, очень перспективная разработка!

Метки: дтп, скорость, сервис

Комментарии 18

О, как раз забыл, как «Автоураган» зовется, кому-то выше отвечал.
Естественно свои косяки есть и погрешность больше автоурагана, по любому будет.

Автоураган устанавливается и калибруется, плюс поверка должна быть, а чувак предлагает по записям любых уличных камер делать замер, в этом случае точность значительно ниже, но ориентировочно, отличить 60 км/ч и 72 км/ч (20%) думаю будет можно, а это во многих случаях уже что-то.

Кстати, как раз один математик опротестовал в суде вменяемое ему превышение скорости, определенное тем же автоураганом, и, если правильно помню, также использовал реперные метки в виде фонарных столбов, привязав их к видео.

По поводу, откуда в повороте скорость 119 — это вопрос к оператору оператору, не видеооператору, а оператору, который точки реперные расставляет, и так расставил точки руками.

Сейчас, как я вычитал, все ключевые точки расставляются вручную. Осталось довести проект до ума, чтоб без ручной работы сервис сам справился, ну, или с минимумом, т.е. задавать минимальное количество реперов.

Но, если заинтересованные ведомства возьмут технологию на вооружение, то скоро все будем «под колпаком у Мюллера» (с)

Источник