交通事故现场范文

引言：寻求写作上的突破？我们特意为您精选了4篇交通事故现场范文，希望这些范文能够成为您写作时的参考，帮助您的文章更加丰富和深入。

篇1

    伤者头部大量出血,抢救人员应采用加压包扎法止血,伤者鼻孔和耳朵有血液和淡红色的液体流出,是脑脊液外漏,一定要将伤者平卧,将受伤的一侧往下,不能将耳鼻堵住,避免导致内部感染。

篇2

    是指现场的车辆、伤亡人员、牲畜及与事故有关的痕迹、物体没有受到破坏或变动，仍保持事故发生过程的原有状况。

篇3

中图分类号：TP399文献标识码：B文章编号：1009-3044(2012)20-4977-04

Registration Study Based on Images of the Accident Scene

LU Jun1,2

(1.School of Information Technology, JiangNan University, Wuxi 214122, China; 2.WuXi Teachers’ College, Wuxi 214000, China)

Abstract: Use the image the scene of a traffic accident reappearance is the traffic accident prospecting is one of the important means, for multiple image must use image registration techniques to enhance its precision. Based on the Powell algorithm, genetic algorithm and ant colony algorithm based on the existing, and the algorithm is improved, so as to establish a suitable for traffic accident treatment of image registration algorithm, which is suited for traffic accident treatment in image registration.

Key words: image registration; traffic accidents; the scene of the accident; Optimization algorithm

在社会文明程度与科技不断进步的同时，人们发明了机动车，这种出行方式极大地改变了人们的生活，时至今日，人们已经离不开汽车了，汽车也成为人们不可缺少的一部分。然而事物都具有两面性，在汽车给人们的交通出行方面带来极大便利的同时，各种状况也随之而来，如汽车尾气，交通拥挤等等，但是这些带给人们的危害都不如交通事故带给人们的冲击性强烈。各种交通事故，不仅让人们在经济上饱受损失，还会带来精神上的伤害。

在处理交通事故时，需要了解发生事故的现场，其中包括发生事故的路段和地点，以及跟本事故相关的各种车辆、人物、牲畜及其他事物、痕迹、物证所占用的空间和时间。

现在，各个路口都配有摄像头，可以将交通事故现场的图像或是视频资料提取出来，进行场景再现，也就是利用摄影图像进行交通事故的定量分析，这就涉及了数字图像处理技术和计算机视觉技术，但是各个摄像头的角度，拍照时间有所差异，就需要对采集到的图像进行图像配准。

简单点说，交通事故现场图像配准的本质就是需要寻找到一个变换模型，纠正采集图像的形变，而其中的采集图像又是多幅的。在实际问题中，采集到的图像都是俯视的，而传感器的性能和成像条件的多样，也影响了图像配准的统一性。

信息融合研究中的一个重要的课题就是图像配准技术，图像配准技术对于许多实际的应用也具有重要的价值。图像配准技术作为关键和先决条件，往往体现在一些计算机视觉和模式识别任务中。简单来说，图像配准就是指针对一幅或多幅图像找到一种(或一系列)的空间变换，能够让其与另一幅或另外多幅图像上的对应点在空间上能够达到一致。按照图像获取的方式不同，图像配准应用一般分成四个主要类别：

1）进行不同视觉或角度下对于图像的多视分析。配准使具有重叠部分的同一场景图像在不同的地方得到，从而获得更大更全面场景的视图描述。相关应用有遥感成像、区域航拍等。

2）进行不同时间图像的多时相分析。同一场景在一个时间序列内进行配准，从而得到一系列图像，在这些过程中发现某些场景中的变化情况。相关应用有遥感图像土地使用监控、特殊场合的案情监控等。

3）进行不同传感器的多模态分析。同一场景不同传感器进行配准，从而获得相应的图像，在这过程中将不同传感器提供的图

Δτkij(t)表示第k只蚂蚁在本次循环中留在路径(i, j)上的信息量。

4.4交通事故现场图像配准的算法

在一定高度和俯视角度下摄影得到的图像称为事故现场俯视摄影图，在完成校正后，有部分现场信息肯定会丢失，所以如何减少信息的丢失成为了图像配准的一个关键问题。同时影响图像所反映的现场细节显示的清晰程度还和其他情况有关，如在图像尺寸大小确定的情况下，校正后图像包含的现场信息量的多少。为此在图像的实际使用中，一方面要求图像尽可能多地包含有效信息，另一方面又要求图像所反映的现场细节具备较好的清晰度。为了达到最佳的校正效果，就需要选择一个折中的处理方法来妥善地解决。

该文将Powell算法、遗传算法、蚁群算法相结合。首先，使用遗传算法优化蚁群算法的参数，见图2。

图2遗传算法优化α,β,ρ参数

在一般情况下蚁群算法均能找到比较满意的结果，但解空间的最优解却不一定能够得到，一般得到的解都是在全局最优解附近的一个解。而具有极强的局部寻优能力的算法就是Powell算法，所以我们将蚁群算法的全局搜索能力和Powell算法的局部寻优

能力有机结合起来，然后使用这些算法放在该文的配准优化过程中。蚁群算法中目标函数的计算次数由于比较多，必然导致优化的时间会很长，所以采用基于小波变换的多分辨率来作为我们的策略，整个算法的优化过程分为两大部分，第一部分先在较低分辨率的图像上采用蚁群算法进行配准。由于一开始图像比较小，所以进行互信息计算时，速度会很快，所以能够迅速完成优化过程；第2部分高分辨率图像上使用Powell法在进行寻优，算法的初始点为上一步中蚁群算法得到的最好解。具体步骤描述如下：

1)首先使用小波分解在对待配准的浮动图像和参考图像上进行，从而得到比较小的子图像；然后对子图像进行配准，这个寻优过程使用蚁群算法来进行。采用最近邻法的插值方法使用在优化过程中。对于分辨率比较低的图像，采用最近邻法插值，能够做到运行速度快，实际优化效果和PV插值相同，最后为了能够提高配准精度和速度，可以将图像灰度归一化到较少的灰度级别。

2) Powell法寻优的起始点使用步骤(1)中通过蚁群算法得到的配准参数，对于高分辨率的图像上进行配准，从而得到配准的最优解。优化过程中插值方法采用PV插值，图像灰度级数设置为256，这样的目的是为了提高配准精度。由于步骤(2)中的Powell法优化提供的一个非常有效的初始点是来源于步骤(1)中蚁群算法的配准结果，这样就对优化结果的影响和Powell法的参数优化顺序之间关系较小，所以不需要根据成像特点来设定参数优化顺序，同时也使得步骤(2)的优化时间要比从默认初始点或者随机初始点开始搜索的普通的Powell法花费的时间短很多。在分辨率低的图像上使用步骤(1)中的蚁群算法进行寻优，主要因为其插值方法简单，从而使互信息的计算能力较快，在比较短的时间内可以完成步骤(1)的优化过程，这样测试下来，整个优化算法总的运行时间与原来普通的Powell法相当。

该文介绍了几种经典的图像配准的优化算法，如Powell算法、遗传算法、蚁群算法，在这些算法的基础上，总结各种方法的优点与缺点，并对现有算法加以改进，从而建立一种适用于交通事故处理的图像配准算法。

[1]谭立东,许洪国,刘宏飞.基于控制点自动获取的交通事故现场图像几何校正方法[J].长春理工大学学报:自然科学版,2009(2): 296-299.

[2]张文会.高速公路交通事故现场区划安全测度研究[D].吉林:吉林大学,2010.

[3]李哲.图像配准的理论及其相关算法研究[D].西安:西安电子科技大学,2011.

篇4

   一是要看现场散落物等情况，确定现场范围，进行封闭保护，即：用白灰、粉笔、砂石、木杆、树枝或草绳等物将现场圈起来，不准车辆和行人进入。

    二是遇有下雨、下雪、刮风等自然现象，对现场可能造成破坏时可用席子、塑料布等将现场上的尸体、血迹、车痕、制动印痕和其他散落物等遮盖起来。即若抢救伤者，必须移动车辆或其他物品时，也必须做出标记，以证明现场的变动情况。