[发明专利]一种多源不确定性信息下车人碰撞事故车速鉴定方法

说明书

本发明公开了一种多源不确定性信息下车人碰撞事故车速鉴定方法，用于解决现有的车速鉴定只能依靠鉴定人经验判断模型可靠性的缺陷。本方法首先输入n个痕迹信息后，依据痕迹信息选择N个事故再现模型，并利用不确定性分析技术得到N类结果，然后利用聚类分析技术在每一类结果内进行分析，找出其中的优质代表结果集和可能问题结果集，结合每个模型权重信息由优质代表结果集对可能问题结果集进行投票，将得分低的可能问题结果集删除后，对所有结果进行统计处理后视为最终结果输出。这种方法不仅降低了鉴定人员选择模型及不确定性分析方法等方面遇到的难题，还能将痕迹、模型等包含的不确定性客观反映到计算结果中，并且能自动判断错误的结果。

技术领域

本发明涉及车速鉴定领域，更具体地，涉及一种多源不确定性信息下车人碰撞事故车速鉴定方法。

背景技术

车速鉴定的依据是事故中所遗留的各类痕迹，痕迹的优劣直接决定了鉴定结果的好坏。当痕迹信息全面而准确时，获得客观、可信的车速鉴定结果为水到渠成之事；但现实中，受到事故路段过往车辆、行人以及雨、雪、灰尘等因素的影响，事故现场的痕迹将会被破坏，导致痕迹不连续、不完整甚至消失，以致一些痕迹被忽略、测不准甚至测不到，此时，如何获得客观、可信的车速鉴定结果，则成为一个极具挑战的工作。

注意到不同事故案例中所能采集到的痕迹的数量、质量均不同，警方提供的痕迹亦是千差万别，此时选择哪一类模型中的哪一个模型预估车速，不同模型所得预估值不一致时又如何应对，如果痕迹包含各类不确定性信息，如何将所有不确定信息客观地体现到鉴定结果中去，针对这些问题，人们展开了广泛而深入的研究。从模型角度看，人们提出了基于不同痕迹或多类痕迹的车速鉴定方法，如基于人体抛距、车体变形、人体损伤、车辆制动距离、汽车装载主动安全设备、视频监控等的方法或基于仿真手段的能利用多类痕迹鉴定车速的方法；从痕迹角度看，人们从痕迹测量方面开展过研究，如引入更先进的测量手段如航拍仪、三维扫描仪等。这些研究的引入显然提高了车速鉴定的可靠与可信性。但把车人碰撞事故车速鉴定这个复杂问题简单化来看，发生事故后获得良莠不齐的痕迹，有很多专家提出的各类模型，鉴定人员该如何判断模型的可靠性进而获得可靠鉴定车速的问题却没有相应的系统解决方案。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的车速鉴定只能依靠鉴定人经验判断模型可靠性的缺陷，提供一种多源不确定性信息下车人碰撞事故车速鉴定方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种多源不确定性信息下车人碰撞事故车速鉴定方法，包括以下步骤：

S1：输入人车碰撞的n个痕迹信息；

S2：获得n个输入痕迹信息后，依据痕迹信息选择N个模型；

S3：依据输入的不确定痕迹信息及选择的N个模型，利用不确定性分析技术，获得N类事故再现结果；

S4：利用聚类分析方法，将i类结果分为两类，将样本数多的一类定义为优质结果，而将样本数少的一类结果定义为可能问题结果集，然后按照i类结果的统计特性从优质结果中选择n2个结果作为优质代表结果集；

S5：最后通过优质代表结果对可能问题结果进行投票，判断可能问题结果的可靠性，并删除不可靠结果；

S6：对车速鉴定的结果给出统计均值、区间、概率分布情况的统计信息，并给出条形图，直观表达结果。

本发明首先输入n个痕迹信息后，依据痕迹信息选择N个事故再现模型，将此两者结合并利用不确定性分析技术得到N类结果，然后利用聚类分析技术在每一类结果内进行分析，找出其中的优质代表结果集和可能问题结果集，再结合每个模型权重信息由优质代表结果集对可能问题结果集进行投票，将得分低的可能问题结果集删除后，对所有结果进行统计处理后视为最终结果输出。

优选地，所述痕迹信息包括确定痕迹的痕迹参数、不确定区间痕迹的痕迹参数以及不确定概率痕迹的痕迹参数，其参数包括区间痕迹的上下界，概率痕迹的概率分布情况等。