目前道路交通事故成因分析主要根据事故现场遗留的痕迹、物证、视频等材料，结合证人的证言，对事故过程进行合理还原与推断。随着交通监控录像和车载行车记录仪的普及，以视频图像处理为基础的事故成因分析也越来越受到重视；并成为交通事故分析中不可缺少的技术手段。准确定位事故车辆在路面上的位置，无论在事故责任认定中还是在事故成因分析中都是非常重要的环节。它可以了解事故过程中车辆运动状态的变化，在一定程度上填补第一现场的信息缺失，同时也解决或验证，如车速推算、轨迹再现、碰撞点分析等事故信息的有效性及准确性，对事故过程的还原和事故成因分析具有积极意义。

1 国内外研究现状

国内外对车辆进行定位的研究者不在少数，但大多集中在自动驾驶领域，其通过运用多方位的技术手段，如激光扫描、雷达、GPS、RFID等[1—5]；再结合相关图像处理技术实现车辆实时定位的效果。但由于道路交通事故技术鉴定领域所具有的滞后性，决定了上述大多数定位方法并不能应用在事故处理和司法鉴定领域。因为事故分析本身所涉及的车辆位置问题就是如何准确的追溯碰撞前、时、后事故车辆在路面上的位置。

针对上述特性，在道路交通事故技术鉴定领域中，一般存在三种方法对事故车辆进行位置测量[6]：第一种是痕迹判断。主要是通过车体间的碰撞形态、现场散落物的分布、地面标线、路面痕迹与车辆的相对位置，结合其他车辆、环境信息做综合分析来确定碰撞地点。如文献[7]通过地面痕迹和车体痕迹确定事故发生时车辆在路面上的位置。这种方法适用面大，但在痕迹勘验受限的情况下，证明力会受到影响。第二种是视频/图像分析。主要是基于摄影测量技术的图像处理法和视频图像比对法，通过选择合适的视频图像与地面特征，在事故点对图像视野内物体与地面特征进行测算，能达到较好的定位效果。如文献[8]利用消失点原理测量车辆在路面上的相对位置。此类方法证明力强，但因单目图像并未有环境的深度信息，需要进行现场模拟实验；且只能估算图像视野内物体与标线的大致距离和相对位置，其误差受特征的选择和标定间距的影响。第三种是综合现有的事故信息建立车辆轨迹模型，利用PC-Crash、Madymo、Quest3D等软件进行计算机仿真再现[9—12]。如文献[11，12]通过比较现有事故仿真模型的优缺点，对模型进行改进，仿真模型的建立是以几种典型车辆和碰撞形态为依据，与真实碰撞事故相比，其定位精度有待提高。故在多数情况下，以痕迹分析为主，视频分析为辅，结合其他事故信息对事故车辆碰撞前、时、后的位置进行综合判断。

随着机动车事件数据记录仪(event data recorder, EDR)、三维激光扫描、航拍等新技术逐渐应用在道路交通事故调查中[13,14]，许多新方法、新思路也随之产生。其中EDR数据主要用于分析事故车辆的行驶状态，三维激光扫描技术与航拍技术主要用于分析事故车辆的位置及碰撞过程。这些方法各有所长，需根据具体事故进行选择。在定位车辆路面位置的研究中，三维激光扫描技术可展现周围环境的三维信息，适用于中小场景、高精度的情形，但采集过程和处理过程均较为烦琐，数据量大。相对而言，航拍技术其数据采集与处理分析过程较为简单，但未有场景三维信息且精度较低。从实用性考虑，本文将从视频图像分析着手，利用航拍技术、三维激光扫描技术与摄影测量技术，对事故车辆路面位置的定位进行综合研究。

2 车辆定位的基本原理

2.1成像原理

依据针孔成像模型与光直线传播的特性，三维景物通过透明和重叠，在摄像头的映射下，投影到二维图像上。在计算机视觉中，设第i个特征点的图像坐标为(ui,vi)，其世界坐标为(xi,yi,zi)。此时有:

I=CS(1)

式(1)中:为图像坐标，ti为系数；为变换矩阵；为空间坐标。消去ti变量后，直线方程为

(2)

即图像上一点对应空间上一条直线。同理，当图像上存在一条直线时，其对应空间上一个平面[15]。

2.2几何映射关系

利用车载相机和航拍相机，同时拍摄并标定场景中的标志物，旨在利用同一物象在两个不同平面上形成的几何映射关系，实现位置测量[16]。

若以地面为基准平面，航拍相机像平面平行于地面拍摄。如图1所示，三维空间中过车载相机光心pc、地面物点n和航拍相机光心pa的平面，在航拍图像中为一条直线。基于航拍图像的空间视距计算原理，假设点pc(uc,vc)为车载相机所在位置，通过航拍图像可以获得标定场景下各标志物的特征坐标点集pi(ui,vi)，其中i=1,2,…,n。过车载相机pc和特征坐标点集pi构建射线集lj，其中j=1,2,…,n。当车载相机平面坐标系的V轴与世界坐标系的Z轴平行时，射线集lj与车载图像中过该特征点pf(uf,vf)的列像素uf形成一一对应关系，其中f=1,2,…,n。