基于三维重建技术的交通事故现场还原分析方法及系统与流程

本发明涉及交通事故现场三维重建，尤其涉及基于三维重建技术的交通事故现场还原分析方法及系统。

背景技术：

1、交通事故现场的快速和精准三维重建对于事故责任认定、司法鉴定和交通安全研究具有至关重要的价值，然而在雨雾恶劣天气条件下发生的交通事故，其现场三维重建面临严峻的技术挑战：一是雨雾天气导致大气散射效应显著增强，光线在传播过程中发生强烈的衰减与散射，使得采集到的现场图像出现对比度严重下降、色彩失真和细节模糊的问题，传统的基于结构光和多视图立体视觉的三维重建方法高度依赖图像特征点的提取与匹配，在雨雾退化图像中特征点提取数量急剧减少且匹配错误率显著上升；二是降雨过程中雨滴在镜头前方形成动态遮挡，在图像序列中呈现为瞬态且随机分布的条纹和光斑，现有去雨算法多针对单幅图像优化，缺乏对三维重建度量精度的系统性考量，雨滴遮挡导致的局部信息丢失在三维重建过程中会传播为全局性的几何畸变；三是雨雾场景下的深度估计存在系统性偏差，大气散射导致图像对比度随场景深度增加而指数级衰减，基于视觉的深度估计网络在雨雾条件下会产生随深度递增的估计误差，导致还原场景存在极大不准确性；因此亟需研发一种基于三维重建技术的交通事故现场还原分析方法及系统。

技术实现思路

1、为了克服雨雾恶劣天气条件下三维重建精度低和深度估计偏差大的缺点，本发明提供了一种基于三维重建技术的交通事故现场还原分析方法及系统。

2、本发明的技术方案为：基于三维重建技术的交通事故现场还原分析方法，包括以下步骤：

3、s1：获取事故现场的静态图像据并构建多视角图像序列，根据多视角图像集合计算当前事故现场的大气光向量；根据大气光向量计算初始透射率，根据初始透射率计算当前事故现场的气象退化强度指数；

4、s2：预设尺度层级，根据初始透射率构建特征金字塔，通过特征金字塔获取事故现场的结果特征向量；根据结果特征向量计算当前事故现场的空间注意力图，根据空间注意力图、气象退化强度指数和结果特征向量获取气象退化感知特征向量；

5、s3：根据现实空间坐标和气象退化感知特征向量获取连续特征向量；根据连续特征向量获取细化透射率，根据细化透射率分别计算图像的大气衰减系数和清洁颜色图像；

6、s4：根据体密度和清洁颜色图像构建三维还原场景，根据大气衰减系数获取事故气象场景，根据三维还原场景和事故气象场景生成交通事故还原报告。

7、优选地，所述获取事故现场的静态图像据并构建多视角图像序列，根据多视角图像集合计算当前事故现场的大气光向量，包括：根据事故现场布设的同步触发相机和监控摄像头，采集事故现场的静态图像数据，所述静态图像数据为事故现场多时帧的图像像素强度值，根据静态图像数据根据不同视角和不同时序帧构建当前事故现场的多视角图像集合，所述多视角图像集合为事故现场不同视角不同时序帧归一化后的图像像素强度值；预设亮度阈值，根据多视角图像集合获取暗原色图，所述暗原色图为当前图像中的雾气浓郁程度，根据暗原色图和预设亮度阈值计算当前事故现场的大气光向量。

8、优选地，所述根据大气光向量计算初始透射率，根据初始透射率计算当前事故现场的气象退化强度指数，包括：根据暗原色图和预设亮度阈值计算当前事故现场的大气光向量；根据多视角图像集合和大气光向量计算当前事故现场的初始透射率，所述初始透射率为事故现场在当前天气情况下的光透射情况，根据初始透射率计算事故现场的气象退化强度指数，所述气象退化强度指数为气象天气在事故发生阶段的气象退化程度，其中气象退化强度指数和大气光向量的计算公式为：

9、；

10、；

11、；

12、；

13、；

14、其中，为气象退化强度指数，为图像像素的横坐标总数，为图像像素的纵坐标总数，为全体像素坐标集合，为像素位置在时序帧的初始透射率，为相机索引，用于表征不同视角，为去雾强度调节参数，为以像素位置为中心的局部领域，为中的像素位置，为三颜色通道的索引，为第台相机、第帧图像在像素处通道上的像素强度值，为第台相机、第帧图像在通道上的大气光向量，为第台相机、第帧图像在像素处的三通道像素强度向量，为大气光候选像素集合，为暗原色图，为亮度阈值，为大气光候选像素集合的元素个数，为大气光候选像素集合中第个元素。

15、优选地，所述预设尺度层级，根据初始透射率构建特征金字塔，通过特征金字塔获取事故现场的结果特征向量，包括：预设最大尺度层级，根据最大尺度层级对当前多视角像素集合和初始透射率进行分辨率减半，根据分辨率升序构建当前多视角像素集合和初始透射率的特征金字塔，所述特征金字塔为不同尺度层级下的多视角像素集合和初始透射率，根据特征金字塔获取当前尺度层级的特征向量作为当前卷积层的输入向量，获取当前尺度层级的输出向量，根据当前尺度层级的输出向量和初始透射率进行动态门控掩码计算获取当前尺度层级的特征向量，将当前尺度层级的特征向量作为下一尺度层级卷积层的输入向量，最终获取当前特征金字塔中最大尺度层级的特征向量，根据最大尺度层级的特征向量进行动态门控掩码计算获取最大尺度层级的结果特征向量，所述结果特征向量为原始多视角图像集合经过不同尺度层级的卷积和动态门控后的低分辨率图像向量，其中特征向量的计算公式为：

16、；

17、；

18、；

19、；

20、其中，为初始输入向量，为尺度层级卷积层的输出向量，为尺度层级的特征向量，为尺度层级的动态门控单元，为第台相机、第帧图像的三通道像素强度向量图，为第台相机、第帧图像的初始透射率，为relu非线性激活函数，为第层的卷积核权重张量，为步长为2的空间下采样，为双线性上采样，为通道维度的拼接操作，为第层的卷积偏置向量，为逐元素相乘，为s型激活函数，为1*1逐点卷积。

21、优选地，所述根据结果特征向量计算当前事故现场的空间注意力图，根据空间注意力图、气象退化强度指数和结果特征向量获取气象退化感知特征向量，包括：根据结果特征向量通过逐点卷积和透射率加权计算获取当前事故现场的空间注意力图，所述空间注意力图为图像中不同像素位置的注意力权重，根据空间注意力图和结果特征向量进行逐点卷积获取二次结果特征向量，所述二次结果特征向量为结果特征向量在空间注意力图的加权下的特征向量，根据二次结果特征向量和气象退化强度指数计算气象退化感知特征向量，所述气象退化感知特征向量为二次结果特征向量在加入气象退化的因素后的特征向量，其中气象退化感知特征向量的计算公式为：

22、；

23、；

24、；

25、其中，为第台相机、第帧图像的空间注意力图，为逐元素相乘，为s型激活函数，为1*1逐点卷积，为结果特征向量，为最大尺度层级，为最大尺度层级的初始透射率，为二次结果特征向量，为维度扩展函数，将扩展为三维，为气象退化感知特征向量，为缩放调制系数，为平移调制系数，为气象退化强度指数。

26、优选地，所述根据现实空间坐标和气象退化感知特征向量获取连续特征向量，包括：根据相机的使用说明获取相机的内参矩阵和外参矩阵，对当前像素位置的坐标进行扩展为齐次坐标，根据相机的内参矩阵、外参矩阵和齐次坐标将现实世界坐标投影到当前相机的像素坐标系并根据特征金字塔的最大尺度层级进行坐标缩放，获取当前现实世界坐标在像素坐标系中的投影坐标，在气象退化感知特征向量对投影坐标进行双线性插值，获取投影坐标的连续特征向量，所述连续特征向量为在气象退化感知特征向量中投影坐标的向量值，根据嵌入向量和连续特征向量进行通道维度拼接获取增强场景编码，所述增强场景编码为当前投影位置的场景特性描述，所述场景特性描述为当前位置的嵌入向量和连续特征向量，其中连续特征向量的计算公式为：

27、；

28、；

29、其中，为当前现实世界坐标在像素坐标系中的投影坐标，为，为第相机的内参矩阵，为第相机的外参矩阵，为现实世界坐标中位置的齐次坐标，为投影坐标的连续特征向量，为双线性插值函数，为气象退化感知特征向量。

30、优选地，所述根据连续特征向量获取细化透射率，根据细化透射率分别计算图像的大气衰减系数和清洁颜色图像，包括：根据连续特征向量进行固定投影压缩矩阵通过矩阵相乘获取三维引导向量，所述固定投影压缩矩阵为用于压缩连续特征向量主成分的矩阵，所述三维引导向量为连续特征向量保留图像基础特征的三维向量，对三维引导向量进行线性插值获取全空间点的三维引导向量，根据三维引导向量对初始透射率进行双边滤波并获取细化透射率，所述细化透射率为当前事故现场在初始透射率下的细致透射率，根据细化透射率分别计算当前多视角图象集合中的大气衰减系数和清洁颜色图像；所述大气衰减系数为雨雾天气对光线的衰减程度，所述清洁颜色图像为当前空间点的物体表面在完全没有雨雾遮挡且光照均匀的理想条件下的真实色彩，其中细化透射率的计算公式为：

31、；

32、；

33、=；

34、；

35、其中，为现实世界坐标中位置的三维引导向量，为细化透射率，为现实世界坐标的投影坐标为中心点的局部领域，为初始透射率，为现实世界坐标在像素坐标系中的投影坐标，为现实世界坐标中位置的三维引导向量，为第一方差，为第二方差，为现实世界坐标中位置的大气衰减系数，为第个相机在第时帧的相机光点坐标，为现实世界坐标中位置的清洁颜色图像，为大气光向量，为投影坐标的三通道像素强度向量，为防零常数，为固定投影压缩矩阵。

36、优选地，所述根据体密度和清洁颜色图像构建三维还原场景，根据大气衰减系数获取事故气象场景，根据三维还原场景和事故气象场景生成交通事故还原报告，包括：根据清洁颜色图像和细化透射率计算事故现场的观测颜色图像，所述观测颜色图像为事故现场还原后的融合场景颜色，根据细化透射率计算观测颜色图像每个现实空间坐标的观测权重，所述观测权重为光线在传播到当前现实空间坐标时恰好停留在此处并反射回相机的概率，根据观测权重和观测颜色图像进行逐点加权求和获取最终的渲染颜色图像，将渲染颜色图像作为三维还原场景；根据大气衰减系数分别计算场景平均能见度，根据场景平均能见度构建当前事故现场的事故气象场景；根据三维还原场景和事故气象场景分别计算损失，对当前三维还原场景进行损失判定，根据三维还原场景和事故气象场景分别生成交通事故还原报告；其中渲染颜色图像、场景平均能见度和等效降雨强度的计算公式为：

37、；

38、；

39、；

40、；

41、其中，为现实世界坐标中位置的观测颜色图像，为现实世界坐标中位置的清洁颜色图像，为细化透射率，为大气光向量，为观测权重，为采样点序号，为第个采样点的现实世界坐标，为渲染颜色图像，为采样点总数，为场景平均能见度，为现实世界坐标中的平均大气衰减系数。

42、优选地，所述根据三维还原场景和事故气象场景分别计算损失，对当前三维还原场景进行损失判定，包括：根据三维还原场景与原始图像的像素强度值，对每个像素位置计算观测颜色图像与真实颜色图像的欧几里得距离的平方获取每个像素位置的颜色均方误差，对所有像素、所有视角、所有时序帧取颜色均方误差的平均作为第一损失函数；根据细化透射率与初始透射率对每个像素位置计算细化透射率与初始透射率的欧几里得距离的平方获取每个像素位置的透射均方误差，对所有像素、所有视角、所有时序帧取透射均方误差的平均作为第二损失函数；根据气象强度退化指数和预设最大大气衰减系数相乘计算获取理论大气衰减指数，对每个像素位置计算平均大气衰减指数与理论大气衰减指数的欧几里得距离的平方获取每个像素位置的大气均方误差，对所有相机和所有时序帧取透射均方误差的平均作为第三损失函数；将第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数相加获取全损失函数，根据全损失函数获取当前三维还原场景的全损失值，根据全损失值、三维还原场景和事故气象场景生成交通事故现场还原报告。

43、优选地，所述基于三维重建技术的交通事故现场还原分析系统，还包括：

44、气象透射模块，获取事故现场的静态图像据并构建多视角图像序列，根据多视角图像集合计算当前事故现场的大气光向量；根据大气光向量计算初始透射率，根据初始透射率计算当前事故现场的气象退化强度指数；

45、气象退化模块，预设尺度层级，根据初始透射率构建特征金字塔，通过特征金字塔获取事故现场的结果特征向量；根据结果特征向量计算当前事故现场的空间注意力图，根据空间注意力图、气象退化强度指数和结果特征向量获取气象退化感知特征向量；

46、清洁图像模块，根据现实空间坐标和气象退化感知特征向量获取连续特征向量；根据连续特征向量获取细化透射率，根据细化透射率分别计算图像的大气衰减系数和清洁颜色图像；

47、事故还原模块，根据体密度和清洁颜色图像构建三维还原场景，根据大气衰减系数获取事故气象场景，根据三维还原场景和事故气象场景生成交通事故还原报告。

48、本发明的有益效果是：

49、1、本发明通过在重建过程中融入大气散射的物理规律，能够有效区分场景本征信息与环境退化干扰，使恢复出的三维场景更接近事故时刻的真实物理状态，减少了传统去雾算法在清除雾气时同步抹除物证细节的缺陷；

50、2、本发明通过图像本身退化分布信息来引导交通事故现场的重建过程，在能见度显著下降和传统视觉方法难以提取有效特征点的恶劣条件下，能够根据退化程度的空间分布自适应地调整处理策略，在雾气浓重区域重点恢复场景结构，在相对清晰区域精细保留纹理细节，提升了方法在复杂气象条件下的适用性和鲁棒性；

51、3、本发明通过确定性解析计算和轻量级可微滤波操作，减少了传统神经辐射场方法中大规模多层感知机带来的巨大参数量和漫长训练时间，显著降低了对高性能计算硬件的依赖，满足交通事故现场快速勘查和即时重建的实际业务需求，有效缩短了事故现场勘查与后续责任认定之间的时间间隔。