TWI630132B - 3D animation car accident scene reconstruction method - Google Patents
3D animation car accident scene reconstruction method Download PDFInfo
- Publication number
- TWI630132B TWI630132B TW104118187A TW104118187A TWI630132B TW I630132 B TWI630132 B TW I630132B TW 104118187 A TW104118187 A TW 104118187A TW 104118187 A TW104118187 A TW 104118187A TW I630132 B TWI630132 B TW I630132B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- accident
- dimensional
- scene
- reconstructing
- computer module
- Prior art date
Links
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
一種三維動畫車禍現場重建,其係設一可供交通事故現場重建之三維動畫重建模擬系統而得以動畫表現模擬製作出肇事過程中於發生前、發生期間及發生後之狀況畫面,使車禍重建於參考判定上可較具可靠度及可信度而能作為事故鑑定時之重要依據,使其達到輔助車禍現場於重建上更為實用性、普遍性之目的。
Description
本發明係關於一種三維動畫車禍現場重建方法;特別關於一種可供重建交通事故現場之擬重建方法。
按,目前車禍肇事的還原與責任歸屬,其主要係依據警方所提供之事故現場照片、肇事現場圖、交通大隊初步研判表、監視器、筆錄證詞等蒐集資料來進行事故分析,然而,當受害雙方有些許爭議無法釐清真相時,即無法透過這些蒐證資料來動畫模擬還原車禍發生前發生後所有假設狀況的畫面,使得這些書面上之蒐證資料於佐證上亦變得似乎無太大的說服力。
一旦事故現場圖不清楚或照片不明確、供詞虛偽時,警方人員在初步研判上,則容易在人為主觀因素的影響下,而造成肇事鑑定結果的不公。
故,警方在處理車禍的還原及鑑定上乃備具有完善、專業化之重建技術,但是,該重建技術都過於昂貴也屬專業領域,並非一般民眾所能接受,且警方於車禍重建上所須花費的時間及成本往往也較冗長,亦不符經濟效益。
本案發明人鑑於上述習用車禍現場所衍生的各
項缺點,乃亟思加以改良創新,並經多年苦心孤詣潛心研究後,終於成功研發完成本件三維動畫車禍現場重建方法。
本發明主要目的在於提供一種三維動畫車禍現
場重建方法,係以三維掃瞄儀來掃描事故周圍表面及物體之形狀,並輸出三維模型後,有助於動畫還原事故現場模擬狀況。
本發明之次一目的係在於提供一種更準確的模
擬現場事故前、事故期間及事故後之動畫呈現,降低警方人員在研判上,容易因人為主觀因素的影響下,而造成肇事鑑定結果的不公。
可達成上述發明目的之三維動畫車禍現場重建
方法,包括:步驟1:利用至少一三維雷射掃描儀,以量測並將車禍現場周圍表面及物體之形狀轉換成幾何表面之三維點雲(point cloud)係經由無線傳輸技術或有線傳輸技術傳送儲存至一電腦模組;步驟2:透過一手持式電子裝置取得一定位資訊,並將該定位資訊回饋至該電腦模組,同時將該定位資訊匯入至該電腦模組的GPS衛星傳輸(Global Positioning System,全球定位系統)與地理資訊系統的資料庫
(Geographic Information Systems,簡稱GIS)以取得事故路段資訊,然後將事故路段資訊中的事故現場位置轉換為經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料後進行標註,再依該地理資訊系統的資料庫中事故現場之地面上及地面下所有的資料與網際網路之即時(或近期)衛星空照影像資料重疊產生一實景影像;步驟3:經由該電腦模組將三維點雲及該實景影像整合進行多重影像匹配(Multiple Image Matching),將三維點雲、地理資訊系統的資料庫及即時(或近期)衛星空照影像資料進行比對,並同時轉換為等比例三維圖像,以建立三維模型;步驟4:該電腦模組載入轉換為等比例三維圖像後,由事故現場的位置轉換之經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料產生事故車輛、傷者、各該掉落物品之三維座標,根據三維模型模擬事故地點與事故車輛之撞擊點、煞車痕跡與各該掉落物品散落情形,推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式;步驟5:電腦模組將車禍時事故車輛之經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料、撞擊點、煞車痕跡及傷者形態數據化後,在三維軟體上製作出一個方體,及在即時(或近期)衛星空照影像資料取得的空照圖,並以1:1方式匯入三維軟體做平面貼圖,當作整體環境基礎,接著利用方體與格線
依著其外圍形狀描繪出車禍現場周遭環境的建築物、場景、道路、周遭物、事故車輛的外觀,接著根據三維模型模擬事故地點與事故車輛之撞擊點、煞車痕跡與各該掉落物品散落情形,推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式匯入至動畫軟體建立演算路徑產生一車禍動畫,藉此模擬還原事故現場。
圖1為本發明三維動畫車禍現場重建方法之第一流程圖;圖2為本發明三維動畫車禍現場重建方法之第二流程圖;圖3為本發明三維動畫車禍現場重建方法之第二流程圖;圖4為本發明三維動畫車禍現場重建方法之第二流程圖;以及圖5為本發明三維動畫車禍現場重建方法之第二流程圖。
請參閱圖1至圖5,本發明所提供之三維動畫車禍現場重建方法,主要包括有:步驟1:當事故發生後,檢驗者在事故現場利用至少一三維雷射掃描儀,係以對車禍現場周遭環境的建築
物、場景、道路、周遭物、事故車輛、傷患者、煞車痕跡及掉落物品進行三維空間掃描量測,並由檢驗者檢測事發當時記錄氣候資料;量測時,雷射光點由該等三維雷射掃描儀發射至待測物並反射至該三維雷射掃描儀,由光點在空間中的反饋時間計算出待測物與該三維雷射掃描儀之間的距離。
該三維雷射掃描儀並藉由一旋轉機構掃描光點
的方式來達成大面積的量測,其所產生的量測結果建立車禍現場物體形狀之幾何表面的三維點雲(point cloud),其中透過該等三維雷射掃描儀產生之三維點雲係先透過三維坐標資訊產生原點位置,再從該原點位置延伸出複數座標軸,用以直線追蹤及空間直線擬合產生三維線段形成特定空間資訊。
取得車禍現場表面三維點雲的區域座標系統的
三維資料,然後該三維點雲係經由無線傳輸技術或有線傳輸技術傳送儲存於一電腦模組,該電腦模組內建有座標系統轉換校正程式及三維點雲分析程式。
步驟2:透過一手持式電子裝置取得一定位資
訊,該手持式電子裝置具有一控制模組、一定位模組、一雲端資料模組,該定位模組透過衛星定位(GPS)、無線區域網路定位(WiFi)或輔助衛星定位(AGPS)的方式取得該定位資訊,並將該定位資訊回饋至該電腦模組,同時將該定位資訊匯入至該電腦模組的GPS衛星傳輸(Global Positioning System,全
球定位系統)與地理資訊系統的資料庫(Geographic Information Systems,簡稱GIS),以取得事故路段資訊,然後將事故路段資訊中的事故現場位置轉換為經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料後進行標註,再依該地理資訊系統的資料庫中事故現場之地面上及地面下所有的資料與網際網路之即時(或近期)衛星空照影像資料重疊產生一實景影像,該實景影像能分別以各圖層儲存於該電腦模組,且能配合編輯、查詢、展示及製圖,進行處理及分析。
而在地理資訊系統的資料庫中分成兩種地理數
據,如空間數據,與空間要素幾何特性有關;屬性數據,提供空間要素的資訊,將事故現場位置轉換為經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料來標註。
步驟3:經由該電腦模組將三維點雲及該實景影
像整合進行多重影像匹配(Multiple Image Matching),其中透過多重影像匹配以利用均勻分佈的特徵位置及物像關係,包含建築物、場景、道路、周遭物、事故車輛、傷患者、煞車痕跡及掉落物品描繪在模擬空間中,匹配分為特徵萃取與多影像匹配,於主影像中萃取大量的特徵點。
接著配合影像分類的資訊及匹配視窗改進,利
用幾何約制互相關法進行多影像的匹配,以找到大量可靠的共軛特徵位置,並透過影像匹配獲得影像共軛點(conjugate point)的物體空間坐標,進行多重影像匹配而獲得三維點雲。
將三維點雲組成三角網以供後續模型修正,並
在特徵分佈補強時,再次偵測有無遺漏之線性結構,於特定空間資訊交會之解算精度做為精密度指標,其中該電腦模組將三維點雲、地理資訊系統的資料庫及即時(或近期)衛星空照影像資料進行比對,分佈補強萃取出分佈均勻之特徵位置,找出立體對應(stereo correspondence)計算投影矩陣,計算出估測的3D座標,在完成上述的投影重建(projective reconstruction),投影重建所對應的3D點計算出轉換矩陣,之後將所有的投影重建的結果透過轉換矩陣產生尺寸重建,並同時轉換為等比例三維圖像,以建立三維模型。
步驟4:該電腦模組載入轉換為等比例三維圖像
後,由事故現場的位置轉換之經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料產生事故車輛、傷者、各該掉落物品之三維座標,產生事故地點環境周圍所有物體之三維模型,取得三維模型呈現事故當時的氣候資料、路面資料、事故車輛損壞狀況、事故車輛之撞擊點、煞車痕跡及傷者情況後,根據三維模型模擬事故地點與事故車輛之撞擊點、煞車痕跡與各該掉落物品散落情形,推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式,帶入動力學數值之能量不滅定律、牛頓運動定律、車禍現場物品的散落動向以及死者型態傷等等資料評估回推車速,以事故車輛最後停止距離,先回推撞擊後速度,再使用能量不滅定理來推測汽車行駛速度之結果。
步驟5:該電腦模組將車禍時事故車輛之經線、
緯線及海拔的X、Y、Z座標資料、撞擊點、煞車痕跡及傷者形態數據化後,在三維軟體上製作出一個方體,及在即時(或近期)衛星空照影像資料取得的空照圖,並以1:1方式匯入三維軟體做平面貼圖,當作整體環境基礎,接著利用方體與格線依著其外圍形狀描繪出車禍現場周遭環境的建築物、場景、道路、周遭物、事故車輛的外觀,接著根據三維模型模擬事故地點與事故車輛之撞擊點、煞車痕跡與各該掉落物品散落情形,推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式匯入至動畫軟體建立演算路徑產生一車禍動畫,藉此模擬還原事故現場。
本發明所提供之三維動畫車禍現場重建方法,
與前述引證案及其他習用技術相互比較時,更具有下列之優點:係以三維掃瞄儀來掃描事故周圍表面及物體之形狀,並輸出三維模型後,有助於動畫還原事故現場模擬狀況。
更準確的模擬現場事故前、事故期間及事故後之動畫呈現,降低警方人員在研判上,容易因人為主觀因素的影響下,而造成肇事鑑定結果的不公。
上列詳細說明係針對本發明之一可行實施例之具體說明,惟該實施例並非用以限制本發明之專利範圍,凡
未脫離本發明技藝精神所為之等效實施或變更,例如:等變化之等效性實施例,均應包含於本案之專利範圍中。
綜上所述,本案不但在空間型態上確屬創新,
並能較習用物品增進上述多項功效,應已充分符合新穎性及進步性之法定發明專利要件,爰依法提出申請,懇請 貴局核准本件發明專利申請案,以勵發明,至感德便。
Claims (9)
- 一種三維動畫車禍現場重建方法方法,包括:步驟1:利用至少一三維雷射掃描儀對車禍現場周遭環境進行三維空間掃描量測,並依據量測結果建立車禍現場物體形狀之幾何表面的三維點雲(point cloud)後傳送儲存於一電腦模組;步驟2:透過一手持式電子裝置取得一定位資訊,並將該定位資訊回饋至該電腦模組,同時將該定位資訊匯入至該電腦模組的GPS衛星傳輸(Global Positioning System,全球定位系統)與地理資訊系統的資料庫(Geographic Information Systems,簡稱GIS),以取得事故路段資訊,然後將事故路段資訊中的事故現場位置轉換為經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料後進行標註,再依該地理資訊系統的資料庫中事故現場之地面上及地面下所有的資料與網際網路之即時衛星空照影像資料重疊產生一實景影像;步驟3:經由該電腦模組將三維點雲及該實景影像整合進行多重影像匹配(Multiple Image Matching),將三維點雲、地理資訊系統的資料庫及即時衛星空照影像資料進行比對,並同時轉換為等比例三維圖像,以建立三維模型;步驟4:該電腦模組載入轉換為等比例三維圖像後,由事故現場的位置轉換之經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標 資料產生事故車輛、傷者、各該掉落物品之三維座標,根據三維模型模擬事故地點與事故車輛之撞擊點、煞車痕跡與各該掉落物品散落情形,推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式;以及步驟5:該電腦模組將車禍時事故車輛之經線、緯線及海拔的X、Y、Z座標資料、撞擊點、煞車痕跡及傷者形態數據化後,在三維軟體上製作出一個方體,及在即時衛星空照影像資料取得的空照圖,並以1:1方式匯入三維軟體做平面貼圖,當作整體環境基礎,接著利用方體與格線依著其外圍形狀描繪出車禍現場周遭環境的建築物、場景、道路、周遭物、事故車輛的外觀,接著根據三維模型模擬事故地點與事故車輛之撞擊點、煞車痕跡與各該掉落物品散落情形,推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式匯入至動畫軟體建立演算路徑產生一車禍動畫,藉此模擬還原事故現場。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中透過該等三維雷射掃描儀產生之三維點雲係先透過三維坐標資訊產生原點位置,再從該原點位置延伸出複數座標軸,用以直線追蹤及空間直線擬合產生三維線段形成特定空間資訊。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中該電腦模組內建有座標系統轉換校正程式及 三維點雲分析程式。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中該實景影像能分別以各圖層儲存於該電腦模組,且能配合編輯、查詢、展示及製圖,進行處理及分析。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中多重影像匹配係利用幾何約制互相關法進行多影像的匹配,以找到大量可靠的共軛特徵位置,並透過影像匹配獲得影像共軛點(conjugate point)的物體空間坐標而獲得三維點雲。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中該電腦模組將三維點雲、地理資訊系統的資料庫及即時衛星空照影像資料進行比對,分佈補強萃取出分佈均勻之特徵位置,找出立體對應(stereo correspondence)計算投影矩陣,計算出估測的3D座標,在完成上述的投影重建(projective reconstruction),投影重建所對應的3D點計算出轉換矩陣,之後將所有的投影重建的結果透過轉換矩陣產生尺寸重建。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,該動力學數值為參考能量不滅定律公式及牛頓運動定律來推估碰撞當時車速、角度及碰撞方式。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中該車禍現場周遭環境包括建築物、場景、道 路、周遭物、事故車輛、傷患者、煞車痕跡及掉落物品。
- 如申請專利範圍第1項所述之三維動畫車禍現場重建方法方法,其中該三維點雲係經由無線傳輸技術或有線傳輸技術傳送儲存於該電腦模組。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW104118187A TWI630132B (zh) | 2015-06-04 | 2015-06-04 | 3D animation car accident scene reconstruction method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW104118187A TWI630132B (zh) | 2015-06-04 | 2015-06-04 | 3D animation car accident scene reconstruction method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201643063A TW201643063A (zh) | 2016-12-16 |
TWI630132B true TWI630132B (zh) | 2018-07-21 |
Family
ID=58055813
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW104118187A TWI630132B (zh) | 2015-06-04 | 2015-06-04 | 3D animation car accident scene reconstruction method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
TW (1) | TWI630132B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11741763B2 (en) | 2018-12-26 | 2023-08-29 | Allstate Insurance Company | Systems and methods for system generated damage analysis |
US12094041B2 (en) | 2022-07-26 | 2024-09-17 | International Business Machines Corporation | Restoration of a kinetic event using video |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109117825B (zh) | 2018-09-04 | 2020-01-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 车道线处理方法和装置 |
CN109146898B (zh) | 2018-09-07 | 2020-07-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种仿真数据量增强方法、装置以及终端 |
CN109143242B (zh) | 2018-09-07 | 2020-04-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 障碍物绝对速度估计方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN109215136B (zh) | 2018-09-07 | 2020-03-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种真实数据增强方法、装置以及终端 |
CN109255181B (zh) | 2018-09-07 | 2019-12-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种基于多模型的障碍物分布仿真方法、装置以及终端 |
CN109059780B (zh) | 2018-09-11 | 2019-10-15 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 检测障碍物高度的方法、装置、设备及存储介质 |
CN109165629B (zh) | 2018-09-13 | 2019-08-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 多焦距视觉障碍物感知方法、装置、设备及存储介质 |
CN109703568B (zh) | 2019-02-19 | 2020-08-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆行驶策略实时学习的方法、装置和服务器 |
CN109712421B (zh) | 2019-02-22 | 2021-06-04 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶车辆的速度规划方法、装置和存储介质 |
US10719966B1 (en) | 2019-06-11 | 2020-07-21 | Allstate Insurance Company | Accident re-creation using augmented reality |
CN112215940B (zh) | 2019-07-11 | 2024-01-19 | 台达电子工业股份有限公司 | 场景模型的建构系统及其建构方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW201039270A (en) * | 2009-04-30 | 2010-11-01 | Shin-Chia Wang | Reconstruction of three-dimensional animated accident scene |
US8751528B2 (en) * | 2011-09-30 | 2014-06-10 | Quanta Computer Inc. | Accident information aggregation and management systems and methods for accident information aggregation and management thereof |
-
2015
- 2015-06-04 TW TW104118187A patent/TWI630132B/zh active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW201039270A (en) * | 2009-04-30 | 2010-11-01 | Shin-Chia Wang | Reconstruction of three-dimensional animated accident scene |
US8751528B2 (en) * | 2011-09-30 | 2014-06-10 | Quanta Computer Inc. | Accident information aggregation and management systems and methods for accident information aggregation and management thereof |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11741763B2 (en) | 2018-12-26 | 2023-08-29 | Allstate Insurance Company | Systems and methods for system generated damage analysis |
US12094041B2 (en) | 2022-07-26 | 2024-09-17 | International Business Machines Corporation | Restoration of a kinetic event using video |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW201643063A (zh) | 2016-12-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI630132B (zh) | 3D animation car accident scene reconstruction method | |
Xiong et al. | Automated regional seismic damage assessment of buildings using an unmanned aerial vehicle and a convolutional neural network | |
JP6171079B1 (ja) | 不整合検出システム、複合現実システム、プログラム及び不整合検出方法 | |
CN106993181B (zh) | 多vr/ar设备协同系统及协同方法 | |
Balz et al. | Potentials and limitations of SAR image simulators–A comparative study of three simulation approaches | |
CN105103542A (zh) | 手持型便携式光学扫描仪和使用的方法 | |
Berezowski et al. | Geomatic techniques in forensic science: A review | |
CN103703758A (zh) | 移动增强现实系统 | |
KR101729942B1 (ko) | 도시 지역에서의 기상 정보를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 | |
JP2018106661A (ja) | 不整合検出システム、複合現実システム、プログラム及び不整合検出方法 | |
Agugiaro et al. | A web-based interactive tool for multi-resolution 3D models of a Maya archaeological site | |
Oliveira et al. | 3D modelling of laser scanned and photogrammetric data for digital documentation: the Mosteiro da Batalha case study | |
CN114219958B (zh) | 一种多视角遥感影像的分类方法、装置、设备和存储介质 | |
Tao et al. | Interpretation of SAR images in urban areas using simulated optical and radar images | |
Pyka et al. | LiDAR-based method for analysing landmark visibility to pedestrians in cities: case study in Kraków, Poland | |
Baeck et al. | Drone based near real-time human detection with geographic localization | |
Cai et al. | A new method of evaluating signage system using mixed reality and eye tracking | |
Eyre et al. | Integration of laser scanning and three-dimensional models in the legal process following an industrial accident | |
Polat | LIDAR Derived 3d City Modelling | |
Nie et al. | Image-based 3D scene reconstruction and rescue simulation framework for railway accidents | |
CN113450462B (zh) | 一种三维场景动态元素还原方法、装置及存储介质 | |
Wróżyński et al. | Reaching beyond GIS for comprehensive 3D visibility analysis | |
Phan et al. | Generating 3D point-cloud based on combining adjacent multi-station scanning data in 2D laser scanning: A case study of Hokuyo UTM 30lxk | |
Teo et al. | The generation of inferred stereo images from lidar data | |
Yanan et al. | DEM extraction and accuracy assessment based on ZY-3 stereo images |