交通事故责任评估方法、交通事故责任评估装置以及交通事故责任评估系统

摘要

本申请提供一种交通事故责任评估方法、交通事故责任评估装置以及交通事故责任评估系统，其应用于行车记录仪，其包括：获取视频画面以及行车信息；结合行车信息分析视频画面中的交通事故；展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据。本发明能够为认定交通责任提供依据，快速地处理交通责任，避免引发二次交通事故。

说明书

技术领域

本申请涉及交通领域，尤其涉及交通事故责任评估方法、交通事故责任评估装置以及交通事故责任评估系统。

背景技术

现有技术中，有些交通事故的责任认定一般都需要交警或者保险公司的专业人士来进行评判。但是，并不是所有交通事故的责任认定都需要这样，有些交通事故是可以由事故双方协商解决的。如果任何事故都等待交警或者保险公司等相关方面的人士到来后再处理的话，可能会导致交通阻塞，给其它车辆带来不便，并且可能会引发而二次通事故。

发明内容

本申请提供一种交通事故责任评估方法、交通事故责任评估装置以及交通事故责任评估系统，能够解决现在出现交通事故后需要交警或者保险公司等相关方面的人士到场后才能够判断交通责任而可能造成交通阻塞引发二次交通事故的问题。

根据本申请的第一方面，本申请提供一种交通事故责任评估方法，其应用于行车记录仪，其包括：获取视频画面以及行车信息，其中，行车信息包括行车速度、行车轨迹、加速度、刹车时间以及交通事故发生的时间；结合行车信息分析视频画面中的交通事故；展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据。

优选地，在分析视频画面中的交通事故的步骤中包括：识别视频画面中出现交通事故的事故车辆以及交通标志信息；根据视频画面中的事故车辆以及交通标志信息在视频画面中的变化分析判断交通事故类型；根据交通事故类型获取交通事故类型对应的责任判断标准；根据责任判断标准、行车信息、交通标志信息以及事故车辆在视频画面中的变化，判断事故车辆的责任。

优选地，在获取视频画面的步骤之前还包括步骤：预先设置好交通事故类型以及交通事故类型对应的责任判断标准。

优选地，分析结果包括：事故车辆发生交通事故的视频画面关键帧、交通事故的责任评估结果以及交通事故责任评定依据的法律条文。

优选地，在获取视频画面的步骤之前还包括步骤：检测当前是否发生交通 事故，当检测到发生交通事故时，获取以发生交通事故的时间点为参考的前后设定时间内的视频画面。

根据本申请的第二方面，本申请提供一种交通事故责任评估装置，其包括：获取模块，用以获取视频画面以及行车信息，其中，行车信息包括行车速度、行车轨迹、加速度、刹车时间以及事故发生的时间；分析模块，用以结合行车信息分析视频画面中的交通事故；展示模块，用以展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据。

优选地，分析模块包括：识别单元，用以识别视频画面中出现交通事故的事故车辆以及交通标志信息；交通事故类型判断单元，用以根据视频画面中的事故车辆、交通标志信息、行车信息以及事故车辆在视频画面中的变化分析判断交通事故类型；责任判断标准获取单元，用以根据交通事故类型获取交通事故类型对应的责任判断标准；责任判断单元，用以根据责任判断标准、行车信息、交通标志信息以及事故车辆在视频画面中的变化，判断事故车辆的责任。

优选地，交通事故责任评估装置还包括：预先设置模块，用以预先设置好交通事故类型以及交通事故类型对应的责任判断标准。

优选地，交通事故责任评估装置还包括：交通事故检测模块，用以检测当前是否发生交通事故，当检测到发生交通事故时，获取以发生交通事故的时间点为参考的前后设定时间内的视频画面。

根据本申请的第三方面，本申请提供一种交通事故责任评估系统，其包括如上所述的交通事故责任评估装置以及移动终端，移动终端连接交通事故责任评估装置。

本申请的有益效果在于：通过获取视频画面以及行车信息，并结合行车信息分析视频画面中的交通事故，展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据，能够快速地判断交通事故的责任，提高解决交通纠纷的速度，避免引发二次交通事故。

附图说明

图1是本申请第一实施例示出的交通事故责任评估方法的流程图；

图2是图1中步骤分析视频画面中的交通事故的具体流程图；

图3是本申请第二实施例示出的交通事故责任评估方法的流程图；

图4是本申请第三实施例示出的交通事故责任评估装置的原理图；

图5是本申请第四实施例示出的交通事故责任评估装置的原理图；

图6是本申请第五实施例示出的交通事故责任评估系统的原理图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本申请作进一步详细说明。

本发明的构思是：在发生交通事故的时候，能够通过识别视频画面的内容分析判断事故责任，为交通事故的责任评估提供依据。

实施例一：

请参阅图1，本申请的一种交通事故责任评估方法，应用于行车记录仪领域，其包括：

S101：获取视频画面以及行车信息。本实施例中，视频画面由行车记录仪拍摄获取，行车信息也通过行车记录仪进行探测获取。在其他实施例中，行车信息也可以通过车载终端获取。

本实施例中，获取的视频画面以及行车信息是以发生交通事故的时间点为参考点前后设定时间的视频画面以及行车信息。

S102：结合行车信息分析视频画面中的交通事故。

请参阅图2，步骤S102具体包括以下步骤：

S1021：识别视频画面中出现交通事故的事故车辆以及交通标志信息。

本步骤中，可以通过图像识别技术识别事故车辆以及交通标志信息。而识别事故车辆一般是指识别事故车辆的本车和其他事故车辆，比如，本车从后方撞向前车的时候，本车的前置行车记录仪拍摄到的画面是，本车的车头以及相撞的车辆的车尾，则视频画面中的车头区域作为本车部分，而视频画面中其他部分的车辆轮廓作为事故车辆之一。而交通标志信息包括警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志、道路施工安全标志以及交通路线上的标线。因此，通过图像识别技术能够识别到在视频画面中本车和其他车辆，并对本车和其他车辆作出区分。

S1022：根据视频画面中的事故车辆以及交通标志信息在视频画面中的变化分析判断交通事故类型。

交通事故类型主要包括：追尾事故、超车事故、变道事故、调头事故、上坡事故以及下坡事故。以追尾事故为例，通过图像识别技术识别分析到视频画面中事故车辆的碰撞过程为本车正常行驶，但本车后方的车辆直接撞向本车，最终的碰撞结果为本车的车尾被后车的车头相撞，则可以判断到交通事故类型为追尾事故。

S1023：根据事故类型获取交通事故类型对应的责任判断标准。

本步骤中，责任判断标准包括在特定事故类型下本车负全责的标准、其他 车负全责标准以及本车和其他事故车辆负相应部分责任的标准。

以超车事故为例，按照法律条文的规定是，变换车道时，如果变道车未让正在该车道行驶内的本车先行而造成碰撞事故的，由变道车负全责；如果变道车正在转弯，本车强行超越转弯的变道车，则由本车负全责。

S1024：根据责任判断标准、行车信息、交通标志信息以及事故车辆在视频画面中的变化，判断事故车辆的责任。

当获得责任判断标准后，依据责任判断标准分析视频画面中的事故车辆以及交通标志信息在视频画面中的变化过程，即可以判断得到事故车辆的责任，亦既是，识别分析视频画面中的事故车辆以及交通标志信息在视频画面中的变化过程，并结合行车信息进行判断，这样就可以判断得出事故车辆的责任。

比如，在变道事故对应的责任判断标准中，变道车负全责是本车正在车道内正常行驶，变道车没有打转向灯就进行变道；本车负全责是变道车正在变道，本车没有减速仍然往前行驶。而本车在行驶过程中是变道车正在变道，本车没有减速依然行驶，则通过图像识别技术识别到本车行驶过程的画面是变道车已经在正常变道，而通过GPS模块检测到本车的行车速度没有降低并且在原来的车道上行驶，认为本车应该负全责。

S103：展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据。

本实施例中，分析结果包括：事故车辆发生交通事故的视频画面关键帧、交通事故的责任评估结果以及交通事故责任评定依据的法律条文。

实施例二：

请参阅图3，本申请的一种交通事故责任评估方法，应用于行车记录仪领域，其包括：

S201：预先设置好交通事故类型以及交通事故类型对应的责任判断标准。本实施例中，交通事故类型主要包括：追尾事故、超车事故、变道事故、调头事故、上坡事故以及下坡事故。根据国家法律条文的规定以及交通规则设置交通事故类型对应的责任判断标准。

本实施例中，交通事故类型可以通过设定图像特征来表示，比如交通事故类型为追尾事故，则发生追尾事故的图像特征为本车的车头与事故车辆的车尾相撞或者本车的车尾被事故车辆的车头碰撞。

S202：检测当前是否发生交通事故。本实施例中，可以通过G-sensor来检测是否发生交通事故。当G-sensor检测到加速度发生巨大的突变时，这样就可以判断本车发生交通事故。

S203：当检测到发生交通事故时，获取以发生交通事故的时间点为参考的前后设定时间内的视频画面以及行车信息。本实施例中，设定时间是5S，亦既是，当检测发生交通事故的时间点是10点15分的时候，获取保存在行车记录仪上的10点14分45秒至10点15分05秒之间的视频。

S204：结合行车信息分析视频画面中的交通事故。

S204具体包括以下步骤：

S2041：识别视频画面中出现交通事故的事故车辆以及交通标志信息。

本步骤中，可以通过图像识别技术识别事故车辆以及交通标志信息。而识别事故车辆一般是指识别事故车辆的本车和其他事故车辆，比如，本车从后方撞向前车的时候，本车的前置行车记录仪拍摄到的画面是，本车的车头以及相撞的车辆的车尾，则视频画面中的车头区域作为本车部分，而视频画面中其他部分的车辆轮廓作为事故车辆之一。而交通标志信息包括警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志、道路施工安全标志以及交通路线上的标线。因此，通过图像识别技术能够识别到在视频画面中本车和其他车辆，并对本车和其他车辆作出区分。

S2042：根据视频画面中的事故车辆以及交通标志信息判断交通事故类型。

交通事故类型主要包括：追尾事故、超车事故、变道事故、调头事故、上坡事故以及下坡事故。以追尾事故为例，通过图像识别技术识别分析到视频画面中事故车辆的碰撞的关键帧，为本车正常行驶，但本车后方的车辆直接撞向本车，最终的碰撞结果为本车的车尾被后车的车头相撞，则可以判断到交通事故类型为追尾事故。

S2043：根据事故类型获取交通事故类型对应的责任判断标准。

本步骤中，责任判断标准包括在特定事故类型下本车负全责的标准、其他车负全责标准以及本车和其他事故车辆负相应部分责任的标准。

以超车事故为例，按照法律条文的规定是，变换车道时，如果变道车未让正在该车道行驶内的本车先行的而造成碰撞事故的，由变道车负全责；如果变道车正在转弯，本车强行超越转弯的变道车，则本车负全责。

S2044：根据责任判断标准、行车信息、交通标志信息以及事故车辆在视频画面中的变化，判断事故车辆的责任。

当获得责任判断标准后，依据责任判断标准分析视频画面中的事故车辆以及交通标志信息在视频画面中的变化过程，即可以判断得到事故车辆的责任，亦既是，识别分析视频画面中的事故车辆以及交通标志信息在视频画面中的变化过程，并结合行车信息进行判断，这样就可以判断得出事故车辆的责任。

比如，在变道事故对应的责任判断标准中，变道车负全责是本车正在车道内正常行驶，变道车没有打转向灯就进行变道；本车负全责是变道车正在变道，本车没有减速仍然往前行驶。而本车在行驶过程中是变道车正在变道，本车没有减速依然行驶，则因为识别到本车行驶过程的画面是变道车已经在正常变道，而通过GPS模块检测到本车的行车速度没有降低并且在原来的车道上行驶，则认为本车应该负全责。

S205：展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据。

本实施例中，分析结果包括：事故车辆发生交通事故的视频画面关键帧、交通事故的责任评估结果以及交通事故责任评定依据的法律条文。

实施例三：

请参阅图4，本申请的一种交通事故责任评估装置，其包括：获取模块31，用以获取视频画面以及行车信息，其中，所述行车信息包括行车速度、行车轨迹、加速度、刹车时间以及事故发生的时间；分析模块32，用以结合行车信息分析所述视频画面中的交通事故；展示模块33，用以展示所述分析结果以作为所述交通事故的责任评估的依据。

分析模块32包括：识别单元321，用以识别所述视频画面中出现交通事故的事故车辆以及交通标志信息；交通事故类型判断单322元，用以根据所述视频画面中的事故车辆、交通标志信息、行车信息以及所述事故车辆在所述视频画面中的变化分析判断交通事故类型；责任判断标准获取单元323，用以根据所述交通事故类型获取所述交通事故类型对应的责任判断标准；责任判断单元324，用以根据所述责任判断标准、行车信息、交通标志信息以及事故车辆在所述视频画面中的变化，判断所述事故车辆的责任。

实施例四：

请参阅图5，本申请的一种交通事故责任评估装置，其包括：预先设置模块41，用以预先设置好所述交通事故类型以及所述交通事故类型对应的责任判断标准。交通事故检测模块42，用以检测当前是否发生交通事故，当检测到发生交通事故时，获取以发生交通事故的时间点为参考的前后设定时间内的视频画面。获取模块43，用以获取视频画面以及行车信息，其中，所述行车信息包括行车速度、行车轨迹、加速度、刹车时间以及事故发生的时间。分析模块44，用以结合行车信息分析所述视频画面中的交通事故。展示模块45，用以展示所述分析结果以作为所述交通事故的责任评估的依据。

分析模块44包括：识别单元441，用以识别所述视频画面中出现交通事故的事故车辆以及交通标志信息；交通事故类型判断单元442，用以根据所述视频画面中的事故车辆、交通标志信息、行车信息以及所述事故车辆在所述视频画面中的变化分析判断交通事故类型；责任判断标准获取单元443，用以根据所述交通事故类型获取所述交通事故类型对应的责任判断标准；责任判断单元444，用以根据所述责任判断标准、行车信息、交通标志信息以及事故车辆在所述视频画面中的变化，判断所述事故车辆的责任。

实施例五：

请参阅图6，本申请提供一种交通事故责任评估系统，其包括如上所述的交通事故责任评估装置以及移动终端，移动终端连接交通事故责任评估装置。

下面结合图1至图6来说明本申请的工作原理。

以变道事故为例进行说明。事故的过程是，本车在最左侧的车道正常行驶，前方有车要变道到本车行驶的车道，前车已经打了方向灯告知本车要进行变道，但本车并没有减速让行，导致本车与前车相撞。

本车与前车发生碰撞的时间在早上10点15分，G-sensor检测到碰撞后输出触发信号，行车记录仪保存10点15分前后5秒的视频画面，亦既是10点14分55秒至10点15分05秒的视频画面，然后行车记录仪对视频画面进行分析。另外，通过GPS模块和图像识别技术，计算得出交通事故的其他车辆的行驶速度。

通过图像识别技术识别事故车辆以及交通标志信息，本实施例中，视频画面下方显示的车头的轮廓，则认定视频画面该部分内容是本车，识别得出的其他部分的车辆的轮廓为另外一辆事故车辆。

接着，继续通过图像识别技术判断本次事故对应何种交通事故类型。交通事故类型已经预先设置好，通过图像识别分析可以识别到在视频画面中本车与另一辆车相撞的过程，通过对相撞过程的关键帧的画面特征的提取匹配交通事故类型中预先设置好的关键帧来判断。对于本次事故来说，相撞过程的关键帧包括前车打方向灯变道以及本车的车头撞向前车的车尾。

接下来要对变道事故中的责任进行认定。因为变道事故的责任判断标准是：如果变道车未让正在该车道行驶内的本车先行的而造成碰撞事故的，由变道车负全责；如果变道车正在转弯，本车强行超越转弯的变道车，则本车负全责。通过图像识别技术，识别本车以及变道车在视频画面中的变化，并且结合本车 的行驶速度以及变道车的行驶速度，就可以识别出本次变道事故到底是谁的责任。

分析得出结果后，当移动终端连接上行车记录仪后，直接在移动终端的APP界面上显示出分析结果，分析结果包括本次变道事故的主要责任是本车、交通事故发生时的视频画面关键帧以及交通事故责任评定依据的法律条文。这样用户就清晰地知道本次交通事故的责任定责。

本申请的有益效果在于：通过获取视频画面以及行车信息，并结合行车信息分析视频画面中的交通事故，展示分析结果以作为交通事故的责任评估的依据，能够快速地判断交通事故的责任，提高解决交通纠纷的速度，避免引发二次交通事故。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关硬件完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘等。

以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。