論交通事故輪胎痕跡鑒別嫌疑車輛

(1.榆林職業技術學院，陜西 榆林 719000；2.長安大學 汽車學院，西安 710064)

0 引言

伴隨著目前我國經濟社會的發展，全國機動車的擁有量穩步增長，汽車帶來舒適效應的同時，也給人們帶來一些負面效益，這些負面效應主要是交通事故發生率較高。隨著交通肇事逃逸現象發生頻率逐年快速上升，給交警部門帶來錯綜復雜的肇事逃逸案件，在每期逃逸案件偵破中，現場勘驗是關鍵工作，勘驗的主要體現在痕跡物證，痕跡物證是推斷事故發生的過程、分析處理事故的重要證據。痕跡物證的勘驗在交通事故分析處理中具有舉足輕重的意義，因此，研究現場遺留下的痕跡物證是交通安全工作者當前緊迫的任務[1-2]。

本文首先分析了車型與原廠車輛輪胎花紋的匹配、事故輪胎痕跡的特征分析及技術分析；其次通過試驗車輛輪胎痕跡實驗和事故輪胎痕跡，建立車輛資料數據庫、輪胎數據庫和輪胎痕跡數據庫，并同時研發了車輛輪胎痕跡管理系統軟件；利用該軟件和現場鑒別輪胎痕跡特征，找出嫌疑最大的幾種車型，從而縮小嫌疑車輛范圍。

1 車型與輪胎花紋的分析

分析不同車型與原廠輪胎的匹配，建立數據庫(如圖1)存儲各種車型與輪胎痕跡的基本信息，包括輪胎痕跡圖像存儲地址、輪胎痕跡花紋型號、輪胎規格、車輛型號、車輛名稱以及輪胎生產廠家等基本信息，有利于查找符合條件的嫌疑車輛，讓數據庫中的輪胎痕跡圖像與現場輪胎痕跡圖像進行比對，從而縮小追查范圍[3]。

圖1 不同車型與輪胎痕跡信息匹配表

2 輪胎痕跡的鑒別方法

輪胎痕跡的鑒別是利用輪胎痕跡特征來鑒別車型，將車輛輪胎痕跡的部分特征提取出來，然后根據實地勘測情況進行分析、研究，最終找出結論，然后進行歸類識別。輪胎痕跡鑒別的信息有車輛的軸距、輪距、輪胎溝數以及輪胎痕跡的寬度、痕跡花紋及特性等內容。具體鑒別流程方法如圖2所示。

圖2 輪胎痕跡的鑒別方法

3 輪胎痕跡的特征分析

道路交通事故中的地面痕跡主要是指輪胎在地面上做不同運動狀態時留下的印跡，一般我們將汽車輪胎在不同的運動狀態下產生的痕跡分為：滾印、壓印、拖印和側滑印四大類[4-5]。現對這4種輪胎痕跡特征進行分析(如表1所示)。

表1 輪胎痕跡特征分析

4 輪胎痕跡的技術分析

根據輪胎痕跡的技術分析，能夠找出嫌疑車輛，從而能有效的縮短破案時間，為公安人員提供極大的方便。

4.1 車輛行駛速度的計算

4.2 根據制動痕跡判斷事故碰撞點

車輛發生碰撞時，在撞擊力的作用下，兩車都會不同程度的偏離了原來的行駛路線，此過程中痕跡必然產生突變點。正常情況，痕跡突變點變清晰可見。結合車輛受損部位與地面上痕跡的空間位置關系，可以推斷出這起交通事故發生的碰撞點。

4.3 追緝逃逸車輛

通常不同車輛其輪胎型號和花紋各盡不同車輛輪胎的磨損情況也不近相同，以及輪胎損失面也不同，可見完全相同的輪胎絕無僅有。因此，事故現場遺留的輪胎痕跡與嫌疑車輛的輪胎痕跡進行比較分析，如果輪胎痕跡的寬度、花紋印跡、磨損情況等與嫌疑車輛的輪胎印跡比對相同，那就可斷定該車是肇事逃逸車輛。

4.3.1 車輛類型的判斷

1)根據車輛在地面留有痕跡情況確定車輪。如三輪兩輪的車輛多為摩托車、人力車或農用機動車等；四輪及以上的多為汽車。

2)根據輪胎印跡推斷胎面寬度和花紋形狀。

3)根據輪印跡測量車輪的軸距和輪距。

4.3.2 判斷行駛方向的判斷

1)根據塵土分布走向推斷車輛行駛方向

橫向花紋的輪胎在硬質路面行時，塵土花紋將在路面上產生，花紋因車速的不同而變化。車輛在行駛過程中會在輪胎后方產生空氣渦流，使地面上的輪胎痕跡前進方向上的力的牽拉。當車速較慢時，空氣渦流比較小，輪胎痕跡呈現出弧狀，痕跡聚集的方向一般為車輛的逃逸方向；如車速較快時，車輪背后的空氣渦流很大，在滾動力的張力作用下，輪胎痕跡塵土花紋形成扇形或掃把掃過的痕跡，其車輛逃逸方向為扇形的底端方向。

2)轉彎處的摩擦痕跡判斷行駛方向。

車輛在轉彎狀態下將產生離心力，如果轉速較快，車輛將向外側傾斜，輪胎產生的痕跡多是平行的斜線。相互平行的線條之間的距離為輪胎凸出花紋的寬度相同。當車輛在較快的速度回轉時，剛開始轉彎后輪的痕跡在外側，前輪的痕跡在內側，轉彎結束時，前輪的痕跡在外，后輪的痕跡在內側。

3)制動痕跡判斷車輛行駛方向。當肇事車輛在緊急制動時，痕跡花紋隨著制動的增大將逐漸變得模糊，印痕逐漸加重，印跡逐漸加重的方向是車輛逃逸遠離的方向。當車輛在松軟路面制動時，印跡產生凹陷并形成停止痕跡。當車輛急速啟動，輪胎下面的沙土產生隆起，形成啟動痕跡，該痕跡便是汽車的前進方向。

5 輪胎痕跡寬度分析

5.1 實驗車輛測試

在長安大學汽車性能實驗場地分別對測試的兩輛車進行實驗，以瀝青路面和水泥路面做試驗場地如圖3所示。測試車輛的型號分別為DHW7180B和 BJ2023CHD6，測量它們在不同的氣壓、車速和負載(空載和滿載)下輪胎痕跡寬度。取其后輪痕跡為研究對象。查詢國家《轎車輪胎規格、尺寸、氣壓與負荷》標準GB 2978-2008，兩種輪胎的標準氣壓分別為250Kpa和240Kpa，將其作為規定輪胎的標準氣壓為100%。在對實驗胎壓的110%、100%和80%的作為試驗氣壓[3,7],測量其數據表如表2和表3所示。

圖3 痕跡寬度現場測量圖

5.2 擬合不同胎壓下輪胎痕跡寬度數據

現對實驗和事故輪胎痕跡寬度分析，得出不同的車速

表3 車輛BJ2023CHD6實驗數據

對痕跡寬度的影響因子將不同，具體見表4中車輛處于空載和滿載狀態下時，給予不同的車速賦予不同的影響因子。

表4 車速對輪胎痕跡寬度的影響系數

根據上述表格中的影響系數賦值情況，我們能夠計算得出實驗車輛在空載和滿載下的輪胎痕跡寬度，如表5所示。

表5 實驗車輛痕跡寬度

由于實驗測得空載和滿載狀態下車輛的輪胎痕跡寬度數據有限，作者利用Matlab軟件擬合車輛輪胎痕跡寬度數據，增加痕跡寬度的數據量分析，主要方法是應用最小二乘法[8]增加痕跡寬度數據，具體如表6所示。

經過對胎壓為85%、90%、95%、105%、110%五組數據的增加，現利用二次多項式擬合曲線圖來分析它們的擬合結果，根據擬合曲線圖，我們可以看出擬合后的圖形基本能滿足車輛在不同工作狀態下輪胎痕跡寬度的分析，具體見擬合圖4所示。

表6 不同胎壓下的輪胎痕跡寬度數據

圖4 擬合曲線圖

5.3 不同狀態下輪胎痕跡寬度的數據分析

鑒于車輛輪胎痕跡寬度受載荷和胎壓的影響，寬度的測量務必引起一定的誤差，為了減小這些誤差，作者查閱資料分析，將給與車輛在不同胎壓、不同車速和空載滿載時對輪胎痕跡寬度的影響[7]因子，具體如表7所示。

表7 車輛在不同狀態下對輪胎痕跡寬度的影響因子

作者現利用數據加權平均處理法將對不同胎壓下輪胎痕跡寬度數據進行分析計算，分析計算痕跡寬度公式W為：

其中：字母i代表不同胎壓，j代表不同載荷，公式中的αij代表不同狀態下的輪胎痕跡數據；βij代表不同狀態下的影響系數，將表6中的輪胎痕跡寬度數據和表7中的影響因子系數代入痕跡寬度公式G中，即可計算得出車輛輪胎痕跡寬度分別為162.76 mm(車型：DHW7180B)和171.48 mm(BJ2023CHD6 )數值，再根據痕跡寬度求出輪胎規格查找嫌疑車輛。

6 輪胎痕跡系統軟件的開發

作者用Visual C++6.0開發本系統軟件，數據庫采用的是Microsoft的Access，在Windows XP中文版操作系統下來查詢某一輪胎規格所有車輛的基本信息，如圖5軟件開發結構及流程圖所示，進而縮小嫌疑車輛范圍。

圖5 軟件開發結構及流程圖

6.1 系統軟件實現的功能

該軟件功能具體有管理功能，能夠查詢、修改和錄入車輛的基本信息；車型設置界面功能能夠確定車輛的類型，縮小車型范圍；車輛管理界面功能能夠查詢車輛基本信息；輪胎痕跡管理功能能夠實現車型的設置、痕跡信息的錄入、痕跡信息的查詢等如圖6所示。

圖6 系統軟件實現的功能

6.2 本軟件的技術分析

通過對現場輪胎痕跡的勘測，先計算出輪胎痕跡的寬度，進而確定逃逸車輛輪胎的斷面寬度的大致尺寸。其次根據車輛輪胎的特性，分析判斷逃逸車輛類型，從而對輪胎規格進一步確定。例如：假設判斷逃逸車輛為轎車，根據轎車的輪胎特性，大部分車輛的輪胎為子午線輪胎，輪胎規格的名義斷面寬度數字均為“5”，從而確定該范圍內輪胎規格名義斷面寬度值。最后，將鎖定的范圍內的斷面寬度輪胎數值輸入信息管理系統中，進行查詢符合該條件的所有車輛。

7 輪胎痕跡花紋的鑒別分析

將符合輪胎規格的嫌疑車輛痕跡與實驗數據庫中儲存的痕跡圖像用Matlab軟件進行匹配研究，找到相似度較大的幾種輪胎痕跡圖像，再根據現場遺留下的輪胎痕跡特征分析，最后鑒別嫌疑車輛。

7.1 痕跡圖像處理

由于車輛在ABS防抱死系統的作用，難以在地面留有清晰的印跡，作者實驗采集大量的輪胎花紋圖像，建立痕跡圖像數據庫后，與嫌疑車輛輪胎痕跡圖像相匹配。采集后的輪胎痕跡圖像要用Matlab進行圖像預處理，包括圖像的灰度轉換、剪裁、光照不均勻圖像校正、直方位圖像均衡化增強以及圖像二值化與分割等效果處理，具體如圖7所示。

圖7 效果處理圖

7.2 輪胎痕跡圖像的鑒別

利用Access 2000版數據庫與Matlab軟件編寫輪胎痕跡花紋匹配系統，根據最大熵的灰度值閾值選取法和痕跡圖像黑白點的個數的確定，將查找的嫌疑車輛痕跡花紋圖像與數據庫痕跡花紋圖像進行比較，找出較痕跡圖像較相近的車輛輪胎圖像，按照匹配最佳結果找出肇事逃逸車輛的信息，匹配界面如圖8所示。

圖8 輪胎痕跡圖像匹配界面

7.3 痕跡圖像鑒別結果

通過對嫌疑車輛痕跡圖像與庫中的痕跡花紋圖像用最大熵值原理與痕跡花紋黑白點個數統計的比較，找出匹配最佳的的幾種車輛信息，將它們的輪胎花紋型號、車型號、輪胎規格等信息顯示出來，如圖9所示。

圖9 痕跡圖像匹配結果

現再對嫌疑最大的幾種車型進行車輛技術配置參數分析、現場輪胎痕跡特性分析、現場油漆光譜特性、玻璃碎片等遺留物證的分析，來鎖定嫌疑車輛。

8 結論

1)首先分析不同車型與原廠輪胎的匹配，建立數據庫存儲各種車型與輪胎痕跡的相關信息，方便嫌疑車輛信息的查詢，其次提出鑒別輪胎痕跡的方法。

2)通過對輪胎痕跡的特征信息分析，可以推斷出不同類型的痕跡其事故車輛前的運行狀態；痕跡技術的分析能夠計算出碰撞前車輛的行駛速度、確定事故的碰撞點、判斷逃逸車輛逃跑的方向。

3)本文對輪胎痕跡寬度進行研究。根據對輪胎痕跡寬度的測量、數據擬合分析，從而確定輪胎規格的名義斷面

寬度。再基于VC++平臺，開發出車輛痕跡信息管理系統軟件。根據該軟件查詢符合該條件的車輛輪胎規格信息，進而來尋找車輛本身的配置參數、輪胎與對應車型的相關信息以及等輪胎痕跡的特征等內容。

4)利用Matlab軟件建立輪胎痕跡花紋圖像匹配系統，對事故嫌疑車輛輪胎痕跡與數據庫輪胎痕跡花紋圖像匹配，找出最佳匹配車輛，最后，鎖定嫌疑車輛。