基于信息融合的轿车碰撞两轮车事故车速分析
碰撞模拟仿真对不同车速下汽车碰撞响应的探究
碰撞模拟仿真对不同车速下汽车碰撞响应的探究近年来，由于交通事故频发，对汽车碰撞安全性能的研究变得日益重要。
为了减少交通事故造成的人员伤亡和车辆损失，汽车碰撞模拟仿真成为了一种有效的工具。
本文将通过对不同车速下汽车碰撞的模拟仿真，探究不同车速对汽车碰撞响应的影响。
1. 研究背景交通事故是当前社会面临的重大安全问题之一。
根据统计数据显示，不同车速下的交通事故造成了大量的人员伤亡和财产损失。
因此，了解并优化汽车在不同车速下的碰撞响应对于提高汽车碰撞安全性能具有重要意义。
2. 方法介绍为了研究不同车速下汽车碰撞的响应情况，我们使用了碰撞模拟仿真方法。
该方法通过建立各种车辆碰撞的数学模型，并结合计算机技术，实现了对碰撞过程的全面模拟和分析。
通过改变模型中汽车的车速，我们可以模拟不同车速下的碰撞情况，并观察汽车的碰撞响应。
3. 实验设计为了探究不同车速对汽车碰撞响应的影响，我们设计了以下实验：1) 实验参数a) 碰撞速度：我们将选择不同的车速作为实验参数，包括30 km/h、50 km/h和70 km/h。
b) 碰撞角度：为了充分考虑实际交通事故的情况，我们将选取不同碰撞角度进行仿真模拟。
2) 碰撞模拟a) 建立模型：我们将选择一款常见的轿车作为研究对象，并通过三维建模软件建立汽车的几何模型。
b) 碰撞仿真：通过在仿真软件中设置相应的碰撞参数和车速参数，进行碰撞仿真，并获取碰撞响应数据。
4. 实验结果与分析通过对不同车速下的碰撞模拟仿真，我们得到了如下结果：1) 碰撞响应曲线随着车速的增加，碰撞响应曲线呈现出明显的变化。
在低速碰撞下，汽车的碰撞响应相对较小，但随着车速的增加，碰撞响应迅速增大。
2) 碰撞响应时间不同车速下的碰撞响应时间也存在一定差异，高速碰撞下汽车的碰撞响应时间更短。
这提示了在高速碰撞中，车辆乘员受到的冲击更加剧烈，应引起更高的警惕。
5. 结论与建议基于以上实验结果，我们得出以下结论：1) 车速对汽车碰撞响应有着明显影响，高速碰撞下汽车的碰撞响应更为严重。
基于视频的车速计算方法的误差分析与修正
丨沒皮应用I Technology Application基于视频的车速计算方法的误差分析与修正文/桑新浩赵山林刘宇宁摘要：在道路交通事故司法鉴定中.常见的鉴定项目是碰撞车速的计算。
而目前许多城市都实施了监控无死角工 程，让越来越多的交通事故发生在监控视频下，为事故的车速鉴定提供了参考依据。
为此，国家出台了相关标准G A T 1133—2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》，其中规定了选择不同的参照物进行车速计算的方法。
然而，由于摄像头与事故车辆行驶方向之间的拍摄视角问题，以及视频帧间率问题，导致了利用视频图像计算车速的误差不可 避免。
本文设计了试验方法，利用P C-C rash软件搭建试验场景，研究各因素对车速计算误差的影响，明确了选取不同参 照物在不同视角下对最终车速计算误差的不同影响程度。
研究结论表明，视频图像帧间率对车速计算结果影响最为显 著，合适的参照物的选取也必须考虑，尤其是参照物距地面的高度应予高度重视。
Abstract: In the judicial appraisal o f road traffic accidents, the most common identification item is the calculation of collision speed. At present, many cities have implemented the no-dead-monitoring angle project which makes more and more traffic accidents happened can be filmed by the surveillance camera, which provides references for the speed identification o f traffic accidents. To ihis end, a standard nmned TechmcaJ Icfenti行cation o f Vehicle Driving Speed Based on Video Images (G A/T1133-2014)was introduced by the state, which stipulates the method o f selecting different reference objects for speed calculation. However, due to the influence o f the shooting angle between the camera and the driving direction o f the accident vehicle as well as the video frame rate, it is inevitable to have errors in calculating the speed o f the accident vehicle using video images. In this paper, a test method was designed and the PC-Crash software was used to build the test scene to study the impacts o f various factors on the calculation error o f vehicle speed so as to clarify the different degree o f impacts o f different reference objects on the calculation error o f final vehicle speed under different viewing angles. The research results showed that the interframe rate o f video images had the most significant impact on the vehicle speed calculation results, and the selection o f suitable reference objects must also be considered, in particular, the height between the reference objects and the ground should be given high attention.关键词：视频；车速计算，误差，司法鉴定Key words: video; vehicle speed calculation; error; judicial appraisalo引言首先以一起事故案例探究一下基于视频计算车速的 误差问题：白色轿车在路口撞击黑色轿车侧面。
基于视频图像的肇事车辆车速鉴定
基于视频图像的肇事车辆车速鉴定随着科技的不断进步，视频图像分析技术在各个领域中的应用也越来越广泛。
其中，基于视频图像的肇事车辆车速鉴定成为了交通事故调查和法律审判中的重要手段。
本文将介绍基于视频图像的肇事车辆车速鉴定的原理、方法和应用。
一、原理介绍基于视频图像的肇事车辆车速鉴定是通过分析事故发生时的视频图像，利用图像中的物体运动特征和几何关系，推算出肇事车辆的车速。
其原理基于运动学和几何学的基础知识，通过分析视频中车辆的轨迹、运动方向和时间等参数，来推算车辆的实际速度。
二、方法细节基于视频图像的肇事车辆车速鉴定的方法主要可分为两类：单目视觉方法和双目视觉方法。
1. 单目视觉方法单目视觉方法是指通过单个摄像头获取的视频图像进行车速鉴定。
这种方法的优点是设备成本较低，适用范围广，但其精度相对较低。
常用的单目视觉方法包括光流法、稠密光流法和透视恒定法等。
- 光流法是通过分析图像上不同像素点的亮度变化来推算出物体的运动方向和速度。
该方法常用于追踪车辆的轨迹，但在复杂的交通环境中容易受到光线、阴影和背景杂波等因素的干扰。
- 稠密光流法是在光流法的基础上，通过密集采样来获取更多的光流信息，以提高车速鉴定的精度。
该方法在计算量上较大，但能够较好地应对光线和背景干扰等因素。
- 透视恒定法是通过建立拍摄位置与路面之间的投影关系，以及稳定的摄像机参数，来计算车辆的运动速度。
该方法需要准确的场景测量和摄像机标定，但其精度较高。
2. 双目视觉方法双目视觉方法是指通过两个摄像头获取的视频图像进行车速鉴定。
这种方法的优点是可以获得更多的视角和深度信息，能够提供更准确的车速估计。
常用的双目视觉方法包括立体匹配法、基于深度学习的方法和三维重建法等。
- 立体匹配法是通过分析两个视角下的图像特征，计算物体的深度和运动信息。
该方法需要进行复杂的图像匹配和深度计算，但能够较准确地估计车速。
- 基于深度学习的方法是利用深度学习算法提取图像特征，并通过训练模型来实现车速鉴定。
浅析交通事故中车速鉴定方法研究
浅析交通事故中车速鉴定方法研究作者：黄平伟来源：《科学与财富》2019年第11期摘要：肇事车辆的车速鉴定是确定交通事故的性质、分析发生事故原因的重要证据，又是对交通事故责任认定的重要依据。
根据牛顿运动学原理、车辆的结构、运动特性所进行的事故分析方法，在实际运用中具有计算过程简单、计算量小等优点，但无法对整个事故的过程进行模拟再现。
为了适应《道路交通安全法》对道路交通事故处理提出的新要求，需要在事故分析车速鉴定计算中引入新的计算模型和理论，对事故分析计算进行研究、分析，使得事故分析结果更加客观、真实地还原事故过程。
关键词：交通事故；车速；痕迹；鉴定引言：在行驶的过程中保持着安全的行驶速度是每一个驾驶员所必须遵守的义务，也是为了保护道路上所有人安全所必须承担的义务。
道路交通安全法以及它的实施条例都在不同的路段规定了不同的行驶速度，并且在道路上也设了路标提醒驾驶员。
在交通事故处理以及责任方认定的过程中，超速或者低速的违法行为在一定的情况下会当成导致事故发生的原因并以此作为当事人承担交通事故责任的依据。
本文将从介绍交通事故的车速鉴定的方法及依据，车速鉴定的计算分析思路这几个部分来阐述。
一、交通事故车速鉴定的四种方法（一）使用现场痕迹分析计算车速在传统的事故分析方法中，使用现场痕迹来分析车辆的运动是一种相对准确、客观的方法。
依据痕迹的不同，这种方法一般可以分为两种情况：一种是根据车辆的车轮痕迹分析车速的方法，另一种是根据车辆滑倒后在路面留下的痕迹分析车速的方法。
1.按照制動拖印分析计算车速众所周知，不具备ABS的车辆在制动时，制动强度达到一定程度，车轮会抱死，此时车轮会在路面上留下制动拖印。
在事故分析中，可以使用车辆在路面上留下的制动拖印分析车辆在采取制动措施前的行驶车速。
根据牛顿第二定律及能量守恒定律，可以推得根据车辆制动拖印长度分析车辆行驶车速的公式：①V= ×g×μ×t+其中：V为车辆采取紧急制动时的行驶车速；μ为车辆制动时路面摩擦系数；L为车辆制动拖印的长度；t为制动器反应协调时间；g为重力加速度。
道路交通事故车辆行驶速度鉴定方法的总结及探索
道路交通事故车辆行驶速度鉴定方法的总结及探索作者：崔季升杜广玉来源：《理论与创新》2020年第15期【摘; 要】在交通事故处理实践中，车辆速度是查证事实和认定责任的重要依据，本文结合多年工作中大量案例，对事故车速的鉴定方法归纳、总结，并对特殊情况的两种车速计算方法进行探索、研究，阐述车速鉴定的过程。
【关键词】交通事故;车速鉴定引言交通事故车速鉴定是事故鉴定常见项目，其鉴定结果也是事故处理非常重要的依据，对分析事故形态、查清事故原因至关重要，是责任认定的重要依据。
在所有相关鉴定中，车速鉴定较难，这是碰撞的复杂性决定的，即使将车辆抽象为质点，其运动往往也是三维的，如翻滚、跳跃、坠落等。
车辆运动虽说复杂，但其背后的支配规矩是清晰的，是运动学和动力学的基本规律起作用。
实际工作中，要求在庞杂信息中筛选，找到真实、准确反应车速的信息，进行运动学、动力学反演，最大程度还原车辆的真实速度。
我国司法鉴定起步时间短，体系还不完善。
作者专职从事车辆鉴定十多年，积累大量经验，现以实际案例为基础，依据相关标准、对车速鉴定方法总结、归纳和探索。
1.车速鉴定方法归纳和总结交通事故鉴定体系正在成熟、完善，鉴定人业务水品也在进步。
已形成整套的常规鉴定方法，并以标准的形式规范从业者。
目前交通事故车辆速度鉴定依据的标准是，GBT33195-2016《道路交通事故车辆速度鉴定》和GAT1133-2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》。
前者给出了典型事故形态车速鉴定的要求，阐述了典型事故形态车速的鉴定方法，多数的碰撞形态均可在标准中查阅，比如不同车型的正面、侧面、追尾碰撞，和与行人、固定物碰撞的形态等均有明确计算方法，此处不再说明。
后者是影像方法计算车速的标准，该方法原理简单，即运用运动学中时间、路程和速度的关系，在有监控的现场或有行车记录仪的事故中采用该方法，标准中对各种情形均有具体说明，此处不再叙述。
要指出的是实际工作中，会遇到上述两标准中的方法结合的情况。
车速鉴定报告范文
车速鉴定报告范文1. 背景信息本次车速鉴定报告范文旨在帮助读者了解车速鉴定的基本流程和要点。
车速鉴定是一项关于车辆运行速度的测试和评估工作，可用于事故鉴定、交通管理等领域。
本文将介绍车速鉴定的目的、方法和步骤，并对鉴定结果进行分析和结论。
2. 车速鉴定目的车速鉴定的主要目的是准确确定车辆的运行速度。
通过分析车辆行驶的时间和距离，可以评估事故发生时的车速、车辆超速行驶等情况。
3. 车速鉴定方法车速鉴定通常采用以下几种方法：3.1. GPS定位法利用全球定位系统（GPS）技术，测量车辆在一段时间内移动的距离和时间，并计算出平均速度。
3.2. 雷达测速仪法通过使用雷达测速仪，获得车辆运行时的实时速度。
雷达测速仪可以通过测量车辆与雷达之间的相对速度，并结合雷达的发射频率，计算出车辆的速度。
3.3. 距离时间法在已知车辆行驶的距离和通过该距离所用的时间的前提下，使用公式速度 = 距离 / 时间计算出车速。
4. 车速鉴定步骤具体的车速鉴定步骤如下：4.1. 收集证据在开始车速鉴定之前，需要收集相关的证据，包括事故现场照片、车辆残留痕迹、目击证人证言等。
4.2. 计算距离根据实际情况，确定需要计算车速的距离。
可以使用测量工具或地标等方式准确测量出距离。
4.3. 计算时间通过目击证人的证言、视频录像或其他方式，获得车辆行驶的时间。
4.4. 分析数据将获得的距离和时间数据带入车速计算公式，计算出车辆的速度。
4.5. 鉴定结果根据车速鉴定的结果，评估车辆的行驶情况，确定是否存在超速等违规行为。
5. 车速鉴定结论根据车速鉴定的结果，可以得出以下结论：•车辆行驶速度符合相关交通规定。
•车辆行驶速度超过了允许范围，存在超速行驶情况。
•车辆行驶速度过低，存在慢行或阻塞交通等问题。
6. 总结通过本文的介绍和范文示例，读者可以了解到车速鉴定的基本流程和要点。
车速鉴定对于事故鉴定、交通管理等领域具有重要意义。
希望本文对您的学习和工作有所帮助。
基于深度学习的交通事故预测与分析
基于深度学习的交通事故预测与分析交通事故是当今社会面临的重要问题之一。
每年都有大量的人在交通事故中受伤或丧生，给社会和个人带来巨大的损失。
因此，交通事故的预测与分析变得至关重要。
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，基于深度学习的交通事故预测与分析逐渐成为研究的热点。
本文将探讨基于深度学习的交通事故预测与分析的方法和应用，并分析其对交通安全的意义。
一、深度学习在交通事故预测与分析中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经取得了在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的重要突破。
在交通事故预测与分析中，深度学习也具有潜力。
通过深度学习技术，研究人员可以利用大量的历史交通数据进行训练和模型构建，从而预测未来的交通事故风险。
在基于深度学习的交通事故预测与分析中，最常用的方法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的结合。
卷积神经网络主要用于提取输入数据中的空间特征，而递归神经网络则用于捕捉输入序列数据中的时间特征。
这两种网络的结合使得模型可以同时充分利用交通数据中的空间和时间信息，提高预测准确性。
另外，还有一些基于深度学习的交通事故预测与分析方法利用了循环神经网络的变种，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。
这些方法通过引入记忆单元和门控机制，可以更好地捕捉输入序列数据中的长期依赖关系，进一步提高预测的准确性。
二、基于深度学习的交通事故预测与分析的意义基于深度学习的交通事故预测与分析对于交通安全有着重要的意义。
首先，通过事故预测，交通管理者可以根据预测结果采取针对性的措施，及时调整交通流量和路况，以减少事故发生的可能性。
这样可以有效提高道路的通行效率和交通运输的安全性。
其次，深度学习的交通事故预测与分析还可以帮助交通管理者优化交通规划。
一起典型组合驾驶辅助智能汽车事故的案例分析
一起典型组合驾驶辅助智能汽车事故的案例分析
徐畅;刘强;何朝明;李平飞
【期刊名称】《汽车实用技术》
【年(卷),期】2024(49)5
【摘要】智能汽车在改善道路交通安全的同时,也带来新的安全隐患。
文章分析了一起典型2级自动化智能汽车碰撞事故的事件数据记录系统(EDR)和行车数据,发现驾驶员在疲劳驾驶状态下长时间使用组合驾驶辅助系统,且在系统反复提醒下依然无法被唤醒并接管车辆,最后自动化系统降级退出,偏离车道发生事故。
基于该案例建立了自动驾驶系统架构图和人机交互机制逻辑图,探讨了警告提示和最小风险策略在保障智能汽车运行安全中的重要性,总结了目前智能汽车的人机交互机制存在的不足并提出改进建议。
【总页数】5页(P47-51)
【作者】徐畅;刘强;何朝明;李平飞
【作者单位】西华大学汽车与交通学院;四川西华交通司法鉴定中心;四川鼎诚司法鉴定中心;西华大学汽车测控与安全四川省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】U491.31
【相关文献】
1.一起典型触电事故案例分析
2.一起典型的石油化工储运企业动火作业引发火灾事故案例分析
3.一起典型灼伤事故案例分析及探讨
4.人工智能应用“责任鸿沟”的
造世伦理跨越——以自动驾驶汽车为典型案例5.一起典型进港船舶碰撞事故的案例分析
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多传感器信息融合的车速估计方法
Ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｇ ｖ ｈ ｃｅ ｓ ｅ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｍ ｕ ｔ－ｅ ｓ ｒ ｆ ｓｏ ｔ ｏ ｏ ｓｉ ｔｎ ｅ ｉ ｌ ｐ ｅ ｓ ｄ ｏ ｌｉｓ ｎ ｏ ｕ ｉ ｎ
汽车 的绝 对速 度 包 括 纵 向 速度 和 而难 以测量计
利用信 息感 知 、 动态 辨识 、 控制 等 技术 与方 法 的现代
汽 车主 动 安 全 技 术 … 中都 要 用 到 这 两 个 参 数 ． 因
算 ， 常可 以采 用状 态观 测器 的方 法 ． 通 作 者将 多传 感 器信 息融 合 和汽 车动 力学 模 型结 合 在一 起 ， 一方 面采 集所 需 的传感 器 信 息 ， 一方 面 另
计和 车轮 角速度 传感 器等 多种 汽 车传 感 器所 测得 的信 号基 础上 建 立估 计 系统的 状 态方 程和 测 量 方
程 ， 汽车动 力学模 型计 算 出车辆 的纵 横 向参考 速度 ， 通过 最后 用卡 尔曼滤波技 术 对 车速 进 行 估计． 并 对参考 车速误 差的影响进行 分析． 真结果表 明该方 法估计效果好 ， 差 小 ， 仿 误 具有 可靠性 和有效 性．
ｓｅｄｓｎｏ ｐ ｅ ｅ ｓ ｒ，ｔ ｅ ｓ ｓｅ Ｓ ｓａｅ ｅ ｕ ｔ ｎ ｎ ａ ｕ ｅ ｎ ｑ ａ ｉｎｓｗｅｅ ｅ ｔｂｌ ｈｅ ｈ ｙ ｔｍ ｔｔ ｑ ａ ｉ ｓ ａ ｄ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔｅ ｕ ｔｏ ｒ ｓａ ｉ ｄ．Ｔｈ ｐ ｒ ｘ ｍａ ｏ ｓ ｅａ ｐ ｏ ｉ — ｔ ｄ ｖ ｌｃ ｔ ｓｗｅ ｅ ｃ ｃ ｌｔ ｄ ｕ ｉ ｇ ｖ ｈ ｃ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｄ １ Ｆ ｎａｌ ｈ ｅ ｉｌ ｅ ｏ ｉｉｓ ｗｅ ｅ ｅ ｔｍａｅ ｅ ｅ ｏ ｉ ｅ ｒ ａ ｕ ａｅ ｓｎ ｅ ｉ ｌ ｙ ａ ｃ ｍｏ ｅ ． ｉ ｌ ｙ ｔ ｅ ｖ ｈ ｃｅ ｖ ｌｃ ｔ ｒ ｓｉ ｔ ｄ ｉ ｌ ｅ ｂ ｈ ｌｍａ ｌ ｒｔ ｃ ｎｉｕｅ ａ ｈ ｎ ｕ ｎ ｅ ｏ ｐ ｒ ｘ ｍａ ｅ ｅｏ ｉｉｓ ｒｏ ｓ ａ ａ ｙ ｅ ｙ ｔ ｅ Ｋａ ｎ Ｆｉｔ ｅ ｈ ｑ ｎｄ ｔ ｅ ｉ ｆ ｅ ｃ ｆａ ｐ ｏ ｉ ｔｄ ｖ ｌ ｃｔｅ ｅ ｒ ｒｗａ ｎ ｌｚ ｄ．Ｓ ｍｕａ ｅ ｌ ｉ ｌ— ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈａ ｈ ｓｍｅｈ ｄ ｈ ｓｆ ｖ ｒ ｂ ｅ ｑ ｌｉ ｎ ｍａｌｅ ｒ ｒ ｉｎ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ｔｔ ｉ ｔ ｏ ａ ａ ｏ ａ ｌ ｕａ ｔ ａ ｄ ｓ ｌ ｒｏ ．Ｔｈ ｅ ｉｂｉ ｔ ｎｄ ｖ ｉ ｉｙ ｏ ｈ ｓ ｙ ｅ ｒ ｌａ ｌ ｙ ａ ａ ｄ ｔ ｆｔ ｉ ｉ ｌ
基于多模态数据融合的车辆行驶安全辅助系统研究
基于多模态数据融合的车辆行驶安全辅助系统研究一、前言随着汽车行业的不断发展和人们对安全性能的要求不断提高，车辆行驶安全辅助系统（ADAS，Advanced Driving Assistance System）在汽车领域得到了越来越广泛的应用。
本文将围绕车辆行驶安全辅助系统的多模态数据融合展开研究，探讨多模态数据融合在车辆行驶安全辅助系统中的应用和优势。
具体包括多模态数据融合的定义、多模态数据融合的优势、多模态数据融合在车辆行驶安全辅助系统中的应用等内容。
二、多模态数据融合的定义多模态数据融合（MMDF，Multimodal Data Fusion）是指将来自多个传感器的数据，进行信息融合，从而得到更加客观、准确、全面的信息。
传感器可以是各种类型的传感器，如图像传感器、激光雷达传感器、超声波传感器等。
多模态数据指的是来自不同类型传感器的数据，例如图像、声音、距离、速度等，这些数据不仅包含了丰富的信息，而且可以互相补充、验证，提高信息的可靠性和鲁棒性。
三、多模态数据融合的优势传统的单传感器、单模态数据的解决方案无法充分利用来自多种传感器的不同数据，因此出现了多模态数据融合技术。
多模态数据融合技术主要具有以下优势：1. 提高准确性：多个传感器的数据融合可以互相印证，提高数据的准确性。
2. 提高可靠性：多种不同类型的传感器相互补充，可以降低失效的概率，提高信息的可靠性。
3. 提高鲁棒性：多种不同类型的传感器在不同环境下表现不同，多模态数据融合可以提高系统的鲁棒性。
4. 降低成本：多个传感器的数据融合可以替代单一传感器，降低成本。
五、多模态数据融合在车辆行驶安全辅助系统中的应用车辆行驶安全辅助系统是一类基于汽车电子装备的智能驾驶辅助系统，旨在提高车辆行驶的安全性、便利性和舒适性。
多模态数据融合技术在车辆行驶安全辅助系统中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 模糊识别车辆行驶环境是非常复杂的，光线、天气等因素都会对行驶环境产生影响。
交通事故车辆行驶速度计算方法
交通事故车辆行驶速度可以通过以下方法进行计算：
1. 停车距离法：根据车辆的刹车距离和刹车时间来计算速度。
需要测量车辆的刹车距离和刹车时间，然后使用公式v = (2 * 刹车距离) / 刹车时间来计算速度。
2. 现场勘察法：通过现场勘察事故现场的痕迹、碎片等信息，结合车辆行驶的轨迹和撞击的物体等来推算车辆的速度。
这种方法需要经验和专业知识，并且可能受到现场条件和其他因素的影响。
3. 车辆黑匣子数据：一些车辆配备了黑匣子，可以记录车辆的行驶速度等信息。
通过分析黑匣子数据，可以得到车辆事故发生时的速度。
4. 目击证人证言：如果有目击证人或其他人员目睹了事故发生的过程，他们可以提供关于车辆速度的证言。
然而，这种方法可能存在主观因素和误差。
需要注意的是，以上方法都有一定的局限性和误差，因此在实际应用中，可能需要综合考虑多种方法和因素来得出较为准确的车辆行驶速度。
汽车碰撞试验数据分析系统
汽车碰撞试验数据分析系统摘要：本文主要研究了汽车碰撞试验数据分析系统的设计与实现。
首先，对汽车碰撞试验数据的特点进行了分析，然后设计了一个基于Python的汽车碰撞试验数据分析系统。
该系统主要包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化四个部分。
关键词：汽车碰撞试验；数据分析；Python；数据可视化本研究旨在设计和实现一个基于Python的汽车碰撞试验数据分析系统，以提高数据处理效率和质量。
该系统的实现具有重要的意义和应用价值，一方面可以减少人工处理数据的误差，另一方面可以提高数据分析的效率和精度。
此外，该系统还可以为汽车安全性能的研究提供可靠的数据支持。
一、汽车碰撞试验数据的特点（1）.数据量大：在汽车碰撞试验中，会产生大量的数据，包括车辆的速度、加速度、位移等。
这些数据量非常大，需要使用大量的存储空间进行保存。
（2）.数据类型多样：汽车碰撞试验产生的数据不仅包括车辆的速度、加速度、位移等传感器数据，还包括车辆内部的音频、视频等多媒体数据。
这些数据类型多样，需要采取不同的数据处理方法进行分析。
（3）.数据质量要求高：汽车碰撞试验数据的采集是通过各种传感器和设备进行的，因此数据的准确性和可靠性对试验结果的分析具有重要影响。
为了保证数据的准确性和可靠性，需要对数据进行预处理和分析，去除异常值和噪声数据。
（4）.数据处理需求高：由于汽车碰撞试验产生的数据量非常大，因此需要采取高效的数据处理方法进行分析。
同时，对于数据的特征提取、异常检测等也需要使用专业的数据处理技术进行分析。
三、汽车碰撞试验数据分析系统的设计3.1数据采集模块设计数据采集模块的主要职责是从汽车碰撞试验中捕获和收集数据。
这些数据可能来自各种传感器，包括但不限于加速度计、陀螺仪、压力传感器等，它们可以提供关于汽车运动状态的详细信息。
此外，视频数据也是该模块的重要输入源，通过摄像头捕捉到的实时图像，我们可以获取到更多关于碰撞过程的信息。
基于PC-CRASH现场零信息下汽车碰撞事故分析
摘 要 ：对 于某 些现场 没有遗 留任 何有 助 于再 现 分析 原 因的 汽车碰 撞 事 故 ， 法应 用传 统 的方 法 无 对事故 进行 分 析． 为此 ， 出以 Ｐ — ＲＡ Ｈ 为仿 真平 台， 建 以事故 车 最终位 置 为 准 的车 车 提 ＣＣ Ｓ 构 碰 撞模 型 的方 法 ， 实现 迅速 、 准确 地进行 汽 车碰撞 事故 的 分析 ． 通过 对 一起 典 型 两 车碰撞 事故 的 分析 ， 明 了该 方法 对解 决此 类 问题 具有较 高的准确性 和 直观性 ． 证
第 ２ ６卷 第 ３期 ２】２年 ９月 【 １
上
海
工
程
技
术
大
Hale Waihona Puke 学学报 Ｖ ｏ ． ６ ＮＯ ３ １２ ．
Ｓ ｐ ． ２） ２ ｅｔ （ １
Ｊ ＯＵＲ ＮＡｌ Ｆ Ｓ Ｏ ＨＡＮＧＨＡＩＵＮＩ Ｒ Ｉ ＶＥ Ｓ ＴＹ ＯＦ ＥＮＧ ＮＥ ＲＩ Ｇ Ｃ Ｅ Ｅ Ｉ Ｅ Ｎ Ｓ Ｉ ＮＣ
没 有 遗 留 任 何 有 助 于 再 现 分 析 的 线 索 ， 所 谓 的 即
得 非 常 困 难 ． 了 准 确 分 析 此 类 事 故 的 碰 撞 过 为
程， 提高 分 析 效 率 ， 文 以 Ｐ — ＲＡ ＨＥ 为 仿 真 本 ＣＣ Ｓ 。
平 台 ， 过 对 一 典 型 案 例 的 分 析 ， 试 建 立 一 套 通 尝 准 确 、 观 的再 现方 法 ． 直
撞 点 所在 区域 ． ２ ２ 碰 撞 过 程 拟 合 ．
３ ）碰撞 过程 拟合 ； ４ ）通过 碰撞 优化 器优 化碰 撞 模 型使 之 能正 确 地 进行 事 故再 现．
２ １ 定 义 碰 撞 模 型 ． 碰 撞 模 型 是 Ｐ － Ｒ Ｈ 在 事 故 再 现 中 最 为 Ｃ Ｃ ＡＳ
车速鉴定案例分析与实践
车速鉴定案例分析与实践摘要：俗话说“十次事故九次快”。
超速一直是公安交通管理部门持续打击的重点违法行为,同时也是交通事故常见诱发因素。
保持合理的行车速度,是每一个机动车驾驶员应当遵守的义务,也是保证交通安全的重要措施。
肇事车辆的车速鉴定是确定交通事故的性质、交通事故责任认定的重要依据。
本文阐述了交通事故车速鉴定的方法和过程，并通过几个真实的案例讨论了如何进行车速鉴定。
关键词：交通事故、车速鉴定一、引言车速鉴定在道路交通事故鉴定中的重要性是众所周知的：它不仅是分析事故的性质、确定发生事故原因的重要证据，同时又是对道路交通事故作出责任认定的重要依据。
车速鉴定要求依据现有的证据和发现线索，通过理论分析和逻辑推理再现事故的发生过程，特别是要定量地计算出肇事车辆事故发生前的行驶车速。
车速鉴定的基本理论工具是力学。
无论事故多么复杂，案情如何扑朔迷离，一切现象的背后，都是力学规律在起作用。
现今我国的车速鉴定起步较晚，目前还处在探索阶段。
公安部于2006年8月29日发布，2006年11月1日实施的《典型交通事故形态车辆行驶速度技术鉴定》GA/T643-2006，以及2016年12月13日发布，2017年7月1日实施的国家标准《道路交通事故车辆速度鉴定》GB/T33195-2016 规范了公安机关交通管理部门指派或委托的专业技术人员、鉴定机构对车辆行驶速度的技术鉴定。
本文作者从事交通事故车速鉴定长达十多年，进行过两千多起案例的车速鉴定。
作者精选出五较为典型常见的案例，从实战角度出发，分五个专题介绍车速鉴定的基本方法。
因选定的五个案例鉴定报告均在2016年前完成，采取的鉴定标准均为《典型交通事故形态车辆行驶速度技术鉴定》GA/T643-2006。
二、车速鉴定所需收集的证据１．采集现场尽可能详尽的事实和证据，包括：（1）肇事车辆的损伤部位，形变程度、碰撞痕迹、停止的位置和态势，档位的情况等（２）肇事车辆留在路面上的制动拖印，轮胎擦地印、侧滑印、车身刮擦地面印迹等。
车速分析报告
车速分析报告1. 引言车速是衡量车辆行驶速度的重要参数，对于交通安全和交通效率具有重要意义。
通过分析车速数据，可以帮助我们了解车辆在不同路段和不同时间的行驶情况，为交通规划和交通管理提供科学依据。
本报告将对车速数据进行分析，得出结论和建议。
2. 数据来源车速数据是通过交通监控系统收集得到的，包括不同路段和不同时间段的车速记录。
数据源包括交通摄像头、道路感应器等设备，以及汽车导航系统的GPS定位数据。
数据包括车辆的车速、时间和位置等信息。
3. 数据分析方法本报告使用了以下数据分析方法来对车速数据进行分析：3.1 平均车速计算计算每个时间段（例如每小时或每十分钟）的平均车速，以了解不同时间段的车速变化情况。
3.2 峰值车速计算计算每个时间段的最高车速，以了解交通拥堵情况和交通状况。
3.3 车速分布分析对车速数据进行频率分布分析，以了解车速分布的形状和特征。
3.4 车速与其他变量的关系分析分析车速与其他变量（例如道路类型、时间、天气状况等）之间的关系，以了解这些变量对车速的影响。
4. 结果与分析4.1 平均车速变化经过对车速数据的计算和分析，得出不同时间段的平均车速变化趋势。
结果显示在高峰时段（例如早上和下班时间），平均车速较低，交通状况较为拥堵；而在非高峰时段，平均车速较高，交通状况较为畅通。
4.2 峰值车速情况通过计算每个时间段的最高车速，可以了解到交通拥堵情况。
结果显示，交通拥堵主要发生在高峰时段和交通繁忙的路段，而在其他时间和路段，车速相对较高。
4.3 车速分布特征对车速数据进行频率分布分析，可以得到车速分布的形状和特征。
结果显示，车速呈现正态分布的特征，大部分车速集中在平均速度附近，少部分车速较低或较高。
4.4 车速与其他变量的关系通过分析车速与其他变量（例如道路类型、时间、天气状况等）之间的关系，可以了解这些变量对车速的影响。
结果显示，道路类型对车速影响较大，高速公路上的车速较高，而市区道路上的车速较低。
交通事故中的车速鉴定方法利用动量守恒计算车速
国外利用志愿者和猴、猪等动物进行了模拟实验，建立
了一些乘员受伤程度与有效碰撞速度之间的实验关系式。在
下面的案件中，将运用这些关系式，建立第二个关于v10和v20
的方程。这样两个方程两个未知数，问题可完全求解。
案例分析
案例1：两辆小轿车相撞特大交通事故
甲车沿××线向市区行驶，乙车由向车道通过隔离绿化
式中，α甲和α乙分别为v甲和v乙与X轴的夹角。将相关数 据代入式（3）和式（4）得：
90 TRANSPOWORLD 2012 No.24 (Dec)
伤程度来估算甲车的有效碰撞速度，从而建立关于v甲0和v乙0 的第二个方程。根据医院出具的证明，甲车除驾驶员因车头 变形直接挤压死亡外，其余均属于轻伤。较严重的为髋骨、 股骨骨折，其原因为腰部受到碰撞的冲击加速度所引起。国 外通过模拟实验建立的相关公式为：
作者单位：广西大学物理科学与工程技术学院
91 2012年第24期 (12月下) 《交通世界》
甲车在作逆时针旋转的同时向后倒退，其重心与右前轮 后退距离相近，取 ，则：
v乙0前面取正号，是因为我们在表述动量守恒时对v乙0已 取了负号；代入相关数据，得：
联立式（5）和（6），解出：
（6）
但v甲0还不是甲车事故前的行驶车速，根据现场图，甲
车是在制动
距离后才与乙车相撞，故甲车事故
前的行驶车速为：
取
，则：
考虑到甲车轮胎为横滑，摩擦系数取值较高，取 ，则：
动量守恒表达式为：
根据车辆信息， 代入上式得：
，将相关数据
（5） 一个方程不能求解两个未知数。我们可利用甲车乘员受
因此，肇事小客车事故前的行驶车速约为64km/h，而多 功能拖拉机的行驶车速约为44km/h。
基于交通事故中车速鉴定的研究
基于交通事故中车速鉴定的研究摘要：车速鉴定首先要获得事故现场的各种基本数据，比如地面车辆轮胎摩擦痕迹、事故现场周边的监控资料、车辆上存储的相关行驶数据和路面摩擦系数等，再依据《道路交通事故车辆速度鉴定》（GB/T33195-2016），可计算出事故车辆碰撞时段的车速数据。
根据目前鉴定技术的发展现状和特点，获得鉴定车速的数据方法可归纳为四种：事故车辆现场碰撞痕迹、事故车辆行驶状态电子数据，事故车辆道路和车载监控视频、事故现场路况。
关键词：交通事故；行驶速度；车速鉴定；参数研究随着社会的发展进步，新技术的发展和革新，势必会对道路交通事故鉴定行业发展产生深远影响。
事故车速鉴定的方法会越来越多，越来越精确，为交通事故处理提供更高质量的鉴定数据，其目的是给车速鉴定提供更科学、更合理，更省时的计算方式，最终更好地还原事故发生时的状态、公平的划分事故责任、减少道路事故发生和维护交通道路安全。
同时，这也带来一定的社会价值和经济价值，具有重要的现实意义。
1交通事故的车速鉴定方法以及计算思路车速鉴定的基本理论工具是力学原理，机动车在发生事故的过程中会有各种运动，比如制动，侧滑，倾翻，坠入山谷，以及机动车与机动车，机动车与自行车，机动车与人之间的碰撞，都属于机械运动的范围，所以都遵循力学原理。
事故中的肇事方的车辆的车速鉴定有多种方法。
而汽车发生了交通事故分为三个阶段，分别为碰撞前，碰撞中，碰撞后。
在碰撞前，驾驶员要发生危险时，一般会识别，判断，采取措施，所以发生事故的原因有可能是驾驶员发现过晚或者是采取的措施是错误的，所以车辆会发生失控，导致事故的发生，也可能与其他的车辆发生碰撞，导致双方都受伤了。
碰撞中是两辆车发生碰撞的过程，这个过程使车辆快速接触，相互之间发生了力的作用，导致车辆受损并且改变了车辆原来的运动方向和速度。
1.1利用事故现场的轮胎印迹来进行车速鉴定肇事车辆的车速鉴定可以通过事故现场的轮胎印迹鉴定，运用刹车印公式或侧滑时的临界速度公式进行计算。
车联网中的车辆碰撞预测与智能安全研究
车联网中的车辆碰撞预测与智能安全研究车辆碰撞是道路交通中常见的事件，造成了大量的人员伤亡和财产损失。
为了解决这一问题，并提高道路交通的安全性，车联网技术中的车辆碰撞预测与智能安全研究变得越来越重要。
本文将深入探讨车联网中车辆碰撞预测技术的原理、应用和挑战，以及智能安全研究的潜力和展望。
车辆碰撞预测是车联网中的一项关键技术，它基于传感器技术、通信技术和数据分析技术，实现对车辆碰撞风险的实时监测和预测。
车辆碰撞预测主要依靠车辆之间和车辆与基础设施之间的通信，通过交换车辆状态信息和环境信息，分析和预测潜在的碰撞风险，并及时采取相应的措施避免碰撞的发生。
车辆碰撞预测技术的原理主要包括：1. 数据采集和传输：车辆通过传感器采集到的数据包括车速、加速度、位置等信息，通过通信网络传输到云服务器进行处理和分析。
2. 数据分析和建模：云服务器接收到车辆数据后，利用机器学习和数据挖掘技术，对大量数据进行处理和分析，建立起车辆碰撞预测模型。
3. 风险评估和预测：基于建立的模型，云服务器可以对车辆所处的道路环境和交通状况进行实时评估和预测，判断车辆是否存在碰撞风险，并发出预警信号。
车辆碰撞预测技术在车联网中的应用非常广泛。
首先，它可以用于车辆自身的安全保护。
当车辆在高速行驶或复杂路况下，无法全面感知道路情况时，通过车辆碰撞预测技术，可以提前预警驾驶员避免碰撞的发生。
其次，车辆碰撞预测技术还可以应用于城市交通管理。
通过采集和分析车辆状态和交通流量信息，交通管理部门可以实时掌握交通拥堵和交通事故的情况，及时调整交通信号灯和道路限速，减少交通事故的发生。
然而，车辆碰撞预测技术在实际应用中还面临一些挑战。
首先，车辆碰撞预测需要大量的数据支持，但现实中车辆之间的通信和数据采集存在一定的困难，因此数据的可靠性和准确性是一个重要问题。
其次，车辆碰撞预测技术需要高度精准的模型和算法支持，以准确地预测碰撞风险，但现有的模型和算法在效率和准确性上仍存在改进空间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
［ ｂ ｔａｔ Ｂ ｓｄｏ ｅｉｖ ｓｇｔ ｎ ｉｔ ｃｒ ｉ ｃ ｃｉｅｔ ｉ Ｂ ｉｎ ，ｔｅｒｌ ｉｎ ｅ ｅｎ ｖｈｃ Ａ ｓ ｃ］ ａｅ ｎｔ ｎ ｅｔ ａｉ ｎ ａ— ｃ ｌ ａｃｄｎｓ ｎ ｅ ｉｇ ｈ ｅ ｔ ｓｂ ｔ ｅ ｅ ｉ ｅ ｒ ｈ ｉ ｏ ｏ ｂｙｅ ｊ ａｏ ｗ ｌ
汽
车
工
程
２０ ０ ９年 （ ３ 卷 ） ｌ 第 １ 第 ２期
Ａｕ ｏ ｏｉ ｇｎｅ ｒｎ ｔｍ ｔ Ｅｎ ｉ ｅｉ ｇ ｖｅ
２ ０２ ９ ０９ ３
基 于信 息 融 合 的轿 车碰 撞 两 轮 车 事 故 车 速 分 析 术
袁 泉， 郭 锐， 胡晓 佳 ， 李一兵
１０ ８ ） ００ ４ （ 清华大学 ， 汽车安全与节能国家重点 实验室 ， 北京
［ 摘要］ 在对北京市轿车与两轮车碰撞 事故调研 分析 的基础上 ， 深入分 析车辆 、 面遗 留痕 迹特 征与汽 车碰 路 撞特点之间 的联系 ， 选择 与轿 车碰撞速度相关 的人体一 风窗玻 璃接 触 、 人体及车辆与路面接触 的痕迹特征参 数 ， 运用 人工神经 网络方法建立 了轿车与两轮车碰撞事故的车辆碰撞 速度分类预测模型。该 模型融合了人一 路相互作用 车一 的痕迹特征信息 ， 采用实 际事故案例提取 的可靠样本对其进行训练并应用于车速估算 。
关键词： 轿车一 两轮车碰撞事故； 车辆碰撞速度 ； 信息融合 ； 人工神经网络 Ａｎ Ａｎ ｌｓｓｏ ｈ ｃｅ Ｓ ｅ ｄ ｉ ａ — ｉｙ ｌ ｃｄ ｎ ｓＢ ｓ ｄ ｏ ｎ ｏｍａｉｎ Ｆ ｓｏ ａｙ ｉ ｎ Ｖｅ ｉｌ ｐ ｅ ｎ Ｃ ｒｂｃ ｃｅ Ａｃ ｉｅ ｔ ａ ｅ ｎ Ｉｆ ｒ ｔ ｕ ｉｎ ｏ
缺 乏路 面痕迹 的汽车碰 撞 自行车 等类 型 交通 事故 的
车 速鉴定 工作 。
故很多事故现场未能勘测出汽车的制动印迹等代表 车辆运动特性的信息。此外 ， 路面接触点位置是 事 故再现分析的关键点 ， 一般很难精确勘测 ， 因此更 增 加了对此类事故分析 的难度。国内外对汽车碰撞 自 行车事故 的车速分析方法进行了统计 、 实验和仿 真 等研究 。即使是在发达 国家 ， 自行车事故 的车 速分析工作也 尚未建立起一整套公认 的理论体系 、
Ｙｕ ｎＱｕ ｎ， ｏＲｕ ， ａｊ ａ ａ Ｇｕ ｉ ＨｕＸｉｏｉ Ｌ ｉｉｇ ａ＆ ｉ ｂｎ Ｙ
Ｔｉｇ ｕ ｎｖｒｔ， ｔｔ ｅ ａｏａｏｙｏ ｕｏ ｏｉ ｏ￣ ｎ ｎｒｙ Ｂ ￣ｎ １０ ８ ｓ ｈａ Ｕ ｉ ｓｙ Ｓａ Ｋ ｙＬ ｂｒｔ ｔｍ ｔ ｓ ｔ ａｄＥ ｅｇ ， ｅｉ ｎ ｅｉ ｅ ｒ ｆＡ ｅ ｖ ｆｙ ｉｇ ０ ０ ４
在交通 事 故处理 过程 中， 速是 认定 事 故责 任 、 车
分 析事故 致 因的一个 重要依 据 。 由于汽 车碰 撞两 轮
车事 故本 身 的复 杂性 ， 得 事 故再 现 和机 动 车 速 度 使 鉴定 工作 具 有 较 大 的不 确 定 性 。例 如 装 有 Ａ Ｓ的 Ｂ 汽车 在制动 过程 中一 般 难 以 留下 明显 的制 动 印迹 ，
基础 数据 和鉴定 方法 。 理 论 进 行 车 速 鉴 定 的方 法 利 已经 比较成 熟 ， 是存 在 一 定 的局 限性 。如对 路 面 但
痕 迹 缺失 的 事 故 案 例 ， 动 车速 度 鉴 定 难 以 开 展 。 机 鉴 于此 方面 的情 况 ， 急需 探 索 新 的 分 析 方 法来 解 决
ｉ ａ ｔｃ ａａ ｔｒ ｔ ｓａ ｄｔ ｃ ｅ ｔｒｓｒｍａｎ ｄｏ ｅ ｉｌ ｎ ｏ ｄ ｓ ｒ ｃ ｒ ｎ ｌｚ ｄ ｙｕ ｉｇＡＮＮ ｍｅｈ ｄ， ｍｐ ｃ ｈ ｒｃｅｉ ｉ ｎ ｒ ｅｆａｕｅ ｅ ｉｅ ｎｖ ｈｃｅａ ｄ ｒａ ｕ ｆ ｅａｅａ ａｙ ｅ ．Ｂ ｓ ｓｃ ａ ａ ｎ ｔｏ ｔｅｃ ｌｉ ａ ｔ ｐ ｅ ｅａｅ ｒｃ ｅ ｔｒ ａａ ｔｒ ｆｃ ｎａｔ ｅｗ ｅ ｕ ｎ ａ ｄ ｗ ｎ ｓｒｅ ｈ ａ ｍｐ ｃ ｅ ｄ ｒｌｔｄ ｔａ ｅｆａｕｅ ｐ ｒｍｅｅｓｏ ｏ ｔｃｓｂ ｔ ｅ ｎ ｈ ｍａ ｎ ｉｄ ｃｅ ｎ，ｈ ｍａ ｎ ｏ ｄ ＂ ｓ ｕ ｎ ａ ｄ ｒａ
ｓ ｒ ｃ ｓｗｅｌ ｓ ｖ ｈ ｃｅ ａ ｄ ｒ ａ ｕ ｆ ｃ ｒ ｅｅ ｔ ｄ ｔ ｕ ｌ ａ ｍｐ ｃ ｐ ｅ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｍｏ ｅ ｕ ｆ ｅ ａ ｌ ａ ｅ ｉｌ ｎ ｏ ｄ ｓ ｒ ｅ ａ ｅ ｓ ｌ ｃｅ ｏ ｂ ｉ ａ ｃ ｒｉ ａ ｔｓ ｅ ｄ ｃａ ｓ ａ ｉ ／ ｒ ｄ ｃｉ ｄ ｌ ａ ａ ｄ ｉ ｆ ｏ ｏ ｆｒ ｃ ｒｂ ｃ ｃ ｅ ａ ｃｄ ｎ ｓ ｈ ｄ ｌ ｏ ａ — ｉｙ ｌ ｃ ｉｅ ｔ．Ｔ ｅ ｍｏ ｅ ，ｍｅ ｇｎ ｇ ｔ ｅ ｅ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｏ ａ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｎ ｉｎ ｄ ａ ｏ ｅ，ｉ ｔ ｉｅ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｈ ｒｔ ｎ ｏ ｍａｉ ｆ ｒ ｃ ｅ ｔ ｒ ｓｍｅ ｔ ｅ ｂ ｖ ｏ ｈ ｏ ｔ ｏ ｓｒ ｎ ｄ ａ ｂ ｈ ｅｉｂ ｅ ｓ ｍｐ ｅ ｘｒ ｃｅ ｏ ｒ ａ ｃ ｉ ｅ ｔｃ ｓ ｓ ａ ｄ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｅ ｉｌ －ｐ ｅ ｓ ｍａ ｉｎ ｙ ｔ ｅ ｒ ｌ ｌ ａ ｌ ｓｅ ｔａ ｔ ｄ ｆ ｍ ｅ ｌａ ｃｄ ｎ ａ ｅ ｎ ｐ ｌ ｏ ｖ ｈ ｃ ｅ ｓ ｅ ｄ ｅ ｔ ｔ ． ａ ｒ ｅ ｉ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｃ ｒ ｂ ｃ ｃ ｅ ａ ｃｄ ｎ ｓ；ｖ ｈ ｃｅ ｉ ｐ ｃ ｐ ｅ ｙ ｒ ｓ ａ － ｉｙ ｌ ｃ ｉ ｅ ｔ ｅ ｉｌ ｍ ａ ｔｓ ｅ ｄ；ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｕ ｉ ｎ；ＡＮＮ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｆ ｓｏ