Алгоритмы построения перспективной сетки для анализа ДТП
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-3-657-669Ключевые слова:
перспективная сетка, мерный объект, вычисление расстояний, точки схода, одноточечная перспектива, двухточечная перспективаАннотация
Следователи отдела по расследованию дорожно-транспортных происшествий сталкиваются с значительными затруднениями в своей работе. В настоящее время они вынуждены использовать несколько различных программ для анализа ДТП, что существенно усложняет процесс и снижает его эффективность. Более того, многие программы, которые ранее предоставляли все необходимые функции в едином решении, больше не доступны на рынке из-за санкций. Это создает значительный пробел в инструментах, доступных следователям, и усложняет выполнение их задач по расследованию и анализу дорожных происшествий. В данной статье описывается метод построения перспективной сетки с использованием одной или двух точек схода на мерном объекте. Этот подход является эффективным решением для следователей отдела по расследованию дорожно-транспортных происшествий, так как позволяет точно измерять расстояния и пропорции объектов на фотографии. Разработанный метод представляет собой первый шаг в решении указанной проблемы, интегрируя ключевые функции анализа в одном программном решении и улучшая тем самым эффективность и точность работы следователей.
Скачивания
Библиографические ссылки
Барышников А.П. 1955. Перспектива М.: Искусство, 204.
Зинин А.М., Вашко П.И., Кудалин А.П., Юможапов Р.С. 2022. Фототехническая экспертиза: Методические рекомендации. М.: ЭКЦ МВД России, 81.
Макарова М.Н. 2005. Практическая перспектива: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений. М.: Академический Проект, 400.
Никонов В.Н. 2016. Измерение по фотографии. Как правильность заключения специалиста была закреплена судом. URL: https://pravorub.ru/articles/73408.html
Новиков И.А., Лазарев Д.А., Зиборова Е.И., Жихарев А.Г. 2024. Совершенствование дорожно-транспортной экспертизы в сфере безопасности дорожного движения путем внедрения методологии комплексного определения составляющих механизма дорожно-транспортных происшествий. Мир транспорта и технологических машин. № 1-3 (84): 71–81.
Петрова В.В. 2020. Линейная перспектива и тени: электронное учебное пособие. Тольятти: Изд-во ТГУ, 157.
Ратничин В.М. 1982. Перспектива. Киев: Вища школа, 232.
Саунина В.М. 2018. Рисунок. Основы изобразительной грамоты для начинающих. Екб.: Ridero, 140.
Саунина В.М., Саунина У.Н. 2021. О рисунке. Основы изобразительной грамоты для начинающих. Екб.: Издательские решения, 62.
Соловьёв С.А. 1980. Перспектива М.: Просвещение, 143.
Шешко И.Б. 1981. Построение и перспектива рисунка. Учеб. Пособие для студентов пед. ин-тов по спец. № 2121 «Педагогика и методика нач. обучения». 3-е изд., доп. Мн.: Выш. школа, 136.
Attebery C. 2018. The Complete Guide to Perspective Drawing: From One-Point to Six Point. Routledge, 370.
Cole R.V. 2012. Perspective for Artists. Courier Corporation, 288.
D'Amelio J. 2004. Perspective Drawing Handbook. Dover Publications, 96.
Howse J., Minichino J. 2022. Learning OpenCV 5 Computer Vision with Python. Packt Publishing Ltd., 93.
Kaehler A., Bradski G. 2016. Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library. O'Reilly Media, Inc., 1024.
Luo B., Kou Z., Han C., Wu J. 2023. A “Hardware-Friendly” Foreign Object Identification Method for Belt Conveyors Based on Improved YOLOv8. Applied Sciences, 13(20): 11464.
Norling E.R. 2012. Perspective Made Easy. Courier Corporation, 224.
Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. 2016. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recogni-tion (CVPR). 779–788.
Robertson S., Bertling T. 2013. How to Draw: Drawing and Sketching Objects and Environments from Your Imagination. Design Studio Press, 208.
Просмотров аннотации: 44
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
