Цилиндрическая стереопара по данным автомобильных видеорегистраторов как инструмент инспекции ДТП

Настоящая статья посвящена анализу потенциала применения цилиндрической стереопары снимков, формируемой из видеозаписей автомобильных регистраторов, в качестве фотограмметрического инструмента документирования и измерений на месте дорожно-транспортных происшествий. Рассматриваются существующие альтернативные технологии — методы Visual SLAM, визуальная одометрия, всенаправленные камеры и панорамное картографирование — проводится сравнительный анализ их возможностей и ограничений с геодезической точки зрения. Обоснована научная новизна предлагаемого метода и его востребованность для органов дорожной полиции, страховых компаний и геодезических организаций. Описываются ключевые направления исследований: методика калибровки потребительских видеорегистраторов, оценка влияния качества камеры на метрическую точность, автоматизация процесса распознавания объектов дорожной инфраструктуры с применением методов машинного обучения.

Цилиндрическая стереопара, видеорегистратор, ДТП, фотограмметрия, инспекция, страховая экспертиза, Visual SLAM, визуальная одометрия, машинное обучение, дорожная инфраструктура.

This paper investigates the potential of cylindrical stereo image pairs, derived from dashcam video footage, as a photogrammetric tool for documentation and measurement at road traffic accident scenes. Existing alternative technologies — Visual SLAM, visual odometry, omnidirectional cameras, and panoramic mapping — are reviewed, and a comparative analysis of their respective capabilities and limitations is conducted from a geodetic perspective. The scientific novelty of the proposed method is substantiated, along with its practical relevance for traffic police authorities, insurance companies, and surveying organizations. The key research directions addressed include: a calibration methodology for consumer-grade dashcams, assessment of the influence of camera quality on metric accuracy, and automation of road infrastructure object recognition using machine learning techniques.

Cylindrical stereo pair, dashcam, road traffic accident, photogrammetry, scene inspection, insurance assessment, Visual SLAM, visual odometry, machine learning, road infrastructure.