Problems of calculating the speed of two-wheeled motor vehicles in an accident

Brylev, Ilya; Evtiukov, Sergei; Evtiukov, Sergey

doi:10.1016/j.trpro.2018.12.047

Cited by 100 publications

(4 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Several studies have been carried out to propose car crash image and video databases, as well as road accident prediction and analysis models. The main areas of interest that these models study are (a) road accident forecasting [11][12][13][14][15][16] using driving recorder videos [17][18][19] or traffic surveillance cameras [20][21][22], (b) detection of problematic areas for circulation [6,[23][24][25], (c) real-time detection of traffic incidents [26,27], and (d) speed calculation [28].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Who Was Wrong? An Object Detection Based Responsibility Assessment System for Crossroad Vehicle Collisions

Yawovi

Kikuchi²,

Ozono³

2022

View full text Add to dashboard Cite

Car crashes, known also as vehicle collisions, are recurrent events that occur every day. As long as vehicles exist, vehicle collisions will, unfortunately, continue to occur. When a car crash occurs, it is important to investigate and determine the actors’ responsibilities. The police in charge of that task, as well as claims adjusters, usually process manually by going to the crash spot, collecting data on the field, drafting the crash, and assessing responsibilities based on road rules. This later task of assessing responsibilities usually takes time and requires enough knowledge of road rules. With the aim to support the police and claims adjusters and simplify the process of responsibility determination, we built a system that can automatically assess actors’ responsibilities within a crossroad crash. The system is mainly based on image detection and uses a rule-based knowledge system to assess responsibilities within driving recorders’ videos. It uses the crash video recorded by one of the involved vehicles’ driving recorders as the input data source and outputs the evaluation of each actor’s responsibility within the crash. The rule-based knowledge system was implemented to make the reasoning about responsibility assessment clear and allow users to easily understand the reasons for the results. The system consists of three modules: (a) a crash time detection module, (b) a traffic sign detection module, and (c) a responsibility assessment module. To detect a crash within a video, we discovered that the simple application of existing vehicle detection models would result in wrong detections with many false positives. To solve the issue, we made our proposed model take into account only the collided vehicle, its shape, and its position within the video. Moreover, with the biggest challenge being finding data to train the system’s detection models, we built our own dataset from scratch with more than 1500 images of head-on car crashes within the context of crossroad accidents taken by the driving recorder of one of the vehicles involved in the crash. The experiment’s results show how the system performs in (1) detecting the crash time, (2) detecting traffic signs, and (3) assessing each party’s responsibility. The system performs well when light conditions and the visibility of collided objects are good and traffic lights’ view distances are close.

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Who Was Wrong? An Object Detection Based Responsibility Assessment System for Crossroad Vehicle Collisions

Yawovi

Kikuchi²,

Ozono³

2022

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…При проєктуванні кузовних конструкцій важливо, з урахуванням перспективи розвитку, розглядати можливість їх навантаження в різних аварійних ситуаціях [1], деякі з яких поки що навіть не передбачені існуючими стандартами, але мають важливе значення для зниження травмування та збереження життя людини. Статистика показує, що ДТП з легковими автомобілями відбуваються при зіткненнях фронтальних -59 %, кососиметричних -35 %, бічних -16 %, наїзді на автомобіль ззаду іншого транспортного засобу -10 % і перекиданні -23 %.…”

Section: аналіз останніх досліджень і публікаційunclassified

Методичні Засади Визначення Пасивної Безпеки Кузовних Конструкцій Колісних Транспортних Засобів

Rogovskii¹

2021

Bull. LNAU. AgroEngRes

View full text Add to dashboard Cite

У статті викладено вдосконалення методичних засад визначення пасивної безпеки кузовних конструкцій колісних транспортних засобів завдяки застосуванню методу кінцевих елементів. Відповідно до методології пасивна безпека колісних транспортних засобів значною мірою забезпечується конструкцією їхніх кузовів та кабін. Саме вони сприяють поглинанню основної частини енергії удару, що виникає під час дорожньо-транспортної пригоди, і забезпечують збереження всередині салону залишкового життєвого простору для водія, пасажирів і зменшення аварійних навантажень, які діють на них. Відповідно до існуючих вимог і для зручності їх застосування в процесі проєктування кузовних конструкцій колісних транспортних засобів розроблено чотири критерії оцінки пасивної безпеки кузовних конструкцій. Згідно з методикою, на початковому етапі проєктування, коли ще відсутні креслення поверхонь, геометрія кузовної конструкції повинна попередньо вибиратися за її раціональної силової схеми з урахуванням вимог пасивної безпеки і міцності самої конструкції. При цьому мають визначатися необхідні розміри конструктивних перерізів, їх співвідношення між силовими елементами. У цьому разі слід застосовувати інженерний метод розрахунку конструкцій за граничним станом, заснований на кінематичній теоремі. У разі досягнення належного збігу результатів за окремими вузлами рекомендується продовжувати розробку кінцево-елементної моделі всієї конструкції. Паралельно належить вести підготовку до випробувань хоча б одного зразка конструкції для здійснення остаточної верифікації результатів. При їх належній збіжності отриману кінцево-елементну модель можна використовувати для оцінки пасивної безпеки конструкції в умовах дії всіх регламентованих стандартами видів аварійного навантаження. У цьому разі оцінку пасивної безпеки змінених варіантів конструкції (модифікацій базової моделі) можна вже здійснювати без проведення експериментів. Існуючі сучасні пакети програм LS-Dyna і Abaqusі дозволяють це робити на належному рівні.

show abstract

“…Moreover, during the collision and post-collision phases, a separation of the motorcyclist from the motorcycle takes place frequently, resulting in different trajectories and end positions. Further uncertainties arise from the estimation of the energy equivalent speed (EES) and of the change of velocity, which is difficult especially for PTWs [ 6 , 7 ]. In practical casework, acceptable reconstruction results can be achieved if all traces, injuries, and connecting facts are considered.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Stabbed by motorcycle? Reconstruction of an unusual traffic accident

Muggenthaler

Bismann²,

Autsch

et al. 2022

Int J Legal Med

View full text Add to dashboard Cite

The reconstruction of traffic accidents involving powered two-wheelers (PTWs) frequently proves to be a challenging task. A case in which a fatal head-on crash of a PTW with a small truck where only minor vehicles damage was observed but resulted in isolated fatal chest trauma is discussed here. External examination of the corpse revealed two lacerations on the back, at the first glance implying sharp trauma. Based on the accident traces, the technical expert assumed an emergency break of the PTW rider resulting in a rotation of the PTW in terms of a wheelie on the front wheel. The first contact between the PTW rider and the tail end of the small truck probably occurred with the upper side of the helmet, and then, the back handle of the PTW caused the stab-like injuries followed by compression of the rider between the small truck or asphalt and the PTW. Based on the few accident traces available, neither a reconstruction of the pre-impact velocity nor a detailed reconstruction of the PTW rider kinematics was possible. However, using an interdisciplinary approach, the principal collision position as well as the injury mechanisms could be reconstructed.

show abstract

Problems of calculating the speed of two-wheeled motor vehicles in an accident

Cited by 100 publications

References 2 publications

Who Was Wrong? An Object Detection Based Responsibility Assessment System for Crossroad Vehicle Collisions

Who Was Wrong? An Object Detection Based Responsibility Assessment System for Crossroad Vehicle Collisions

Методичні Засади Визначення Пасивної Безпеки Кузовних Конструкцій Колісних Транспортних Засобів

Stabbed by motorcycle? Reconstruction of an unusual traffic accident

Contact Info

Product

Resources

About