CN114070848A - 一种交通事故的邻近关键车辆搜寻方法及搜寻*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种交通事故的邻近关键车辆搜寻方法及搜寻***，包括云端服务器和车载终端；云端服务器包括通讯模块、计算模块；通讯模块用于与车载终端进行信息交互，计算模块用于生成车辆数据表和邻居数据表、计算邻近关键车辆位置；车载终端包括通讯模块、定位模块、计算模块、传感器模块，定位模块用于生成车辆的经纬度坐标位置，计算模块用于计算车辆的时间、速度，传感器模块用于计算车辆的加速度值，通讯模块用于与云端服务器进行信息交互；本发明提能够适应大多数交通场景，增加了目前交通事故取证的多样性，适应场景广泛；且能够降低事故取证难度，还原事故现场，杜绝伪证，提高了交通事故责任鉴定准确性和公平性。

Description

一种交通事故的邻近关键车辆搜寻方法及搜寻***
技术领域
本发明涉及一种交通事故的邻近关键车辆搜寻方法及搜寻***，属于交通设备技术领域。
背景技术
现有的交通事故取证方法多依赖于车载行车记录仪、道路摄像设施以及事故相关人员自述。在一些交通场景中，部分交通事故发生时，可能因自车行车记录仪拍摄死角、缺少道路摄像设施等因素对事故现场取证造成不便，希冀藉由邻近车辆的行车记录仪拍摄视频协助还原交通事故现场、责任鉴定等重要作用。检索相关技术，专利文件(申请号CN201810344553.7一种基于区块链的行车记录信息处理方法)提供一种事故发生后将视频图像加入区块链的固化证据技术，保证暨有证据不可否认与不可篡改等特性；专利文件(申请号CN201810705479.7基于区块链的事故数据处理方法)提出将行经事故现场的周边车辆以及路基设备中的事故数据写入区块链，用于事故责任判决；专利文件(申请号CN201810446923.8一种基于区块链的网联汽车精准事故处理方法)运用车辆事故现场的智能终端采集现场数据并上链，由多方参与完成事故处理，提高了事故处理过程透明度；专利文件(申请号CN201910298644.6一种基于区块链的收集交通事故信息的架构及工作方法)提供一种云服务层、边缘计算层、感知层的三层架构，包括事故信息查询、回传、路边单元共识、存储四步，采用边缘计算技术，有效减轻路边单元负担，提高信息收集效率。
综观前述技术方案，未能在事故发生后藉由搜寻技术找出事故发生前后的邻近相关车辆。又而，事故车辆本车行车记录仪拍摄车前视频，缺少事故发生时其它邻近相关车辆视角所截录的事故发生过程；再而，邻近相关车辆的行车记录仪虽截录事故发生经过，却不知该向何处提供具有关键意义的记录视频以供还原或重建事故发生过程，导致虽有关键视频却无处可用，或虽有关键视频却不知如何取得。
发明内容
针对现有技术的不足，为了克服现存的事故周边车辆搜寻难度较大，筛选邻近关键车辆和取证繁琐、困难的不足，本发明提供交通事故的邻近关键车辆搜寻方法，在事故发生后依不同情况可选用车间搜寻、集中搜寻、或混合式的协同搜寻找出邻近关键车辆并所索取关键视频。该方法不仅能够高效、精确的搜寻到邻近关键车辆，而且能自动截取与事故相关的车载行车记录仪拍摄视频片段，其获取过程无人为干涉，即刻自动加密上链，保证了数据的真实性。
本发明的技术方案如下：
一种交通事故的邻近关键车辆搜寻***，包括云端服务器和车载终端；
云端服务器包括通讯模块、计算模块；通讯模块用于与车载终端进行信息交互，计算模块用于生成车辆数据表和邻居数据表、计算邻近关键车辆位置；
车载终端包括通讯模块、定位模块、计算模块、传感器模块，定位模块用于生成车辆的经纬度坐标位置，计算模块用于计算车辆的时间、速度，传感器模块用于计算车辆的加速度值，通讯模块用于与云端服务器进行信息交互；
车辆通过无线网络或移动网络连接互联网，形成车辆与车辆间、车辆与服务器间的通讯网络如图1，进行身份认证、讯息交互以及数据更新；
所述的身份认证为车辆利用通讯网络连接服务器与区块链(Block Chain)进行公钥交换(Upload Hash(PKA))；所述的讯息交互为车辆按一定周期的将车辆的特征讯息发送给云端服务器与邻近车辆以维护车辆数据表或邻居数据表，所述特征讯息包括经纬度坐标位置、时间、速度、轨迹、加速度值；所述的数据更新其一运作为任一车辆接收到邻近车辆所发出的特征讯息而实时更新本车的邻居数据表；所述的数据更新其二运作为服务器利用车辆所发送的特征讯息所更新的每台车辆实时位置的车辆数据表。
优选的，通讯模块采用星云互联智能路测终端T-Station或华砺智行MOCAR I-Classic RSE，计算模块采用Amazon EC2，定位模块采用星云互联智能车载终端V-Box或华砺智行MOCAR V-Classic OBE，传感器模块采用北京科技AKE392B。
优选的，讯息交互的周期为每1～10秒。依实况而定，例如每1秒、每5秒、每10秒。
优选的，所述邻近车辆为相互距离在0m～1000m之间的车辆，车辆与车辆间在不利用转传的方式所能实现的车车直连通讯。
一种交通事故的邻近关键车辆搜寻方法，包括步骤如下：
(1)、车辆利用通讯网络，将车辆的特征讯息定期发送给邻近车辆与云端服务器以维护车辆数据表，同时实时更新邻居数据表；
(2)、当发生交通事故时，事故车辆将自身的特征讯息上传至云端服务器存储记录；同时，云端服务器的计算模块根据事故车辆的经纬度坐标位置，结合高精电子地图获取道路特征、路段类型，排除无关车辆，初步判定事故邻近关键车辆的搜索范围；所述路段类型包括双/单向、有/无隔离带；
(3)缩小搜索范围，筛出邻近关键车辆；
(4)请求邻近关键车辆上传事故视频。
优选的，步骤(2)中，事故车辆的特征讯息上传包括车辆自动上传和驾乘人员手动上传；车辆自动上传为车辆车载传感器模块监测异常时触发自动上传指令；如，利用传感器信号(例如加速度计)侦测加速度的变化值，当变化值超出阈值(比如±12G)时即判断为异常事件(判定为发生碰撞)，该设备广泛用于车载设备如行车记录仪)。
优选的，步骤(2)中，排除无关车辆的情况包括：所述排除无关车辆指在找出邻近关键车辆时是否排除对向来车；当事故发生于单向道路不存在对向来车，因此无需进行排除；当事故发生于在双向道路时，若车道之间存在隔离带且对向车道来车因隔离带遮挡而无法拍摄到交通事故，在找出邻近关键车辆时需排除对向来车，仅考虑同向行驶的车辆；若不存在隔离带，则对向来车具有一定的取证价值，因此不排除对向来车。
当发生交通事故时，因事故现场取证不便或不足以确定责任方，利用本发明找出邻近车辆可提供事故发生时的关键数据，此时本发明具备一定的优势。
优选的，步骤(3)中，筛选邻近关键车辆包括以下两种方式：
方式一，由云端服务器的计算模块查询车辆数据表；
方式二，由事故车辆的计算模块查询邻居数据表；
方式一：
云端服务器收到事故车辆的特征讯息后，选定交通事故发生前后一定时段，事故发生前n秒至事故发生前后m秒，优选的，交通事故发生前后一定时段为前10秒到后5秒；经推断，事故发生前5～10秒的驾驶行为是事故发生的重要特征，以事故车辆轨迹位点(共有m个位点)为中心筛选出搜索范围内的相关车辆，所述的搜索范围为发生事故车辆于事故发生前n秒至事故发生后m秒的行驶轨迹为圆心，以半径r米所形成的连续区域覆盖范围，即为邻近关键车辆，优选的，r预设为100m；也意为在事故发生前n秒的位点与事故车辆产生时空重迭的车辆。筛选的方式不限，可依编程方式实施；例如以SQL语言进行筛选、或以遍历数组的方式实现筛选；
方式二：
事故车辆以交通事故发生前后一定时段内以事故车辆轨迹位点为中心(共有m个位点)，筛选出搜索范围内的相关车辆，所述的搜索范围为发生事故车辆于事故发生前n秒至事故发生后m秒的行驶轨迹为圆心，以半径r米所形成的连续区域覆盖范围，即为邻近关键车辆，也意为在事故发生前n秒的位点与事故车辆产生时空重迭的车辆，筛选的方式不限，可依编程方式实施；例如以SQL语言进行筛选、或以遍历数组的方式实现。
进一步优选的，步骤(4)中，有3种方式请求邻近关键车辆上传事故视频：车间搜寻方法、集中搜寻方法、协同搜寻方法；
(1)车间搜寻方法
事故车辆藉由方式二找出邻近关键车辆，再用车车通讯以对这些邻近关键车辆发出搜寻指令，进行第一次搜寻；邻近关键车辆收到指令后，向事故车辆回复确认，并直接向服务器上传车载行车记录仪拍摄事故发生特定时段(例如前10秒至事故后5秒内，与步骤(3)中的时间段选取一致)的视频信息；为了避免遗漏，事故车辆若未收到所有邻近关键车辆的回复确认，会在一定时间内发出两次以上的搜寻邻近关键车辆指令，直至事故车辆收到所有邻近关键车辆的确认或时间截止，优选的，搜寻指令的时间为1～5min；上传完毕后，服务器会向事故车辆确认，事故取证完毕；该方法在交通流量大、拥挤道路占优。
(2)集中搜寻方法
事故车辆向云端服务器发送自身车辆的视频信息，云端服务器以方式一筛选出邻近关键车辆再藉由远程通信技术向邻近关键车辆发送请求，直接索要邻近关键车辆的视频信息；为了避免遗漏，云端服务器在一定时间内若未收到所有邻近关键车辆的回复确认会发出一次以上的搜寻邻近关键车辆指令，直至云端服务器收到所有邻近关键车辆的确认或时间截止；上传完毕后，云端服务器会向事故车辆以及邻近关键车辆确认，事故取证完毕；该方法的适用场景广泛，特别是交通流量较小、高速行驶路段；
(3)协同搜寻方法
综合了上述两种方法，其主要是为了弥补车间搜寻方法在某些场景下，可能存在部分邻近关键车辆因继续行驶超出通信范围或断讯，在规定时间内未能向事故车辆确认，造成遗漏，协同搜寻方法为车间搜寻方法与集中搜寻方法共同参与搜寻，首先利用车间搜寻方法进行搜寻，当利用车间搜寻方法事故车辆未收到所有邻近关键车辆的确认，进行集中搜寻方法进行搜寻，通过云端服务器向邻近关键车辆发送请求，索要视频信息。
进一步优选的，步骤(4)中，云端服务器接收到邻近关键车辆上传的视频信息后，为了能够尽可能缩减视频信息大小，减少服务器资源占用，并且保证充足的证据，利用信息过滤器对视频信息进行过滤处理，最终得到重要特征；信息过滤器为一模块，利用车辆视别码(车辆ID)、事件编号、或其它参数以过滤重复上传的视频。举例来说，因网络通讯的原因让同一车辆多次发送视频给服务器，此时服务器可利用信息过滤器排除重复或相似度较高的视频。
事故车辆前方预测100m以上的车辆会在邻近车辆筛选的r＝100时被替除。
本发明的有益效果在于：
本发明提供交通事故的邻近关键车辆搜寻方法，能够适应大多数交通场景，其一：增加了目前交通事故取证的多样性，提出了一套完整的交通事故的邻近关键车辆搜寻方法，适应场景广泛；其二：能够降低事故取证难度，还原事故现场，杜绝伪证，提高交通事故责任鉴定准确性和公平性。
附图说明
图1为云端服务器与车载终端通讯示意图；
图2为交通事故发生场景示意图；
图3为步骤(2)流程示意图；
图4为事故车辆A查询事故发生前10s中，100m范围内搜寻到的邻近车辆示意图；
图5为选用车间搜寻方法搜寻邻近关键车辆进行事故取证示意图
图6为选用集中搜寻方法搜寻邻近关键车辆进行事故取证示意图；
图7为采用协同搜寻方法搜寻邻近关键车辆示意图。
具体实施方式
下面通过实施例并结合附图对本发明做进一步说明，但不限于此。
实施例1：
一种交通事故的邻近关键车辆搜寻***，包括云端服务器和车载终端，如图1所示；
云端服务器包括通讯模块、计算模块；通讯模块用于与车载终端进行信息交互，计算模块用于生成车辆数据表和邻居数据表、计算邻近关键车辆位置；
车载终端包括通讯模块、定位模块、计算模块、传感器模块，定位模块用于生成车辆的经纬度坐标位置，计算模块用于计算车辆的时间、速度，传感器模块用于计算车辆的加速度值，通讯模块用于与云端服务器进行信息交互；
车辆通过无线网络或移动网络连接互联网，形成车辆与车辆间、车辆与服务器间的通讯网络如图1，进行身份认证、讯息交互以及数据更新；
所述的身份认证为车辆利用通讯网络连接服务器与区块链(Block Chain)进行公钥交换(Upload Hash(PKA))；所述的讯息交互为车辆按一定周期的将车辆的特征讯息发送给云端服务器与邻近车辆以维护车辆数据表或邻居数据表，所述特征讯息包括经纬度坐标位置、时间、速度、轨迹、加速度值；所述的数据更新其一运作为任一车辆接收到邻近车辆所发出的特征讯息而实时更新本车的邻居数据表；所述的数据更新其二运作为服务器利用车辆所发送的特征讯息所更新的每台车辆实时位置的车辆数据表。
讯息交互的周期为每1～10秒。依实况而定，例如每1秒、每5秒、每10秒。
所述邻近车辆为相互距离在0m～1000m之间的车辆，车辆与车辆间在不利用转传的方式所能实现的车车直连通讯。
实施例2：
一种交通事故的邻近关键车辆搜寻方法，包括步骤如下：
(1)、车辆利用通讯网络，将车辆的特征讯息定期发送给邻近车辆与云端服务器以维护车辆数据表，同时实时更新邻居数据表；
(2)、当发生交通事故时，事故车辆将自身的特征讯息上传至云端服务器存储记录；同时，云端服务器的计算模块根据事故车辆的经纬度坐标位置，结合高精电子地图获取道路特征、路段类型，排除无关车辆，初步判定事故邻近关键车辆的搜索范围；所述路段类型包括双/单向、有/无隔离带；
交通事故发生场景见图2：车辆利用通讯网络连接服务器与区块链(Block Chain)进行公钥交换(Upload Hash(PKA))，进行身份认证，所有车辆的特征讯息(经纬度坐标位置、时间、速度、轨迹、加速度值)信息每1秒发送给云端服务器以维护车辆数据表(图2中黑实线表示车辆特征讯息定期上传)或发送给邻近车辆以更新邻居数据表。事故车辆B因违例超车而致事故车辆A擦撞事故车辆B。
事故车辆A与事故车辆B的车载终端监测碰撞事件(加速度的变化值超出阈值(±12G))，触发自动上传指令，或藉由驾驶员点击“一键上传”按钮，将事故车辆的特征讯息——经纬度坐标位置(GPS)、时间、速度、轨迹、加速度值(G-Sensor)——上传至云端服务器(Server A)存储记录，云端服务器接收后向事故车辆A、B确认(图3中的ACK)。同时，云端服务器的计算模块根据事故车辆的经纬度坐标，结合高精电子地图确认道路特征(双/单向、有/无隔离带)，排除无关车辆，初步判定事故邻近关键车辆的搜索范围，流程如图3所示。
排除无关车辆的情况包括：所述排除无关车辆指在找出邻近关键车辆时是否排除对向来车；当事故发生于单向道路不存在对向来车，因此无需进行排除；当事故发生于在双向道路时，若车道之间存在隔离带且对向车道来车因隔离带遮挡而无法拍摄到交通事故，在找出邻近关键车辆时需排除对向来车，仅考虑同向行驶的车辆；若不存在隔离带，则对向来车具有一定的取证价值，因此不排除对向来车。
(3)缩小搜索范围，筛出邻近关键车辆；
随后，以事故车辆A、B在不同时刻——事故发生前10s((t-9、t-8...t)至发生后5s(t+1、t+2...t+5)——的不同轨迹位点为中心，以半径100米所形成的连续区域覆盖范围，搜索邻近车辆；筛出邻近关键车辆C、E、F，排除车辆D、G，排除的依据是，假定环境下，车辆D、G在事故发生前10s内始终处于事故车辆前方，所能提供的视频信息对取证无用，故排除。图4为事故车辆A查询事故发生前10s中，100m范围内搜寻到的邻近车辆示意图。
(4)请求邻近关键车辆上传事故视频。
有3种方式请求邻近关键车辆上传事故视频：车间搜寻方法、集中搜寻方法、协同搜寻方法；
通过车间搜寻方法搜寻上述筛出的邻近关键车辆C、E、F，进行事故取证。如图5所示，事故车辆A、B藉由车车通讯，分别发出搜寻邻近关键车辆指令，进行第一次邻近关键车辆搜寻。邻近关键车辆C、E、F收到指令后，向事故车辆A、B确认(acknowledgement，ACK)，并直接向服务器上传15s的视频信息,为了避免遗漏，事故车辆A、B会在1分钟内发出多次的搜寻邻近关键车辆指令，于第二次收到所有确认，搜寻结束。上传完毕后，服务器会向事故车辆确认(ACK)，事故取证完毕。此处假定的就是通过车间搜寻，仅有事故车辆A第一次未收到E的确认，而事故车辆B第一次成功收到C、E、F的确认。
亦可选用集中搜寻方法搜寻上述筛出的邻近关键车辆C、E、F，进行事故取证。如图6所示，事故车辆向云端服务器发送自身车辆的视频信息，云端服务器藉由远程通信技术向邻近关键车辆C、E、F发送请求，直接索要视频信息，云端服务器在5min内发出一次以上的搜寻邻近关键车辆指令，直至云端服务器收到所有邻近关键车辆的确认或时间截止。上传完毕后，云端服务器会向事故车辆以及邻近关键车辆C、E、F确认(ACK)，事故取证完毕。
若邻近关键车辆E超出了通信范围或断讯，在1min时限内未能向事故车辆A、B确认，车间搜寻方法失败，此时，需由云端服务器完善取证，即采用协同搜寻方法。如图7所示，由事故车辆A/B呼叫云端服务器，告知云端服务器对邻近关键车辆E取证失败，服务器藉由远程通信技术向邻近关键车辆E发送请求，直接索要视频信息，上传完毕后，服务器告知事故车辆A/B取证完成。
云端服务器接收到邻近关键车辆上传的视频信息后，为了能够尽可能缩减视频信息大小，减少服务器资源占用，并且保证充足的证据，利用信息过滤器对视频信息进行过滤处理，最终得到重要特征；信息过滤器为一模块，利用车辆视别码(车辆ID)、事件编号、或其它参数以过滤重复上传的视频。举例来说，因网络通讯的原因让同一车辆多次发送视频给服务器，此时服务器可利用信息过滤器排除重复或相似度较高的视频。

Claims (10)

1.一种交通事故的邻近关键车辆搜寻***，其特征在于，包括云端服务器和车载终端；
云端服务器包括通讯模块、计算模块；通讯模块用于与车载终端进行信息交互，计算模块用于生成车辆数据表和邻居数据表、计算邻近关键车辆位置；
车载终端包括通讯模块、定位模块、计算模块、传感器模块，定位模块用于生成车辆的经纬度坐标位置，计算模块用于计算车辆的时间、速度，传感器模块用于计算车辆的加速度值，通讯模块用于与云端服务器进行信息交互；
车辆通过无线网络或移动网络连接互联网，形成车辆与车辆间、车辆与服务器间的通讯网络，进行身份认证、讯息交互以及数据更新；
所述的身份认证为车辆利用通讯网络连接服务器与区块链进行公钥交换；所述的讯息交互为车辆按一定周期的将车辆的特征讯息发送给云端服务器与邻近车辆以维护车辆数据表或邻居数据表，所述特征讯息包括经纬度坐标位置、时间、速度、轨迹、加速度值；所述的数据更新其一运作为任一车辆接收到邻近车辆所发出的特征讯息而实时更新本车的邻居数据表；所述的数据更新其二运作为服务器利用车辆所发送的特征讯息所更新的每台车辆实时位置的车辆数据表。
2.如权利要求1所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***，其特征在于，通讯模块采用星云互联智能路测终端T-Station或华砺智行MOCAR I-Classic RSE，计算模块采用AmazonEC2，定位模块采用星云互联智能车载终端V-Box或华砺智行MOCAR V-Classic OBE，传感器模块采用北京科技AKE392B。
3.如权利要求2所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***，其特征在于，讯息交互的周期为每1～10秒。
4.如权利要求3所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***，其特征在于，所述邻近车辆为相互距离在0m～1000m之间的车辆。
5.一种如权利要求4所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***的搜寻方法，其特征在于，包括步骤如下：
(1)、车辆利用通讯网络，将车辆的特征讯息定期发送给邻近车辆与云端服务器以维护车辆数据表，同时实时更新邻居数据表；
(2)、当发生交通事故时，事故车辆将自身的特征讯息上传至云端服务器存储记录；同时，云端服务器的计算模块根据事故车辆的经纬度坐标位置，结合高精电子地图获取道路特征、路段类型，排除无关车辆，初步判定事故邻近关键车辆的搜索范围；所述路段类型包括双/单向、有/无隔离带；
(3)缩小搜索范围，筛出邻近关键车辆；
(4)请求邻近关键车辆上传事故视频。
6.如权利要求5所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***的搜寻方法，其特征在于，步骤(2)中，事故车辆的特征讯息上传包括车辆自动上传和驾乘人员手动上传；车辆自动上传为车辆车载传感器模块监测异常时触发自动上传指令。
7.如权利要求5所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***的搜寻方法，其特征在于，步骤(2)中，排除无关车辆的情况包括：当事故发生于单向道路不存在对向来车，无需进行排除；当事故发生于在双向道路时，若车道之间存在隔离带且对向车道来车因隔离带遮挡而无法拍摄到交通事故，在找出邻近关键车辆时需排除对向来车，仅考虑同向行驶的车辆；若不存在隔离带，则对向来车具有一定的取证价值，因此不排除对向来车。
8.如权利要求5所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***的搜寻方法，其特征在于，步骤(3)中，筛选邻近关键车辆包括以下两种方式：
方式一，由云端服务器的计算模块查询车辆数据表；
方式二，由事故车辆的计算模块查询邻居数据表；
方式一：
云端服务器收到事故车辆的特征讯息后，选定交通事故发生前后一定时段，事故发生前n秒至事故发生前后m秒，优选的，交通事故发生前后一定时段为前10秒到后5秒；以事故车辆轨迹位点为中心筛选出搜索范围内的相关车辆，所述的搜索范围为发生事故车辆于事故发生前n秒至事故发生后m秒的行驶轨迹为圆心，以半径r米所形成的连续区域覆盖范围，即为邻近关键车辆，优选的，r预设为100m；筛选的方式以SQL语言进行筛选、或以遍历数组的方式实现筛选；
方式二：
事故车辆以交通事故发生前后一定时段内以事故车辆轨迹位点为中心，筛选出搜索范围内的相关车辆，所述的搜索范围为发生事故车辆于事故发生前n秒至事故发生后m秒的行驶轨迹为圆心，以半径r米所形成的连续区域覆盖范围，即为邻近关键车辆，筛选的方式以SQL语言进行筛选、或以遍历数组的方式实现。
9.如权利要求8所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***的搜寻方法，其特征在于，步骤(4)中，有3种方式请求邻近关键车辆上传事故视频：车间搜寻方法、集中搜寻方法、协同搜寻方法；
(1)车间搜寻方法
事故车辆藉由方式二找出邻近关键车辆，再用车车通讯以对这些邻近关键车辆发出搜寻指令，进行第一次搜寻；邻近关键车辆收到指令后，向事故车辆回复确认，并直接向服务器上传车载行车记录仪拍摄事故发生特定时段的视频信息；事故车辆若未收到所有邻近关键车辆的回复确认，会在一定时间内发出两次以上的搜寻邻近关键车辆指令，直至事故车辆收到所有邻近关键车辆的确认或时间截止，优选的，搜寻指令的时间为1～5min；上传完毕后，服务器会向事故车辆确认，事故取证完毕；
(2)集中搜寻方法
事故车辆向云端服务器发送自身车辆的视频信息，云端服务器以方式一筛选出邻近关键车辆再藉由远程通信技术向邻近关键车辆发送请求，直接索要邻近关键车辆的视频信息；云端服务器在一定时间内若未收到所有邻近关键车辆的回复确认会发出一次以上的搜寻邻近关键车辆指令，直至云端服务器收到所有邻近关键车辆的确认或时间截止；上传完毕后，云端服务器会向事故车辆以及邻近关键车辆确认，事故取证完毕；
(3)协同搜寻方法
协同搜寻方法为车间搜寻方法与集中搜寻方法共同参与搜寻，首先利用车间搜寻方法进行搜寻，当利用车间搜寻方法事故车辆未收到所有邻近关键车辆的确认，进行集中搜寻方法进行搜寻，通过云端服务器向邻近关键车辆发送请求，索要视频信息。
10.如权利要求9所述的交通事故的邻近关键车辆搜寻***的搜寻方法，其特征在于，步骤(4)中，云端服务器接收到邻近关键车辆上传的视频信息后，利用信息过滤器对视频信息进行过滤处理，最终得到重要特征；信息过滤器为一模块，利用车辆视别码、事件编号、以过滤重复上传的视频。
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