Определение дорожные знаки: Знаки дорожного движения с обозначениями и пояснениями

Беседа по теме «Дорожные знаки»

Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение
средняя общеобразовательная школа № 579
Приморского района Санкт-Петербурга

Беседа « Дорожные знаки»

Подготовила:

воспитатель группы продленного дня

Михайлова Ю. П.

Санкт-Петербург

2019 г

Тема: Дорожные знаки.

Цель: — познакомить с дорожными знаками и их группами;

— формировать умения и сравнивать и классифицировать дорожные знаки по особенностям внешнего вида и группы по назначению;

— развивать память, мышление, внимание;

Задачи:

— сформировать у учащихся четкое представление условий распределения дорожных знаков по группам на основе их отличительных признаков;

— учить выявлять причинно-следственные связи; делать выводы.

— развивать познавательный интерес, абстрактное и логическое мышление учащихся, а также зрительную память и внимание;

— совершенствовать у учащихся умение сотрудничать в группах;

— актуализировать знания правил безопасного поведения на дорогах;

— воспитывать осознанное отношение к соблюдению правил дорожного движения;

— воспитывать культуру поведения учащихся на улицах, дорогах.

1.Орг. Момент

— Ребята, сегодня на нашей беседе вы узнаете много нового, а узнавать новое – это всегда очень трудно. Поэтому сейчас давайте пожелаем друг другу успехов.

2. Актуализация знаний

Слайды

— Дайте определение отдельных терминов.

1. Лицо, управляющее каким –либо транспортным средством – (водитель)

2. Лицо находящееся вне транспортного средства на дороге и не выполняющее на ней работы — (пешеход)

3. Любая используемая для движения улица, проспект, переулок по всей ширине, включая тротуары, обочины и разделительные полосы – (дорога)

4. Часть дороги, предназначенная для движения пешеходов- (тротуар)

5. Участок, проезжей части, обозначенной дорожными знаками или разметкой и предназначенный для движения пешеходов через дорогу – (Пешеходный переход)

6. С какого возраста можно ездить на велосипеде по проезжей части? (14)

— Что ж неплохо правила знаете, но только знать их недостаточно.

2. Изучение нового материала

В давние времена, когда не было машин, по улицам ездили и ходили все, кому захочется. А улицы современных больших городов заполнены легковыми и грузовыми автомобилями, автобусами, троллейбусами. Беспорядок на улицах сделал бы жизнь трудной и опасной; машины создавали бы заторы, наезжали на пешеходов, сталкивались. Не доставлялись бы вовремя товары в магазины, письма и газеты в наши дома. Врачи не поспевали бы к больным, пожарные на пожар.

Чтобы беспорядка не было, составлены правила уличного движения- законы улиц и дорог. Водитель должен знать, что его ждет впереди на дороге. Об этом ему сообщают дорожные знаки. Они сделаны виде простых рисунков, чтобы их можно было различить из далека и чтобы они были понятны гражданину любой страны. Слайды

— Ребята, вы уже догадались какая тема сегодняшнего урока?

Слайд дорожные знаки.

— А как вы думаете, для чего нужны дорожные знаки? ( чтобы знать что ждет нас впереди, для регулирования движения машин и пешеходов)

— Кто же должен знать дорожные знаки? (ответы детей)

Да, знания необходимы не только водителю и пешеходу. Они сделаны виде простых рисунков и их можно увидеть из далека и можно понять человеку любой национальности.

На слайде много знаков

— А какие дорожные знаки вы знаете? ( пешеходный пешеход, осторожно дети)

— Чем похожи?

— Чем отличаются? ( по форме: квадратные, треугольные, прямоугольные; по цвету: красные и синие).

Да, дорожные знаки делятся на несколько групп.

Учёные были удивлены, когда во время раскопок недалеко от итальянского города Ливорно они обнаружили «дорожный знак» времён Древнего Рима. Первая в мире система дорожных указателей возникла в Древнем Риме в III в. до н.э. Вдоль важнейших дорог римляне ставили мильные столбы цилиндрической формы с высеченным на них расстоянием от Римского форума. 

Уже в те далёкие времена люди так же, как и мы сегодня, задумывались о безопасности движения.

Эта система позднее получила широкое распространение во многих странах. Не стала исключением и Россия – в XVI в. по указанию царя Фёдора Ивановича на дороге, ведущей из Москвы в царское имение Коломенское, были установлены верстовые столбы высотой около 4 м с орлами наверху. 

При Петре Ι столбы стали полосатыми, хорошо просматривались на расстоянии. Позже на столбах, расположенных на перекрёстках, стали делать надписи о том, куда ведёт «путь-дорога».

Дорожные надписи, особенно из нескольких слов, требовали времени для прочтения. Не каждый водитель успевал их прочитать, особенно в тёмное время суток. Возник и другой вопрос. Если по дороге едет иностранец, который не знает английского языка, как он сможет узнать об опасности?

Поэтому вскоре стало понятно, что знаки и символы – лучший вариант для всех.

В 1909 году в Париже состоялся международный дорожный конгресс, в котором участвовала и Россия. На конгрессе шла речь о требованиях к установке знаков. Были приняты 4 дорожных знака. (слайд 1)

В 1920 году появились первые официальные правила дорожного движения: «Об автодвижении по г. Москве и ее окрестностям (правила)».

Дорожные знаки применяются во всех странах мира, и водители, приезжая в другую страну, без знания языка понимают обозначения на дорожных знаках этой страны и имеют возможность вести транспорт по незнакомым дорогам. Знаки устанавливают с правой стороны дороги.(слайд 2)

1 группа какая их отличительная особенность? Прочитайте. (слайд 3)

Так о чём нас предупреждают эти знаки?

Само название этих знаков говорит нам: «Будь внимателен, мы тебя предупреждаем об опасности, которая может, встретится на твоём пути.»

— Какую форму и цвет имеют предупреждающие знаки?

— Назовите предупреждающие знаки.

— Назовите, какой знак устанавливают вблизи школ, детских садов?

2 группа. Какова их особенность? Круглые красный свет. Прочитайте. (слайд 4)

— Что скажите о запрещающих знаках?

Сформулируйте назначения знаков, используя слово нельзя.

— Какую форму и цвет имеют запрещающие знаки?

3 группа. Голубой фон и стрелки. Прочитайте. (слайд5)

4 группа знаки особых предписаний (квадратные голубой фон). Прочитайте. (слайд 6)

5 группа знаки сервиса ( подсказывают). Читаем. (слайд 7)

Слайд, где описаны отличительные черты каждой группы знаков.

— Ребята, кому помогают дорожные знаки?

  1. Физкультминутка

  2. Продолжение работы по теме

Работа в группе. (2 или 3 группы)

На партах лежат разрезанный черно-белый дорожный знак. Учащимся нужно собрать знак и наклеить его на картон.

— Что это за знак?
— К какой группе он относится?

— Чем он помогает на дороге?

5.

Итог беседы.

— Что мы узнали? ( что знаки делятся на группы)

— для кого нужны дорожные знаки? (водителю и пешеходу)

Гост р 52289 2019 дорожные знаки

1 апреля 2020 года начал действовать новый Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 52289-2019 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств». Документ был утвержден и введен в действие приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 20 декабря 2019 г. N 1425-ст.

Принятый ГОСТ определяет правила применения технических средств организации дорожного движения, а именно дорожных знаков, разметки и светофоров. Кроме того, в стандарте описаны требования к размещению боковых дорожных ограждений и направляющих устройств, расположенных на улицах и автодорогах общего пользования в городах, а также на территории иных населенных пунктов.

Внесение описанных в ГОСТ изменений в Правила дорожного движения находится на стадии обсуждения общественностью. Давайте и мы разберемся, какие включены в ГОСТ Р 52289-2019 основные изменения.

Новый ГОСТ дает определение временным техническим средствам организации дорожного движения. Комплекс специальных устройств, согласно ГОСТ, применяется на дорогах в целях обеспечения безопасности дорожного движения и увеличения пропускной способности автомобильных дорог на протяжении всего периода временного изменения.
Одновременно знак переменной информации (ЗПИ) описывается как техническое средство организации дорожного движения, используемое для отображения дорожных знаков, но не знаков индивидуального проектирования.
Понятие конструктивно выделенной разделительной полосы трактуется как элемент дороги, разграничивающий смежные проезжие части и не применяемый для движения и остановки транспортных средств. Подобная полоса должна быть выделена при помощи одной или нескольких деталей обустройства, среди них: дорожные ограждения, бордюрные камни, направляющие устройства, особые противоослепляющие экраны и участки газона.

Кроме того, необходимо обозначение линиями разметки 1.2. (согласно ГОСТ Р 51256-2018).
Примечательно, что новый ГОСТ приводит определение динамического прогиба — прогиба дорожного удерживающего бокового ограждения, рассчитываемого как максимальное горизонтальное смещение внешней поверхности ограждения в поперечном ракурсе относительно внешней поверхности недеформированного участка ограждения в момент наезда на него автомобиля или другого транспортного средства.

Дорожные знаки
В соответствии с п. 5.1.19 временные дорожные знаки, такие как: 1.8, 1.15, 1.16, 1.18-1.21, 1.33, 2.6, 3.11-3.16, 3.18.1-3.25, а также 8.23, выполненные на желтом фоне, используются в период, когда организация дорожного движения временно изменена. В то время как знаки 1.8, 1.15, 1.16, 1.18-1.21, 1.33, 2.6, 3.11-3.16 и группа знаков 3.18.1-3.25 на белом фоне должны закрываться специальными чехлами, исключающими путаницу при прочтении изображения различных знаков. Также такие знаки могут быть демонтированы.


Значительная часть изменений относится к правилам применения и производства дорожных знаков, в том числе с нанесением изображений на новые знаки, позволяющих учесть современные стандарты при организации и соблюдения безопасности дорожного движения:
1. Так знаки 3.20 «Обгон запрещен» и 3.22 «Обгон запрещен только грузовым автомобилям» отныне дублируются слева от дороги. Такое нововведение должно помочь водителям избежать лишения прав за обгон по встречной полосе на дороге без разметки, ведь зачастую соответствующий знак может быть скрыт автомобилем, движущимся впереди;
2. Знак 1.35 «Участок перекрёстка, предупреждающий водителя о запрете въезда во время затора на ближайший перекресток или на его часть, обозначенную разметкой «вафельница» введен в Правила дорожного движения более 2 лет назад. Активное использование «вафельной разметки» в сочетании с аналогичным знаком призвано повысить пропускную способность дорог и разрешить проблему пробок. Знак заранее предупреждает о наличии запрещающей разметки, что позволяет участникам движения своевременно начать торможение. Одновременно разметка помогает точно определить расположение машины нарушителя при видеофиксации;
3. Знак 3.34 «Движение автобусов запрещено», вводит запрет на въезд автобусов на определенную территорию, если водитель не имеет специального разрешения. Исключение составляют маршрутные и школьные автобусы;
4. Знаки 5.14.2 «Велосипедная зона» и 5.14.4 «Конец велосипедной зоны» регламентируют движение велосипедистов на закрытых территориях крупных учреждений. Такими знаками ограничивается участок дороги или территория, в границах которых велосипедисты имеют приоритет перед движущимися пешеходами и автомобилями;
5. Знаки и таблички 5.35, 5.36, 5.37 и 5.38 ограничивают зону использования транспортных средств в соответствии с экологическими классами моторов. Знаки применимы в парках, заповедниках, а также зонах с неблагоприятной экологической обстановкой;
6. Знаки 5.39 «Начало велосипедной зоны» и 5.40 «Конец велосипедной зоны» используются для указания пределов территории, либо участка дороги, предназначенной для передвижения велосипедистов, пешеходов и иного механического транспорта;
7. Действие знака 7.14.1 “Пункт таможенного контроля” распространяется на участников дорожного движения, перемещающихся вблизи пунктов таможенного контроля. Знак служит для информирования о въезде в зону контроля перевозки товаров, требующих досмотра, грузовым транспортом;
8. Знак 7.21 “Автозаправочная станция с возможностью зарядки электромобилей” располагается вблизи объектов, оборудованных системой зарядки автомобилей, оборудованных электромоторами;

Правила разметки

ГОСТ Р 52289-2019 определяет обновленные правила применения разметки. Одним из новшеств стало обозначение зоны платной парковки разметкой синего цвета, позволяющей водителям безошибочно определять, когда необходимо оплатить парковочное место, даже если знак плохо виден или попросту отсутствует.
Применение знаков запрета остановки или стоянки теперь не определяются расположением желтых линий разметки. Следует учитывать, что если такая линия прерывается (при въезде на территорию двора, к примеру), действие соответствующего знака распространяется до следующего перекрёстка, либо до знака, снимающего ограничения.
С целью обеспечения высокого уровня безопасности пассажиров трамвая теперь применяется желтая линия разметки в виде “зигзага” в местах остановок, расположенных посреди проезжей части рядом с трамвайными путями.
Согласно новым правилам пешеходам разрешен переход регулируемых перекрёстков по диагонали. Направления движения будут указываться в виде двух параллельных пунктирных линий, нанесенных на асфальт.
Благодаря новым правилам, будет значительно облегчен процесс разделения встречных потоков на двухполосных, трёхполосных и четырехполосных проезжих частях. При этом изменения не коснутся их категории. В частности, предусмотрены системы препятствий (например, тросовые), ограничивающие въезд автомобиля на противоположную сторону проезжей части. Нарушение правил дорожного движения обязательно приведет к повреждениям ТС. Специально для этого случая введено понятие «конструктивно выделенной разделительной полосы», а также разработаны нормы и правила установки подобных компактных дорожных ограждений.

Светофоры

Исходя из содержания соответствующих статей, решено минимизировать количество дополнительных секций, устанавливаемых на транспортных светофорах. Для корректной навигации участников движения будут использоваться светофоры, оборудованные тремя стандартными сигналами со встроенными стрелками соответствующих цветов.
Также в новых ПДД, скорее всего, появится специальная информационно-световая секция бело-лунного цвета с эффектом мигания и изображением силуэта человека и стрелки. Яркий элемент, располагаемый под светофором, будет служить сигналом водителю о том, что за поворотом горит “зелёный” сигнал для пешеходов, что особенно удобно в условиях ограниченной видимости.
Если неисправности автомобиля застали вас врасплох, обращайтесь в официальные сервисные центры ГК FAVORIT MOTORS. Опытные специалисты, прошедшие обучение у автопроизводителей, проведут тщательную диагностику и ремонт любой системы с использованием оригинальных запчастей и расходных материалов.


Распознавание дорожных знаков / Хабр

Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей. Ранние эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах и впервые были коммерчески использованы для различения печатного и рукописного текста в 1970-х годах. Сегодня приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В этой статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения.

Набор данных дорожных знаков

В рамках этой статьи используется общедоступный набор данных, доступный в Kaggle: GTSRB —  это мультиклассовая задача классификации одного изображения, которая проводилась на Международной совместной конференции по нейронным сетям (IJCNN) 2011. Набор данных содержит более 50 000 изображений различных дорожных знаков и классифицируется на 43 различных класса. Он весьма разнообразен: некоторые классы содержат много изображений, а некоторые классы — несколько изображений.

Изучение набора данных

В начале импортируем все необходимые библиотеки.

import os
import matplotlib
import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential, load_model
from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras import backend as K
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score

Для тренировки нейронной сети будем использовать изображения из папки «train», которая содержит 43 папки отдельных классов. Инициализируем два списка: data и labels. Эти списки будут нести ответственность за хранение наших изображений, которые мы загружаем, вместе с соответствующими метками классов.

data = []
labels = []

Далее, с помощью модуля os мы перебираем все классы и добавляем изображения и их соответствующие метки в список data и labels. Для открытия содержимого изображения используется библиотека PIL.

for num in range(0, classes):
    path = os.path.join('train',str(num))
    imagePaths = os.listdir(path)
    for img in imagePaths:
      image = Image.open(path + '/'+ img)
      image = image.resize((30,30))
      image = img_to_array(image)
      data.append(image)
      labels.append(num)

Этот цикл просто загружает и изменяет размер каждого изображения до фиксированных 30×30 пикселей и сохраняет все изображения и их метки в списках data и labels.

Затем нужно преобразовать список в массивы numpy для подачи в модель.

data = np.array(data)
labels = np.array(labels)

Форма данных — (39209, 30, 30, 3), означает, что имеется 39 209 изображений размером 30×30 пикселей, а последние 3 означают, что данные содержат цветные изображения (значение RGB).

print(data.shape, labels.shape)
(39209, 30, 30, 3) (39209,)

Из пакета sklearn мы используем метод train_test_split() для разделения данных обучения и тестирования, используя 80% изображений для обучения и 20% для тестирования. Это типичное разделение для такого объема данных.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)
(31367, 30, 30, 3) (7842, 30, 30, 3) (31367,) (7842,) 

Давайте проверим, сколько классов у нас есть и сколько изображений в обучающем наборе для каждого класса и построим диаграмму распределения классов.

def cnt_img_in_classes(labels):
    count = {}
    for i in labels:
        if i in count:
            count[i] += 1
        else:
            count[i] = 1
    return count

samples_distribution = cnt_img_in_classes (y_train)

def diagram(count_classes):
    plt. bar(range(len(dct)), sorted(list(count_classes.values())), align='center')
    plt.xticks(range(len(dct)), sorted(list(count_classes.keys())), rotation=90, fontsize=7)
    plt.show()
diagram(samples_distribution)
Диаграмма распределения

Из графика видно, что обучающий набор данных не сбалансирован, но мы можем справиться с этим фактом, используя метод увеличения данных.

def aug_images(images, p):
    from imgaug import augmenters as iaa
    augs =  iaa.SomeOf((2, 4),
          [
              iaa.Crop(px=(0, 4)), 
              iaa.Affine(scale={"x": (0.8, 1.2), "y": (0.8, 1.2)}),
              iaa.Affine(translate_percent={"x": (-0.2, 0.2), "y": (-0.2, 0.2)}),
              iaa.Affine(rotate=(-45, 45))
              iaa.Affine(shear=(-10, 10))
])
    
    seq = iaa.Sequential([iaa.Sometimes(p, augs)])
    res = seq.augment_images(images)
    return res

def augmentation(images, labels):
    min_imgs = 500
    classes = cnt_img_in_classes(labels)
    for i in range(len(classes)):
        if (classes[i] < min_imgs):
            add_num = min_imgs - classes[i]
            imgs_for_augm = []
            lbls_for_augm = []
            for j in range(add_num):
                im_index = random. choice(np.where(labels == i)[0])
                imgs_for_augm.append(images[im_index])
                lbls_for_augm.append(labels[im_index])
            augmented_class = augment_imgs(imgs_for_augm, 1)
            augmented_class_np = np.array(augmented_class)
            augmented_lbls_np = np.array(lbls_for_augm)
            imgs = np.concatenate((images, augmented_class_np), axis=0)
            lbls = np.concatenate((labels, augmented_lbls_np), axis=0)
    return (images, labels)
X_train, y_train = augmentation(X_train, y_train)

После увеличения наш обучающий набор данных имеет следующую форму.

print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)
(36256, 30, 30, 3) (7842, 30, 30, 3) (36256,) (7842,)

Давайте еще раз проверим распределение данных.

augmented_samples_distribution = cnt_img_in_classes(y_train)
diagram(augmented_samples_distribution)
Диаграмма распределения после аугментации

На графика видно, что наш набор стал более сбалансирован. Далее из пакета keras.utils мы используем метод to_categorical для преобразования меток, присутствующих вy_trainиt_test, в one-hot encoding.

y_train = to_categorical(y_train, 43)
y_test = to_categorical(y_test, 43)

Построение нейронной сети

Для создания нейронной сети будет использоваться библиотека Keras]. Чтобы классифицировать изображения по соответствующим категориям, мы построим модель CNN (сверточная нейронная сеть). CNN лучше всего подходит для целей классификации изображений.

Архитектура нашей модели:

  • 2 Conv2D слоя (filter=32, kernel_size=(5,5), activation=”relu”)

  • MaxPool2D слой ( pool_size=(2,2))

  • Dropout слой (rate=0.25)

  • 2 Conv2D слоя (filter=64, kernel_size=(3,3), activation=”relu”)

  • MaxPool2D слой ( pool_size=(2,2))

  • Dropout слой (rate=0.25)

  • Flatten слой, чтобы сжать слои в 1 измерение

  • Dense слой (500, activation=”relu”)

  • Dropout слой (rate=0. 5)

  • Dense слой (43, activation=”softmax”)

class Net:
  @staticmethod
  def build(width, height, depth, classes):
    model = Sequential()
    inputShape = (height, width, depth)
    if K.image_data_format() == 'channels_first':
      inputShape = (depth, heigth, width)
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), activation='relu', input_shape=inputShape))
    model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), activation='relu'))
    model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(rate=0.25))
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(rate=0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(500, activation='relu'))
    model.add(Dropout(rate=0.5))
    model.add(Dense(classes, activation='softmax'))
    return model

Обучение и проверка модели

Мы строим нашу модель вместе с оптимизатором Adam, а функция потерь — это categorical_crossentropy, потому что у нас есть несколько классов для категоризации. Затем обучаем модель с помощью функции model.fit().

epochs = 25
model = Net.build(width=30, height=30, depth=3, classes=43)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test), epochs=epochs)

Как вы можете видеть, наша модель обучалась в течении 25 эпох и достигла 93% точности на тренировочном наборе данных. С помощью matplotlib мы строим график для точности и потерь.

plt.style.use("plot")
plt.figure()
N = epochs
plt.plot(np.arange(0, N), history.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), history.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), history.history["accuracy"], label="train_acc")
plt.plot(np.arange(0, N), history.history["val_accuracy"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend(loc="lower left")
plt. show()
Training Loss and Accuracy

Тестирование модели на тестовом наборе

Набор данных содержит папку «Test», а в файле Test.csv есть сведения, связанные с путем к изображению и метками классов. Мы извлекаем путь к изображению и метки из файла Test.csv с помощью фреймворка Pandas. Затем, мы изменяем размер изображения до 30×30 пикселей и делаем массив numpy, содержащий все данные изображения. С помощью accuracy_score из sklearn metrics проверяем точность предсказаний нашей модели. Мы достигли 96% точности на этой модели.

y_test = pd.read_csv('Test.csv')
labels = y_test["ClassId"].values
imgs = y_test["Path"].values

images=[]

for img in imgs:
    image = Image.open(img)
    image = image.resize((30,30))
    images.append(img_to_array(image))

X_test=np.array(images)
pred = model.predict_classes(X_test)
print(accuracy_score(labels, pred))
0.958590657165479

Впереди извилистая дорога Значение знака

администратор | 25 сентября 2020 г.

В Соединенных Штатах используется довольно много дорожных знаков, и в большинстве из них используется одно изображение для быстрой передачи важной информации водителю. Знак извилистых дорог, с которым многие водители сталкиваются в разных местах, представляет собой предупреждающий знак желтого цвета в форме ромба, который визуально весьма характерен. Эти знаки будут изображать стрелку, начинающуюся в нижней части знака, движущуюся к верхней части знака, которая изгибается вправо и влево от знака, а затем выпрямляется до кончика стрелки.

Что означает знак извилистой дороги?

Этот знак указывает водителям, что они въезжают в зону, где дорога имеет 2 или более поворотов, что позволяет им регулировать скорость при подготовке к потенциально опасной зоне.

Также может быть дополнительный знак или табличка, указывающая длину условий намотки, чтобы гарантировать, что водители продолжают практиковать безопасное управление транспортным средством, находясь в этой зоне.

Где чаще всего встречаются извилистые дорожные знаки?

Поскольку знаки извилистых дорог используются в любом случае, когда два или более поворота проходят в пределах шестисот футов, они широко используются по всей стране.Эти знаки должны размещаться в горных и прибрежных районах, на открытых пустынных территориях и даже в городах, если существуют потенциально опасные повороты дорог.

В целом они чаще используются в горных районах, где дороги необходимо строить на неровных участках и вокруг них.

Где я могу купить знаки извилистых дорог?

Вы можете приобрести извилистые дорожные знаки непосредственно у нас в WorkSafe Traffic Control Industries. Мы предлагаем широкий выбор качественных и долговечных дорожных знаков.Нужны ли вам извилистые дорожные знаки для вашего города или любые другие типы вывесок для различных условий движения, мы можем быстро предоставить высококачественные вывески.

Если вам нужны высококачественные вывески или вам нужна помощь в выборе правильных вывесок для ваших местных условий, свяжитесь с нами при первой же возможности. От постоянных знаков, указывающих на изменение дорожного движения, до временных знаков для дорожных работ — у нас есть все, что вам может понадобиться.

21 важный дорожный знак, который вы должны понимать

Что такое дорожные знаки

Дорожные знаки — это рисунки/разметка на доске, грифельной доске, железной пластине и т.п., размещаемые на дорогах; эти рисунки имеют разное значение.Цель использования дорожных знаков — научить водителей безопасному движению по дороге. Это также помогает предупредить участников дорожного движения / водителей о надвигающейся опасности на дороге.

Цель этой статьи — рассказать о распространенных дорожных знаках, которые мы видим каждый день на дороге, и их значениях.

Непонимание, небрежность или отсутствие дорожных знаков может привести к несчастному случаю со смертельным исходом. Поэтому дорожные знаки очень важны; при хорошем понимании и правильном размещении он спасет жизни водителей, которые его понимают и используют, подчиняясь ему.

Различные дорожные знаки и их значения

 

  1. ПАРКОВКА ЗАПРЕЩЕНА: Предупреждает водителей о том, где нельзя парковаться.

 

 

2. ВХОД ЗАПРЕЩЕН: Предупреждает пешеходов о том, что вход в зону запрещен.

 

3.  ЗАПРЕЩАЕТСЯ РАЗВОРОТУ:   Знак «Нет разворота» указывает на то, что в данной конкретной точке разворот запрещен. .

 

 

4.  ПЕШЕХОДНЫЙ ПЕРЕХОД:   Этот знак говорит о том, что в этом месте предпочтение отдается пешеходам. Поэтому, когда вы приближаетесь к пешеходному переходу, вы должны снизить скорость или подождать, пока пройдут пешеходы, прежде чем двигаться.

 

 

5.  ОГРАНИЧЕНИЕ СКОРОСТИ:  В этом сценарии ограничение скорости составляет 40 км/ч. Поэтому каждый раз, когда вы видите такой знак, знайте, что вы не должны превышать ограничение скорости в этом конкретном районе.

 

 

6.  ВПЕРЕД НЕ ПРЯМАЯ ДОРОГА : Этот знак говорит вам, что прямая дорога, по которой вы едете, закончилась. Так что ищите альтернативный маршрут.

 

 

7. МУЖЧИНЫ НА РАБОТЕ: Это показывает, что люди работают вдоль дороги. Так что вам нужно будет замедлиться и быть осторожным.

 

 

8. КОНЕЦ АВТОМОБИЛЯ : Это означает окончание автомагистрали.Он сообщает вам, что ваше транспортное средство не может двигаться дальше этой точки.

 

 

9.  ЛЕВАЯ КРИВАЯ: Это показывает, что впереди есть поворот влево. Поэтому вам нужно будет замедлиться, чтобы безопасно наклониться.

 

 

10. КРУГОВАЯ РАЗВЯЗКА: Этот знак сообщает вам, что впереди есть кольцевая развязка. Таким образом, вы остаетесь сосредоточенным и, вероятно, замедляетесь.

Читайте также : Нарушение правил дорожного движения – определение, примеры, причины и последствия нарушения

 

11. УЗКАЯ ДОРОГА СПРАВА: Это говорит вам о том, что правая полоса становится узкой впереди. Так что будьте осторожны.

 

 

12. УЗКАЯ ДОРОГА С ОБЕИХ СТОРОН: Это показывает, что дорога впереди узкая с обеих сторон. Так что будьте осторожны.

 

 

13. ЗНАК ПРИОРИТЕТА: Указывает на то, что приближающееся транспортное средство имеет приоритет перед уезжающим. Так что действовать нужно будет с умом.

 

 

14. ПЕРЕКРЕСТОК : Это говорит вам о том, что впереди есть перекресток, поэтому будьте бдительны и притормозите там, где это необходимо.

Читайте также : Сколько должен весить ребенок, чтобы сидеть в автокресле лицом вперед?

 

15. ИГРАЮЩИЕ ДЕТИ: Этот знак говорит о том, что дети могут играть впереди. Поэтому вам нужно быть особенно осторожным и, возможно, снизить скорость.

 

 

16. НАЧАЛО ШОССЕ С РАЗДЕЛЕНИЕМ: Впереди начинается шоссе с РАЗДЕЛЕНИЕМ, об этом говорит вам этот знак.

 

 

17. ПЕРЕКРЕПОК ДОРОГ, НО НЕ ПЕРЕСЕК ДОРОГ: Этот перекресток сообщает вам, что существует перекресток, как указано выше; но не ПЕРЕКРЕСТ ДОРОГИ.

 

 

18. СЛИЯНИЕ ДОРОГИ: Здесь впереди перекресток с второстепенной дорогой. Так что следите за трафиком с этого направления.

Читайте также : Когда ребенок может сидеть на переднем сиденье?

 

19. ЗАДНИЙ ПОВОРОТ И ЗАДНЯЯ КРИВАЯ: Это показывает, что дорога впереди больше не прямая, а идет по схеме знака. Поэтому вам нужно будет снизить скорость, чтобы успешно пройти повороты.

 

 

20. ДВУХСТОРОННЕЕ ДВИЖЕНИЕ НА ОДНОЙ ПОЛОСЕ: Это говорит о том, что движение идет в обе стороны по одной полосе.

 

 

21. РАЗДЕЛЕНИЕ ДОРОГИ:  Этот знак означает, что дорога впереди разделяется на два направления. Это поможет вам спланировать предпочтительный маршрут.

Читайте также : Что такое СКОРОСТЬ – как узнать превышение скорости

 

Нравится:

Нравится Загрузка…

Родственные

Почтовая навигация

DOT для установки дорожных знаков на родном и английском языках

BAYFIELD COUNTY (NBC 26) — Департамент транспорта штата Висконсин работает с правительствами племен штата, признанными на федеральном уровне, над обновлением вывесок на автомагистралях штата, обозначающих границы племен, на английском и родном языках. языковые варианты названия племени.

Первый двуязычный знак в Висконсине был открыт сегодня в округе Бэйфилд в партнерстве с группой Red Cliff Band озера Верхнее Чиппева. На знаке размером 8,5 на 4,5 фута изображена племенная печать, за которой следует название племени на его родном языке: Gaa-Miskwaabikaang, английская версия и население племенных земель.

«Мы рады работать с нашими племенными партнерами над проектом, в котором повседневная инфраструктура, такая как дорожные знаки, может иметь двойное назначение в качестве учебного пособия», — сказал Крейг Томпсон, секретарь WisDOT.«Дорожные знаки всегда означают ощущение места. В племенных сообществах Висконсина нет более точного способа определить, где вы находитесь, чем на их родном языке, который давным-давно использовался для описания ландшафта».

Gaa-Miskwaabikaang, произносится как ga-misk-wah-be-kong, означает место, где есть красные скалы.

На двуязычных знаках изображена печать племени, название племени на его родном языке, английская версия и население на племенных землях.Gaa-Miskwaabikaang — произносится как ga-misk-wah-be-kong — означает место, где есть красные скалы. pic.twitter.com/InTQEozQSx

— Департамент транспорта штата Висконсин (@WisconsinDOT) 3 ноября 2021 г.

«Для нас большая честь быть первыми из 11 признанных на федеральном уровне племен в штате Висконсин, у которых есть двуязычные знаки», — сказал председатель Red Cliff Кристофер Бойд. «Они включают наш язык в государственные вывески, и эти вывески будут показывать широкой публике, которая путешествует по нашей области, что они входят в границы нашей резервации.”

Двуязычные вывески Висконсина похожи на те, что можно увидеть рядом с племенными районами в нескольких других штатах. Новая программа указателей на автомагистралях штата является последним достижением почти 20-летнего соглашения о партнерстве между правительствами штатов и федеральным правительством с признанными на федеральном уровне племенными общинами штата.

Эти новые двуязычные знаки пополнят перечень из более чем 300 000 дорожных знаков по всей системе автомагистралей штата, и они будут установлены и заменены в рамках существующих работ и государственных контрактов.

Оставить ответ