Показать дорожные знаки: Знаки дорожного движения с обозначениями и пояснениями

Содержание

Энциклопедия Дорожных знаков по правилам дорожного движения (ПДД)

 Название тестаКатегорияВопросов 
1.Определите уровень Вашего интеллекта. IQ тест длится 30 минут и содержит 40 простых вопросов.интеллект40Начать тест :
2.Определите уровень Вашего интеллекта. IQ тест длится 40 минут и содержит 50 вопросов.интеллект50Начать тест :
3.Тест позволяет улучшить знания дорожных знаков РФ, утвержденных правилами дорожного движения (ПДД). Вопросы генерируются случайно.знания100Начать тест :
4. Тест на знание государств мира по флагам, расположению, площади, рекам, горам, морям, столицам, городам, населению, валютамзнания100Начать тест :
5.Определите характер Вашего ребенка, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер89Начать тест :
6.Определите темперамент Вашего ребенка, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.темперамент100Начать тест :
7.Определите Ваш темперамент, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.темперамент80Начать тест :
8. Определите тип Вашего характера, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер30Начать тест :
9.Определите наиболее подходящую для Вас или Вашего ребенка профессию, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологическогопрофессия20Начать тест :
10.Определите Ваш уровень коммуникабельности, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.коммуникабельность16Начать тест :
11.Определите уровень Ваших способностей лидера, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.лидерство13Начать тест :
12. Определите уравновешенность Вашего характера, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер12Начать тест :
13.Определите уровень Ваших творческих способностей, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.способности24Начать тест :
14.Определите уровень Вашей нервозности, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.нервозность15Начать тест :
15.Определите достаточно ли Вы внимательны, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.внимательность15Начать тест :
16. Определите достаточно ли у Вас сильная воля, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.сила воли15Начать тест :
17.Определите уровень Вашей визуальной памяти, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.память10Начать тест :
18.Определите уровень Вашей отзывчивости, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер12Начать тест :
19.Определите уровень Вашей терпимости, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер9Начать тест :
20. Определите Ваш образ жизни, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер27Начать тест :

Дорожный знак: 1.12.2 Опасные повороты

 Название тестаКатегорияВопросов 
1.Определите уровень Вашего интеллекта. IQ тест длится 30 минут и содержит 40 простых вопросов.интеллект40Начать тест :
2.Определите уровень Вашего интеллекта. IQ тест длится 40 минут и содержит 50 вопросов.интеллект50Начать тест :
3.Тест позволяет улучшить знания дорожных знаков РФ, утвержденных правилами дорожного движения (ПДД). Вопросы генерируются случайно.знания100Начать тест :
4.Тест на знание государств мира по флагам, расположению, площади, рекам, горам, морям, столицам, городам, населению, валютамзнания100Начать тест :
5.Определите характер Вашего ребенка, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер89Начать тест :
6.Определите темперамент Вашего ребенка, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.темперамент100Начать тест :
7.Определите Ваш темперамент, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста. темперамент80Начать тест :
8.Определите тип Вашего характера, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.
характер
30Начать тест :
9.Определите наиболее подходящую для Вас или Вашего ребенка профессию, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологическогопрофессия20Начать тест :
10.Определите Ваш уровень коммуникабельности, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.коммуникабельность16Начать тест :
11.Определите уровень Ваших способностей лидера, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста. лидерство13Начать тест :
12.Определите уравновешенность Вашего характера, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер12Начать тест :
13.Определите уровень Ваших творческих способностей, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.способности24Начать тест :
14.Определите уровень Вашей нервозности, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.нервозность15Начать тест :
15.Определите достаточно ли Вы внимательны, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста. внимательность15Начать тест :
16.Определите достаточно ли у Вас сильная воля, ответив на несложные вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.
сила воли
15Начать тест :
17.Определите уровень Вашей визуальной памяти, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.память10Начать тест :
18.Определите уровень Вашей отзывчивости, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер12Начать тест :
19.Определите уровень Вашей терпимости, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста. характер9Начать тест :
20.Определите Ваш образ жизни, ответив на вопросы нашего бесплатного психологического онлайн теста.характер27Начать тест :

Дорожные знаки | в Красноярске

Первые в мире дорожные знаки были утверждены на международной конференции автомобилистов в 1909 году. В числе участников были и представители Российской империи. Дорожных знаков того времени было всего четыре и все круглой формы: «перекресток», «шлагбаум», «двойной поворот», «препятствие в виде насыпи и канавы». Новые дорожные знаки и сигналы были официально приняты уже в СССР 1 декабря 1927 года. В 1933 году их количество увеличилось до двадцати трёх и они получили привычные сегодня формы и цвет, а также впервые были разделены на три категории: «предупреждающие», «воспрещающие» и «указательные». Следующие изменения и дополнения, касающиеся дорожных знаков, были приняты 1 января1961 года,

после присоединения СССР в 1959 году к Международной конвенции по дорогам и моторному транспорту 1949 года. Число дорожных знаков увеличилось до тридцати шести. Все знаки получили жёлтый фон. В 1968 году в Вене была принята Конвенция о дорожном движении и дорожных знаках и сигналах. Среди стран, принявших Венскую конвенцию, был и СССР. Новые правила дорожного движения, а также дорожные знаки, принятые этой конвенцией, вступили в силу в СССР в 1973 году. В дальнейшем изменения и дополнения в правила дорожного движения, дорожные знаки и сигналы вносились в 1975, 1976, 1979, 1980, 1984 и 1987 годах.

В советский период были распространены выпуклые дорожные знаки, светящиеся в темное время суток, оборудованные рассеивателями из матового оргстекла (на которое было нанесено изображение знака), вставленными в металлическую оправу, и подсветкой на основе ламп накаливания (лампы помещались за матовыми рассеивателями). Иногда подсветка осуществлялась ртутно-гелиевыми лампами (например, в Ленинграде во второй половине 1980-х). Применялись также плоские дорожные знаки, выполненные на металлической подложке обычными красками, распространённые и в настоящее время. Во многих городах знаки с подсветкой вешали, главным образом, на фонарные столбы. В некоторых городах такие знаки размещались вне фонарных столбов, однако с ближайших фонарных столбов к ним протягивались провода для питания ламп подсветки. Знаки загорались одновременно с фонарями уличного освещения. С начала 1990-х годов такие знаки перестали выпускаться промышленностью.

В настоящее время наиболее распространены знаки, выполненные на металлической подложке, покрытой световозвращающей плёнкой. Незначительное распространение получили знаки, имеющие подсветку по периметру либо по контуру изображения знака, выполненную с применением миниатюрных ламп накаливания либо светодиодов.

АО «ПРИН» ПО КРЕДО Организация движения

Система включена в единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных Минкомсвязи РФ

Назначение новой программы КРЕДО ОРГАНИЗАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ - расстановка технических средств организации дорожного движения (ТСОДД) и выпуск необходимых чертежей и ведомостей.

В программе реализована возможность работать по нормам, принятым в разных странах. Именно в соответствии с выбранной методикой будут назначаться знаки и разметка.

Программный продукт может быть установлен как самостоятельное программное обеспечение и работать автономно. В то же время функционал программы полностью включен в систему КРЕДО ДОРОГИ как отдельный модуль и доступен для использования при наличии лицензии.

Для проектирования ОДД эффективнее всего использовать готовое проектное решение из КРЕДО ДОРОГИ без каких-либо конвертаций. В этом случае одновременно с созданием плана выполняется отрисовка линейной разметки по осевой линии и полосам покрытия дороги с учетом съездов, автобусных остановок, ПСП и разделительных полос.

Но и в тех случаях, когда нет проекта, выполненного в КРЕДО, можно быстро создать в КРЕДО ОРГАНИЗАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ план дороги (ось, полосы дорожного полотна и элементы обустройства) с «нуля» – по картам, данным лазерного сканирования или другим материалам (рис. 1).

Рис. 1. Облако точек в окне План и в окне 3D-вид

Современные технологии и оборудование позволяют выполнять сбор данных в кратчайшие сроки и с высоким качеством, т.к. практически исключаются ошибки, обусловленные пресловутым человеческим фактором. Одна из таких технологий - сбор данных по существующей дороге с помощью мобильного лазерного сканирования. Последующая обработка облака точек и сопутствующих геопозиционированных фотоизображений в программе КРЕДО 3D СКАН позволяет выделить рельеф, кромки и бровки, линейную дорожную разметку, сигнальные столбики, дорожные ограждения.

В КРЕДО 3D СКАН используются нейронные сети и каскадный детектор, что обеспечивает распознавание дорожных знаков по фотоизображениям с последующей локализацией положения в облаке точек. Дорожные знаки передаются в КРЕДО ОРГАНИЗАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ со своим количеством стоек и номером, согласно которому выбирается отображение знака на плане в соответствии с классификатором ОДД. Знакам присваивается признак – Существующий (рис. 2).

Рис. 2. Импорт данных, полученных в системе КРЕДО 3D СКАН после автоматического распознавания дорожных знаков

Для различных технических средств ОДД разработаны специальные объекты тематического классификатора. Пользователь может их редактировать и дополнять классификатор новыми элементами: как самими объектами организации движения, так и разнообразными подписями, и семантическими свойствами - через Редактор классификатора (рис. 3).

Рис. 3. Вкладка классификатора для выбора, редактирования и создания объектов ОДД

Для удобства и ускорения создания ТСОДД введено понятие активной трассы. Это позволяет без дополнительного выбора определять принадлежность всех создаваемых объектов именно активной трассе и располагать их с привязкой к трассе по месту установки (на разделительной полосе, обочине, берме, посередине полосы движения, произвольно и т.д.). При этом можно изменять пикетажное положение, сторону дороги, место установки, расстояние от элемента дороги для любого объекта через параметры создания или редактирования.

При расстановке дорожных знаков реализованы настройки для получения различных конфигураций знаков и их отображения на плане:

  • выбор стиля знака, который определяет расположение и цвета подписей в разных состояниях знака (новый, существующий и др.), параметры установки знака на берме, обочине и разделительной полосе, взаимное расположение табличек и знаков, создание подписи у каждого щитка или подписи на выноске;
  • выбор вида опоры (стойка, трос-растяжка, рама и т. д.), а в случае использования стоек можно назначить их количество;
  • выбор признака для установки опоры: новый, перенос, существующий, демонтаж.

Знаки выбираются из объектов классификатора по номеру знака согласно методике ПОДД (рис. 3).

На одной опоре можно установить несколько знаков и определить порядок их размещения. Под знаком можно разместить одну и более табличек. (рис. 4)

Для знаков с переменной информацией, например, значение скорости, грузоподъемности, габаритов, номера дороги, зоны действия знака и т.д., можно быстро изменить соответствующее значение, и оно тут же отобразится на знаке. (рис. 4)

Для оптимизации работы можно использовать индивидуальные знаки, созданные в программе КРЕДО ЗНАК. Также предусмотрено чтение изображения на знаке из растровых файлов. (рис. 4)

Рис. 4. Варианты создания и редактирования дорожных знаков

У дорожного знака можно запроектировать не только основные, но и обратные щитки в виде перевернутого изображения либо, для двусторонних знаков, в виде тени (рис. 5).

Рис. 5. Варианты создания и отображение на плане двусторонних знаков

Дорожные знаки легко редактируются как в окне параметров, так и в графической области плана – через управляющие точки для места привязки, выноски и подписей.

Горизонтальна разметка (точечная, линейная и площадная) так же, как и остальные элементы ТСОДД проектируется по активной трассе.

При создании трассы ОДД программа предлагает автоматически создавать основные виды линейной разметки (рис.6).

Рис. 6. Виды линейной разметки, создаваемой автоматически

Различные способы интерактивного построения линейной разметки позволяют быстро дополнить созданную автоматически разметку.

Особенность точечной разметки заключается в том, что она может располагаться посередине полосы движения либо в произвольном месте. Для точечной разметки так же, как и для дорожного знака, можно ввести переменную текстовую часть и заменить изображение индивидуальным, из растрового файла (рис.7).

Рис. 7. Примеры точечной разметки

Для проектирования площадной разметки имеется широкий спектр настроек. Благодаря этому пользователь может выполнить штриховку островков безопасности любых конфигураций и быстро получать пешеходные переходы (рис. 8).

Рис. 8. Варианты площадной разметки на канализированном перекрестке

В КРЕДО ОРГАНИЗАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ реализован наиболее трудоемкий расчет расстановки удерживающих ограждений на обочинах дороги.

В зависимости от кривизны плана и профиля, уклонов, высот и крутизны насыпи, категории дороги, интенсивности движения, дорожных условий определяются участки, где нужно устанавливать ограждение. Для каждого участка назначается удерживающая способность.

Пользователю предлагается вариант объединения рассчитанных рабочих участков, возможность автоматического создания начальных и конечных участков с корректировкой длины рабочего участка для установки стоек кратно выбранному шагу (рис. 9).

Рис. 9. Расчет участков установки дорожных ограждений

Кроме автоматической расстановки по расчету, можно устанавливать ограждения интерактивно, используя специальные команды построений. Эти же команды служат для создания других линейных объектов ОДД: освещение, шумозащитные экраны, искусственные неровности, сигнальные столбики и пр. (рис. 10)

Рис. 10. Примеры линейных объектов ОДД

После окончательной установки дорожного ограждения пользователь может рассчитать участки установки сигнальных столбиков на обочинах дороги.

В зависимости от значения радиуса кривых плана и профиля, высоты насыпи и интенсивности движения определяется необходимость и шаг установки сигнальных столбиков. Как и при расчете ограждений, можно выбрать округление длины рассчитанного участка кратно шагу столбиков (рис. 11).

Рис. 11. Расчет участков установки сигнальных столбиков

Параметры для выполнения расчетов ограждений и сигнальных столбиков можно корректировать в соответствии с используемыми нормами.

Точечные объекты ОДД, к которым относятся светофоры, тумбы, одиночные сигнальные столбики, светильники и т.п., также размещаются в указанном месте дороги и отображаются на плане соответствующими условными знаками и подписями (рис. 12).

   

Рис. 12. Примеры точечных объектов ОДД

Реализована возможность проектирования присыпных берм различных размеров с заданным уклоном и заложением откоса (рис. 13). При создании соответствующей ведомости рассчитываются объемы земли и площадь планировки откосов берм (рис. 14).

Рис. 13.  Создание присыпных берм

Рис. 14. Ведомость присыпных берм

Для организации параллельной работы с проектировщиками реализована возможность актуализации проектных решений для учета изменений в разрабатываемой схеме организации движения. На любом этапе работы над проектом дороги можно обновить данные по плану, профилю и поперечникам дороги. На участке, где изменилась плановая геометрия дороги, по настройке пользователя можно удалить знаки или выделить их как неактуальные (такие знаки будут исключены из объемов работ), удалить или оставить столбики, ограждения и прочие объекты ОДД.

При трехмерной визуализации проекта дороги все элементы организации движения автоматически размещаются на заданных слоях с поверхностями (рис. 15). Большинство технических средств ОДД не требуют специальных настроек для корректного отображения в 3D-виде, а для некоторых объектов уже выполнены соответствующие настройки через специальный параметр в Редакторе классификатора - задан 3D-объект.

Рис. 15. Трехмерное изображение участка дороги после расстановки технических средств ОДД

Для оценки результатов работы по организации дорожного движения можно выполнять произвольную навигацию или создать траекторию движения и «проехать» по проектируемой дороге в окне 3D-вида.

Для проекта ОДД предусмотрено создание ведомостей, а шаблоны каждой из них можно редактировать под требования заказчика.

С программой поставляются шаблоны ведомостей (рис. 16):

  • размещения дорожных знаков в нескольких вариантах,
  • дорожных ограждений,
  • пешеходных ограждений,
  • сигнальных столбиков,
  • точечной, линейной, площадной разметки,
  • линейных объектов ОДД,
  • присыпных берм.

Рис. 16. Примеры ведомостей ОДД

Чертежи, которые формируются по проекту ОДД, можно экспортировать в DXF, DWG или в растр, а можно сразу отправить на печать.

Нормативные документы, применяемые в КРЕДО ОРГАНИЗАЦИЯ ДВИЖЕНИЯ:

Для России:

  • ГОСТ 32945-2014 «Дороги автомобильные общего пользования. Знаки дорожные. Технические требования»,
  • ПНСТ 247-2017 «Экспериментальные технические средства организации дорожного движения. Типоразмеры дорожных знаков. Виды и правила применения дополнительных дорожных знаков. Общие положения»
  • ГОСТ Р 52290-2004 «Технические средства организации дорожного движения. Знаки дорожные. Общие технические требования»
  • ГОСТ Р 52289-2019 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств»
  • ГОСТ Р 51256-2018 «Технические средства организации дорожного движения. Разметка дорожная. Классификация. Технические требования»

Для Беларуси:

  • СТБ 1300-2014 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения»
  • СТБ 1140-2013 «Технические средства организации дорожного движения. Знаки дорожные. Общие технические условия»
  • СТБ 1231-2012 «Технические средства организации дорожного движения. Разметка дорожная. Общие технические условия»

Для Украины:

  • ДСТУ 4100-2014 «Знаки дорожные. Общие технические условия. Правила использования»
  • ДСТУ 2587-2010 «Безопасность дорожного движения. Разметка дорожная. Технические требования. Методы контроля. Правила использования»
  • ДСТУ 8752:2017 «Безопасность дорожного движения. Проект организации дорожного движения. Правила разработки, построения, оформления.»

Для Казахстана:

  • СТ РК 1412-2017 «Технические средства организации дорожного движения. Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств»
  • СТ РК 1124-2003 «Технические средства организации дорожного движения. Разметка дорожная. Технические требования»
  • СТ РК 1125-2002 «Знаки дорожные. Общие технические условия»

А также ГОСТ 32758-2014 «Дороги автомобильные общего пользования. Временные технические средства организации дорожного движения. Технические требования и правила применения»


Процессор Intel Core i3/i5/i7 или аналогичный
ОЗУ не менее 4 ГБ
Операционная система

Microsoft Windows 7 Service Pack 1

Microsoft Windows 7 x64 Service Pack 1

Microsoft Windows 8.1

Microsoft Windows 8.1 x64

Microsoft Windows 10 x64

Microsoft Windows 10 x86

Примечания:

Для обеспечения функционирования программного продукта требуется Система защиты Эшелон II, включающая аппаратный ключ защиты USB. Аппаратный ключ защиты может быть установлен как на том же компьютере, где запускаются приложения, так и на одном из компьютеров сети организации.

Новые дорожные знаки, указатели и автономера России — Дизайн на vc.ru

{"id":133967,"url":"https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii","title":"\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438","services":{"facebook":{"url":"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii","short_name":"FB","title":"Facebook","width":600,"height":450},"vkontakte":{"url":"https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii&title=\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438","short_name":"VK","title":"\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435","width":600,"height":450},"twitter":{"url":"https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii&text=\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438","short_name":"TW","title":"Twitter","width":600,"height":450},"telegram":{"url":"tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii&text=\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438","short_name":"TG","title":"Telegram","width":600,"height":450},"odnoklassniki":{"url":"http:\/\/connect.ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii","short_name":"OK","title":"\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438","width":600,"height":450},"email":{"url":"mailto:?subject=\u041d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438&body=https:\/\/vc.ru\/design\/133967-novye-dorozhnye-znaki-ukazateli-i-avtonomera-rossii","short_name":"Email","title":"\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443","width":600,"height":450}},"isFavorited":false}

1650 просмотров

Миллионы россиян ежедневно проводят десятки часов своей жизни за рулём и их верными попутчиками являются дорожные знаки, указатели, разметка, а также номера на проезжающих автомобилях.

Мы переработали более 170 знаков и указателей, сделав их понятнее, аккуратнее и лучше. При этом мы не стали уходить от прежней концепции.

Новый дизайн стрелок

Эволюция стрелок на дорожных знаках и указателях России с 1927 года.

Преимущества разработанных нами стрелок.

Новый шрифт

  • Улучшена видимость с дальних дистанций
  • Выглядит строже и современнее
  • Быстрее считывается
  • Смотрится строго, но в тоже время гармонично

Сравнение нового шрифта и используемого сегодня на всех дорожных знаках и указателях России.

Улучшенные дорожные знаки

Переработанные дорожные знаки стали аккуратнее в мелочах, виднее с дальних дистанций и современнее на фоне общего дорожного ландшафта. При этом сохранена прежняя концепция и стилистика, а внесенных изменений хватит на десятки лет вперед, мало того такой подход позволит внедрять новые знаки поэтапно, без ущерба бюджету.

Новая и понятная навигация

Мы переработали систему дорожной навигации, сделав её проще, понятнее и красивее. Новые стрелки, шрифты, транслитерация, формы и компоновка табличек повышают эффективность системы дорожных указателей. Навигатор не всегда точно позволяет понять куда поворачивать на крупных развязках, а используемые сегодня указатели плохо справляются с этой задачей.

Новая понятная и красивая разметка

Мы переработали графическую дорожную разметку в соотвествии с новой стилистикой знаков и указателей.

Новая разметка

Действующая разметка

Обновленные автомобильные номера

Обновлённые гражданские автомобильные номера

Обновлённые военные автомобильные номера

Обновлённые номера для электромобилей

Обновлённые автомобильные номера для маршрутных транспортных средств и такси

Обновлённые автомобильные номера полиции

Обновлённые дипломатические номера

Спасибо за внимание!

Авторы: Захар Ал Хамуй, Глеб Нарожницикий, Владислав Абрамов, Каиров Сосланбек, Саша Костин, Андрей Астровский, Лев Гармаш, Наталия Грюкан.

Дорожные знаки и их значение

  1. Предупреждающие знаки
  2. Знаки приоритета
  3. Запрещающие дорожные знаки
  4. Предписывающие знаки
  5. Информационно-указательные знаки
  6. Знаки сервиса
  7. Знаки дополнительной информации

1. Предупреждающие знаки

Предупреждающие знаки информируют водителей о приближении к опасному участку дороги, движение по которому требует принятия мер, соответствующих обстановке.

 

 

 

 

 

 

1.19 «Двустороннее движение»
Начало участка дороги (проезжей части) с встречным движением.
1.20 «Пешеходный переход»
Пешеходный переход, обозначенный знаками 5.16.1, 5.16.2 и (или) разметкой 1.14.1 — 1.14.2.
1.21 «Дети»
Участок дороги вблизи детского учреждения (школы, оздоровительного лагеря и тому подобного), на проезжей части которого возможно появление детей.
1.22 «Пересечение с велосипедной дорожкой»
1.23 «Дорожные работы» 1.24 «Перегон скота»
1.25 «Дикие животные» 1.26 «Падение камней»
Участок дороги, на котором возможны обвалы, оползни, падение камней.
1.27 «Боковой ветер» 1.28 «Низколетящие самолеты»
1.29 «Тоннель»
Тоннель, в котором отсутствует искусственное освещение, или тоннель, видимость въездного портала которого ограничена.
1.30 «Прочие опасности»
Участок дороги, на котором имеются опасности, не предусмотренные другими предупреждающими знаками.

 


Предупреждающие знаки 1.1,1.2,1.5-1.30 вне населенных пунктах устанавливаются на расстоянии 150-300 м, а в населенных пунктах — на расстоянии 50-100 м до начала опасного участка. При необходимости знаки могут устанавливаться и на ином расстоянии, которое в этом случае указывается на табличке 7.1.1.

Знаки 1.13 и 1.14 могут устанавливаться без таблички 7.1.1 непосредственно перед началом спуска или подъема, если спуски и подъемы следуют друг за другом.

Знак 1.23 при проведении краткосрочных работ на проезжей части может быть установлен (без таблички 7.1.1) на расстоянии 10-15 м до места проведения работ.

Вне населенных пунктов знаки 1.1, 1.2, 1.9, 1.10, 1.21 и 1.23 повторяются. Второй знак устанавливается на расстоянии не менее 50 м до начала опасного участка.

Знаки 1.3.1 и 1.3.2 устанавливаются непосредственно перед железнодорожным переездом.

Нумерация дорожных знаков соответствует ГОСТу 10807-78 и ГОСТу Р 51582-2000

2. Знаки приоритета

Знаки приоритета устанавливают очередность проезда перекрестков, пересечений проезжих частей или узких участков дороги.

2.1 Главная дорога
Дорога, на которой предоставлено право преимущественного проезда нерегулируемых перекрестков.
2.2 Конец главной дороги

 

 

3. Запрещающие дорожные  знаки

Запрещающие знаки вводят или отменяют определенные ограничения движения.

3.1 «Въезд запрещен»
Запрещается въезд всех транспортных средств в данном направлении
3.2 «Движение запрещено»
Запрещается движение всех транспортных средств.
3.3 «Движение механических транспортных средств запрещено» 3.4 «Движение грузовых автомобилей запрещено»
Запрещается движение грузовых автомобилей и составов транспортных средств с разрешенной максимальной массой более 3,5 т (если на знаке не указана масса) или с разрешенной максимальной массой более указанной на знаке, а также тракторов и самоходных машин. Знак 3.4 не запрещает движение грузовых автомобилей с наклонной белой полосой на бортах или предназначенных для перевозки людей.
3.5 «Движение мотоциклов запрещено» 3.6 «Движение тракторов запрещено»
Запрещается движение тракторов и самоходных машин.
3.7 «Движение с прицепом запрещено»
Запрещается движение грузовых автомобилей и тракторов с прицепами любого типа, а также буксировка механических транспортных средств.
3.8 «Движение гужевых повозок запрещено»
Запрещается движение гужевых повозок (саней), верховых и вьючных животных, а также прогон скота.
3.9 «Движение на велосипедах запрещено»
Запрещается движение велосипедов и мопедов.
3.10 «Движение пешеходов запрещено»
3.11 «Ограничение массы»
Запрещается движение транспортных средств, в том числе составов транспортных средств, общая фактическая масса которых больше указанной на знаке.
3.12 «Ограничение нагрузки на ось»
Запрещается движение транспортных средств, у которых фактическая нагрузка на какую-либо ось больше указанной на знаке.
3.13 «Ограничение высоты»
Запрещается движение транспортных средств, габаритная высота которых (с грузом или без груза) больше указанной на знаке.
3.14 «Ограничение ширины»
Запрещается движение транспортных средств, габаритная ширина которых (с грузом или без груза) больше указанной на знаке.
3.15 «Ограничение длины»
Запрещается движение транспортных средств (составов транспортных средств) габаритная длина которых (с грузом или без груза) больше указанной на знаке.
3.16 «Ограничение минимальной дистанции»
Запрещается движение транспортных средств с дистанцией между ними меньше указанной на знаке.
3.17.1 «Таможня»
Запрещается проезд без остановки у таможни (контрольного пункта).
3.17.2 «Опасность»
Запрещается дальнейшее движение всех без исключения транспортных средств в связи с дорожно-транспортным происшествием, аварией, пожаром или другой опасностью.
3.18.1 «Поворот направо запрещен» 3.18.2 «Поворот налево запрещен»
3.9 «Разворот запрещен»
3.20 «Обгон запрещен»
Запрещается обгон всех транспортных средств, кроме одиночных, движущихся со скоростью менее 30 км/ч.
3.21 «Конец зоны запрещения обгона»
3.22 «Обгон грузовым автомобилям запрещен»
Запрещается грузовым автомобилям с разрешенной максимальной массой более 3,5 т обгон всех транспортных средств, кроме одиночных, движущихся со скоростью менее 30 км/ч. Тракторам запрещается обгон всех транспортных средств, кроме гужевых повозок и велосипедов.
3.23 «Конец зоны запрещения обгона грузовым автомобилям»
3.24 «Ограничение максимальной скорости»
Запрещается движение со скоростью (км/ч), превышающей указанную на знаке.
3.25 «Конец зоны ограничения максимальной скорости»
3.26 «Подача звукового сигнала запрещена»
Запрещается пользоваться звуковыми сигналами, кроме тех случаев, когда сигнал подается для предотвращения дорожно-транспортного происшестви
3.27 «Остановка запрещена»
Запрещается остановка и стоянка транспортных средств.
3.28 «Стоянка запрещена»
Запрещается стоянка транспортных средств.
3.29 «Стоянка запрещена по нечетным числам месяца» 3.30 «Стоянка запрещена по четным числам месяца»
При одновременном применении знаков 3.29 и 3.30 время перестановки транспортных средств с одной стороны на другую — с 19 до 21 ч.
3.31 «Конец зоны всех ограничений»
Обозначение конца зоны действия одновременно нескольких знаков из следующих: 3.16, 3.20, 3.22, 3.24, 3.26-3.30.
3.32 «Движение транспортных средств с опасными грузами запрещено»
Запрещается движение транспортных средств, оборудованных опознавательными знаками «Опасный груз».
3.33 «Движение транспортных средств с взрывчатыми и легковоспламеняющимися грузами запрещено»
Запрещается движение транспортных средств, оборудованных опознавательными знаками «Опасный груз» и предназначенных для перевозки опасных грузов классов 1, 2.2-2.4, 3.1, 3.2, 5.2 по ГОСТ 19433-88.

Знаки 3.2-3.9, 3.32 и 3.33 запрещают движение соответствующих видов транспортных средств в обоих направлениях.

Действие знаков не распространяется:
3.1 — 3.3, 3.18.1, 3.18.2, 3.19, 3.27 — на маршрутные транспортные средства;
3.2 — 3.8 — на транспортные средства, которые обслуживают предприятия, находящиеся в обозначенной зоне, а также обслуживают граждан или принадлежат гражданам, проживающим или работающим в обозначенной зоне. В этих случаях транспортные средства должны въезжать в обозначенную зону и выезжать из нее на ближайшем к месту назначения перекрестке;
3.28-3.30 — на такси с включенным таксометром;
3.2, 3.3, 3.28 — 3.30 — на транспортные средства, управляемые инвалидами I и II групп или перевозящие таких инвалидов.

Действие знаков 3.18.1, 3.18.2 распространяется на пересечение проезжих частей, перед которым установлен знак.

Зона действия знаков 3.16, 3.20, 3.22, 3.24, 3.26 — 3.30 распространяется от места установки знака до ближайшего перекрестка за ним, а в населенных пунктах при отсутствии перекрестка — до конца населенного пункта. Действие знаков не прерывается в местах выезда с прилегающих к дороге территорий и в местах пересечения (примыкания) с полевыми, лесными и другими второстепенными дорогами, перед которыми не установлены соответствующие знаки.

Действие знака 3.24, установленного перед населенным пунктом, обозначенным знаком 5.22, распространяется до этого знака.

Зона действия знаков может быть уменьшена:
для знаков 3.16, 3.26 применением таблички 7.2.1;
для знаков 3.20, 3.22, 3.24 установкой в конце зоны их действия соответственно знаков 3.21, 3.23, 3.25 или применением таблички 7.2.1. Зона действия знака 3.24 может быть уменьшена установкой знака 3.24 с другим значением максимальной скорости движения;
для знаков 3.27 — 3.30 установкой в конце зоны их действия повторных знаков 3.27 — 3.30 с табличкой 7.2.3 или применением таблички 7.2.2. Знак 3.27 может быть применен совместно с разметкой 1.4, а знак 3.28 — с разметкой 1.10, при этом зона действия знаков определяется протяженностью линии разметки.

Действие знаков 3.10, 3.27 — 3.30 распространяется только на ту сторону дороги, на которой они установлены.

4. Предписывающие знаки

 

 

 

5. Информационно-указательные знаки

Информационно-указательные знаки вводят или отменяют определенные режимы движения, а также информируют о расположении населенных пунктов и других объектов.

 

5.1 «Автомагистраль»
Дорога, на которой действуют требования Правил, устанавливающие порядок движения по автомагистралям.
5.2 «Конец автомагистрали»
5.3 «Дорога для автомобилей»
Дорога, предназначенная для движения только автомобилей, автобусов и мотоциклов.
5.4 «Конец дороги для автомобилей»
5.5 «Дорога с односторонним движением» 5.6 «Конец дороги с односторонним движением»
5.7.1 5.7.2
«Выезд на дорогу с односторонним движением»
Выезд на дорогу или проезжую часть с односторонним движением
5.8.1 «Направления движения по полосам»
Число полос и разрешенные направления движения на каждой из них.
5.8.2 «Направления движения по полосам»
Разрешенные направления движения по полосе.
Знаки 5.8.1 и 5.8.2, разрешающие поворот налево из крайней левой полосы, разрешают и разворот с этой полосы.
Действие знаков 5.8.1 и 5 8.2, установленных перед перекрестком, распространяется на весь перекресток, если другие знаки 5.8.1 и 5.8.2, установленные на нем, не дают иных указаний.
5.8.3 «Начало полосы»
Начало дополнительной полосы на подъеме или полосы торможения. Если на знаке, установленном перед дополнительной полосой, изображен знак 4.7 «Ограничение минимальной скорости», то водитель транспортного средства, который не может продолжать движения по основной полосе с указанной или большей скоростью, должен перестроиться на дополнительную полосу.
5.8.4 «Начало полосы»
Начало участка средней полосы трехполосной дороги, предназначенного для движения в данном направлении.
5.8.5 «Конец полосы»
Конец дополнительной полосы на подъеме или полосы разгона.
5.8.5 «Конец полосы»
Конец участка средней полосы на трехполосной дороге, предназначенного для движения в данном направлении.
5.8.7 5.8.8
«Направление движения по полосам»
Если на знаке 5.8.7 изображен знак, запрещающий движение каким-либо транспортным средствам, то движение этих транспортных средств по соответствующей полосе запрещается.
Знаки 5.8.7 и 5.8.8 с соответствующим числом стрелок могут применяться на дорогах с четырьмя полосами и более.
С помощью знаков 5.8.7 и 5.8.8 со сменным изображением может быть организовано реверсивное движение.
5.9 «Полоса для маршрутных транспортных средств»
Дорога, по которой движение маршрутных транспортных средств осуществляется по специально выделенной полосе навстречу общему потоку транспортных средств.
5.10.1 «Дорога с полосой для маршрутных транспортных средств»
 5.10.2 5.10.3
«Выезд на дорогу с полосой для маршрутных транспортных средств»
5.10.4 «Конец дороги с полосой для маршрутных транспортных средств»
5.11.1 «Место для разворота»
Поворот налево запрещается.
5.11.2 «Зона для разворота»
Протяженность зоны для разворота. Поворот налево запрещается.
5.12 «Место остановки автобуса и (или) троллейбуса» 5.13 «Место остановки трамвая»
5.14 «Место стоянки легковых такси» 5.15 «Место стоянки»
5.16.1 5.16.2
«Пешеходный переход»
При отсутствии на переходе разметки 1.14.1 — 1.14.3 знак 5.16.2 устанавливается справа от дороги на ближней границе перехода, а знак 5.16.1 — слева от дороги на дальней границе перехода.
 5.17.1 5.17.2«Подземный пешеходный переход»  5.17.3 5.17.4«Надземный пешеходный переход»
5.18 «Рекомендуемая скорость»
Скорость, с которой рекомендуется движение на данном участке дороги. Зона действия знака распространяется до ближайшего перекрестка, а при применении знака 5.18 совместно с предупреждающим знаком, определяется протяженностью опасного участка.
  5.19.1 5.19.2 5.19.3«Тупик»
Дорога, не имеющая сквозного проезда.
 5.20.1 5.20.2«Предварительный указатель направления»
Направления движения к обозначенным на знаке населенным пунктам и другим объектам. Назнаках могут быть нанесены изображения знака 5.29.1, символы автомагистрали, аэропорта, спортивные и иные пиктограммы.
На знаке 5.20.1 могут быть нанесены изображениядругих знаков, информирующих об особенностях движения. В нижней части знака 5.20.1 указывается расстояние от места установки знака до перекрестка или начала полосы торможения.
Знак 5.20.1 применяется также для указания объезда участков дорог, на которых установлен один из запрещающих знаков 3.11 — 3.15.
5.20.3 «Схема движения»
Маршрут движения при запрещении на перекрестке отдельных маневров или разрешенные направления движения на сложном перекрестке.
5.21.1 5.21.2
«Указатель направления»
Направления движения к пунктам маршрута. На знаках может быть указано расстояние до обозначенных на нем объектом (км), нанесены символы автомагистрали, аэропорта, спортивные и иные пиктограммы.
5.22 «Начало населенного пункта»
Наименование и начало населенного пункта, в котором действуют требования Правил, устанавливающие порядок движения в населенных пунктах.
5.23 «Конец населенного пункта»
Место, с которого на данной дороге утрачивают силу требования Правил, устанавливающие порядок движения в населенных пунктах.
5.24 «Начало населенного пункта»
Наименование и начало населенного пункта, в котором на данной дороге не действуют требования Правил, устанавливающие порядок движения в населенных пунктах.
5.25 «Конец населенного пункта»
Конец населенного пункта, обозначенного знаком 5.24.
5.26 «Наименование объекта»
Наименование объекта иного, чем населенный пункт (река, озеро, перевал, достопримечательность и тому подобное).
5.27 «Указатель расстояний»
Расстояние до населенных пунктов (км), расположенных на маршруте.

 

 

5.34.1 5.34.2
«Предварительный указатель перестроения на другую проезжую часть»
Направление объезда закрытого для движения участка проезжей части на дороге с разделительной полосой или направление движения для возвращения на правую проезжую часть.

 

 

5.38 «Жилая зона»
Территория, на которой действуют требования Правил, устанавливающие порядок движения в жилой зоне.
5.39 «Конец жилой зоны»

 

На знаках 5.20.1, 5.20.2, 5.21.1 и 5.21.2, установленных вне населенного пункта, зеленый или синий фон означает, что движение к указанному населенному пункту или объекту будет осуществляться соответственно по автомагистрали или другой дороге. На знаках 5.20.1, 5.20.2, 5.21.1 и 5.21.2, установленных в населенном пункте, зеленый или синий фон означает, что движение к указанному населенному пункту или объекту после выезда из данного населенного пункта будет осуществляться соответственно по автомагистрали или другой дороге; белый фон означает, что указанный объект находится в данном населенном пункте.

 

6. Знаки сервиса

Знаки сервиса информируют о расположении соответствующих объектов.

 

7. Знаки дополнительной информации (таблички)

Знаки дополнительной информации (таблички) уточняют или ограничивают действие знаков, с которыми они применены.

 

 

 

 

 

 

 

7.7 «Стоянка с неработающим двигателем»
Указывает, что на стоянке, обозначенной знаком 5.15, разрешается стоянка транспортных средств только с неработающим двигателем.
7.8 «Платные услуги»
Указывает, что услуги предоставляются только за наличный расчет.
7.9 «Ограничение продолжительности стоянки»
Указывает максимальную продолжительность пребывания транспортного средства на стоянке, обозначенной знаком 5.15.
7.10 «Место для осмотра автомобилей»
Указывает, что на площадке, обозначенной знаком 5.15 или 6.11, имеется эстакада или смотровая канава.
7.11 Ограничение разрешенной максимальной массы»
Указывает, что действие знака распространяется только на транспортные средства с разрешенной максимальной массой более указанной на табличке.
7.12 «Опасная обочина»
Предупреждает, что съезд на обочину опасен в связи с проведением на ней ремонтных работ. Применяется со знаком 1.23.
7.13 «Направление главной дороги»
Указывает направление главной дороги на перекрестке.
7.14 «Полоса движения»
Указывает полосу движения, на которую распространяется действие знака или светофора.
7.15 «Слепые пешеходы»
Указывает, что пешеходным переходом пользуются слепые. Применяется со знаками 1.20, 5.16.1, 5.16.2 и светофорами.
7.16 «Влажное покрытие»
Указывает, что действие знака распространяется на период времени, когда покрытие проезжей части влажное.
7.17 «Инвалиды»
Указывает, что действие знака 5.15 распространяется только на мотоколяски и автомобили, на которых установлены опознавательные знаки «Инвалид».
7.18 «Кроме инвалидов»
Указывает, что действие знаков не распространяется на мотоколяски и автомобили, на которых установлены опознавательные знаки «Инвалид».
7.19 «Класс опасного груза»
Указывает номер класса (классов) опасных грузов по ГОСТ 19433-88.

 

Таблички размещаются непосредственно под знаком, с которым они применены. Таблички 7.2.2 — 7.2.4, 7.13 при расположении знаков над проезжей частью, обочиной или тротуаром размещаются сбоку от знака.
В случаях, когда значения временных дорожных знаков (на переносной стойке) и стационарных знаков противоречат друг другу, водители должны руководствоваться временными знаками.

Смотрите также:
  • Бриллианты пролетариата
  • Дело — труба. Может ли замерзнуть выхлопная система автомобиля?
  • Эффект дежавю: обзор советских автомобилей
  • Автомобили с пробегом: за и против
  • Быстроногие бегемоты
  • Дорогами Победы
  • Дорожные знаки Украины 2019 - новые знаки и их значения

    Новые дорожные знаки в Украине появлялись довольно давно, однако вспомнить основные постулаты относительно этих необходимых на дороге табличек не будет лишним. Возможно, вы помните не все дорожные знаки, однако есть пара-тройка советов, чтобы быстро освежить автошкольные знания.

    Итак, что вы помните о дорожных знаках? Давайте честно скажем себе, что даже находясь каждый день за рулем, не все из нас готовы правильно назвать каждый знак, зону его действия и транспортные средства, на которые это действие распространяется. Эти знания нужно освежить.

    Предупредительные дорожные знаки. Они предупреждают, однако фактически ничего не запрещают, а лишь подсказывают, какого рода опасности и трудности вскоре встретят водителя. О типе опасности, о которой предупреждает знак, почти всегда можно догадаться по изображению. Предупредительные знаки легко идентифицировать – почти все они треугольные.

    Читайте также: Новые штрафы и пьяные знаки: депутаты обещают ужесточить наказание

    Дорожные знаки приоритета. Очень важная категория знаков, которые непременно надо выучить. Они управляют разъездом транспорта на перекрестках и в других местах, где пересекаются транспортные потоки. За нарушение требований этих знаков предусмотрена ответственность в админкодексе, но страшнее то, что нарушение может привести к тяжелейшим ДТП. Четыре из шести этих знаков имеют оригинальную форму (восьмиугольник, перевернутые треугольник и квадрат), чтобы их можно было распознать даже с неудобного ракурса.

    В ПДД нет важных и неважных знаков, хотя знаки запрещающие и предписывающие руководят наиболее ответственными процессами на дороге

    Запрещающие дорожные знаки. Большая категория знаков, которые выборочно или полностью ограничивают движение транспорта и пешеходов: в связи с их типом, габаритами, грузом. Также эти знаки запрещают определенные маневры (повороты, остановку, обгоны и тому подобное). Один из самых популярных видов запретов – двигаться со скоростью большей, чем указанный на знаке лимит.

    Следует признать, что это очень коварная и сложная категория дорожных знаков: изображенный на них символ очень редко полностью раскрывает суть запрета например, знак 3.23 “Поворот налево запрещен” не запрещает разворот, и наоборот, знак 3.24 “Разворот запрещен” поворот позволяет. Поэтому несмотря на одинаковую примечательную форму – все они круглые в красном круге – запрещающие знаки следует выучить раз и навсегда.

    Читайте также: Что будет, если не платить штрафы за нарушение Правил

    Предписывающие знаки. Это еще одна категория знаков, требования которых жизненно важно соблюдать. Эти знаки предписывают ехать в определенном направлении или разрешают движение только для определенных типов транспорта. Символы на этих знаках легко понять, если вы хотя бы раз с ними ознакомились; отличает их круглая форма и синий цвет.

    Информационно-указательные дорожные знаки. Эта категория в основном кажется второстепенной по сравнению с несколькими предыдущими группами – например, казалось бы, без названия населенного пункта вдоль пути можно обойтись (знаки 5.45 – 5.48). Однако это впечатление обманчиво, обратите внимание на вторую часть названия: они же указывают. И порой речь идет о жизненно важных указаниях, например, те же знаки 5.45 – 5.48 помимо прочего определяют максимальную скорость движения на определенном ими отрезке. Или невыразительная внешне стрелка на знаке 5.7.1 – 5.7.2 означает выезд на улицу с односторонним движением.

    Знаки сервиса. Указанную категорию в наше время не назовешь слишком важной, ведь каждый объект инфраструктуры сейчас рекламирует себя и без помощи ПДД. Исключение составляет разве что знак 6.10, который информирует про полицейский пост впереди.

    Знаки сервиса указывают на объекты инфраструктуры и нужны в первую очередь транзитным водителям в дальнем путешествии

    Таблички. Последняя по расположению группа знаков в ПДД Украины – отнюдь не последняя по важности. По крайней мере, в той ее части, где говорится о табличках, которые конкретизируют действие знаков, под которыми они располагаются: зона действия дорожных знаков, расстояние до начала действия, транспорт, которого касается знак... И коли уж нам не так важно, сколько поворотов подряд нас ждет на горном серпантине (знак 7.10), то знание направления главной дороги на ближайшем перекрестке (знак 7.8) может спасти чью-то жизнь. Это одна из самых трудных для изучения групп знаков, даром что добрую четверть из них большинство украинских водителей никогда в жизни не увидит.

    Таблички как будто выполняют вспомогательную роль, однако игнорирование некоторых из них обязательно приводит к беде

    Читайте также: Как правильно ехать по ямам: 10 советов от Авто24

    Некоторые знаки появляются в Украине раньше, чем их официально занесут в Правила дорожного движения. Треугольником с черной точкой планируют обозначать места, где часто случаются ДТП

    Рекомендация от Авто24

    Дорожные знаки – одна из труднейших сторон в деле приобретения водительского опыта. Однако, даже если вы получили права на день рождения, знаки надо непременно изучить. Иначе на дороге делать нечего – конечно, если вам дороги свобода и жизнь.

    Читайте также: Желтый сигнал светофора снова хотят отменить

    Обнаружение, классификация и отображение дорожных знаков США с использованием изображений Google Street View для управления запасами проезжей части | Визуализация в инженерии

  • (TRIP), и Н. Т. Р. Г. (2014). Мичиганский транспорт в цифрах: удовлетворение потребностей штата в безопасной и эффективной мобильности .

    Google Scholar

  • Ай, К., и Цай, Ю. Дж. (2011). Гибридный алгоритм распознавания знаков с активным контуром. Журнал вычислений в гражданском строительстве, 26 (1), 28–36.

    Артикул Google Scholar

  • Ai, C, & Tsai, Y (2014). Алгоритм обнаружения знаков с сохранением геометрии. Журнал вычислительной техники в гражданском строительстве . http://ascelibrary.org/doi/10.1061/%28ASCE%29CP.1943-5487.0000422.

  • Ашури Рад, А., и Рахмандад, Х. (2013). Реконструкция онлайн-поведения путем минимизации усилий.В А. Гринберге, У. Кеннеди и Н. Босе (редакторы), Социальные вычисления, поведенческое-культурное моделирование и прогнозирование (том 7812, стр. 75–82). Гейдельберг: Springer Berlin. Конспект лекций по информатике.

    Google Scholar

  • Балали В., Гольпарвар-Фард М. (2014). Обнаружение и классификация дорожных знаков и указателей мили на основе видео в США с использованием выделения цветных кандидатов и распознавания на основе функций. В Вычислительная техника в гражданском и строительном строительстве (стр.858–866).

    Google Scholar

  • Балали, В., и Голпарвар-Фард, М. (2015a). Оценка мультиклассовых методов обнаружения и классификации дорожных знаков для управления инвентаризацией дорожных активов в США. Журнал ASCE по вычислениям в гражданском строительстве , 04015022. http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000491.

  • Балали В., Гольпарвар-Фард М. (2015b). Распознавание и трехмерная локализация дорожных знаков с помощью моделей облака точек на основе изображений .Остин: доклад, представленный на Международном семинаре по вычислениям в гражданском строительстве.

    Google Scholar

  • Балали В., и Голпарвар-Фард М. (2015c). Сегментация и распознавание дорожных активов из видеопотоков с камер, установленных на автомобилях, с использованием масштабируемого непараметрического метода анализа изображений. Автоматизация в строительстве, 49 , 27–39.

    Артикул Google Scholar

  • Балали, В., Гольпарвар-Фард, М., и де ла Гарза, Дж. (2013). Распознавание автомобильных дорог на основе видео и 3D-локализация. В Вычислительная техника в гражданском строительстве (стр. 379–386).

    Google Scholar

  • Балали В., Депве Э. и Голпарвар-Фард М. (2015). Обнаружение и классификация дорожных знаков с использованием изображений улиц Google . Вашингтон: доклад, представленный на 94-м ежегодном собрании Совета по исследованиям в области транспорта (TRB).

    Google Scholar

  • Бешах, Т., и Хилл, С. (2010). Сбор данных о дорожно-транспортных происшествиях для повышения безопасности: роль дорожных факторов в серьезности происшествий в Эфиопии (Весенний симпозиум AAAI: Искусственный интеллект в целях развития).

    Google Scholar

  • Берджес, К. Дж. (1998). Учебное пособие по поддержке векторных машин для распознавания образов. Data Mining and Knowledge Discovery, 2 (2), 121–167.

    Артикул Google Scholar

  • Кадделл Р., Хаммонд П. и Рейнмут С. (2009). Roadside имеет инвентаризационную программу (Департамент транспорта штата Вашингтон).

    Google Scholar

  • Chang, L.-Y., & Chen, W.-C. (2005). Анализ данных древовидных моделей для анализа частоты дорожно-транспортных происшествий. Журнал исследований безопасности, 36 (4), 365–375.

    MathSciNet Статья Google Scholar

  • Creusen, I, & Hazelhoff, L (2012) Полуавтоматическая система обнаружения, классификации и позиционирования дорожных знаков. В IS & T / SPIE Electronic Imaging, 2012 (стр. 83050Y-83050Y-83056): Международное общество оптики и фотоники. DOI: 10.1117 / 12.

  • 2.

  • Creusen, IM, Wijnhoven, RG, Herbschleb, E, & De With, P (2010) Использование цвета при обнаружении дорожных знаков на основе свиней.В Image Processing (ICIP), 2010 17-я Международная конференция IEEE, 2010 (стр. 2669–2672): IEEE. DOI: 10.1109 / ICIP.2010.5651637.

  • Dalal, N, & Triggs, B (2005) Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека. In Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. Конференция компьютерного общества IEEE, 2005 г. (том 1, стр. 886–893): IEEE. DOI: 10.1109 / CVPR.2005.177.

  • Де ла Эскалера, А., Армингол, Дж. М., и Мата, М.(2003). Распознавание и анализ дорожных знаков для интеллектуальных транспортных средств. Image and Vision Computing, 21 (3), 247–258.

    Артикул Google Scholar

  • де ла Гарса, Дж., Рока, И., и Воробей, Дж. (2010). Визуализация неисправных дорог с помощью геокодированных изображений в Google Earth и Google Maps. В материалах Proceeding, CIB W078 27-я Международная конференция по применению ИТ в индустрии AEC .

    Google Scholar

  • де ла Торре, Дж. (2013) Организация географических данных с помощью CartoDB, базы данных с открытым исходным кодом в облаке.In Biodiversity Informatics Horizons 2013.

  • DeGray, J, & Hancock, KL (2002). Наземные системы сбора изображений и данных для инвентаризации проезжей части в Новой Англии: синтез дорожной практики. Транспортный консорциум Новой Англии , № NETCR 30.

  • Голпарвар-Фард, М., Балали, В., и де ла Гарза, Дж. М. (2012). Сегментация и распознавание дорожных активов с использованием трехмерных облаков точек на основе изображений и семантических лесов Texton. Journal of Computing in Civil Engineering, 29 (1), 04014023.

    Статья Google Scholar

  • Gonzalez, H., Halevy, A. Y., Jensen, C. S., Langen, A., Madhavan, J., Shapley, R., et al. (2010). Слияние таблиц Google: управление данными и совместная работа в Интернете. В материалах Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (pp. 1061–1066). Нью-Йорк: ACM.

    Google Scholar

  • Хаас, К., & Хенсинг, Д. (2005). Почему вашему агентству следует рассмотреть вопрос о системах управления активами для обеспечения безопасности дорожного движения .

    Google Scholar

  • Хартли Р. и Зиссерман А. (2003). Многоканальная геометрия в компьютерном зрении . Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

    Google Scholar

  • Хассанаин, М. А., Фрозе, Т. М., и Ванье, Д. Дж. (2003).Рамочная модель для управления техническим обслуживанием активов. Журнал производительности построенных объектов, 17 (1), 51–64. DOI: 10.1061 / (ASCE) 0887-3828 (2003) 17: 1 (51).

    Артикул Google Scholar

  • Хаузер, Т. А., и Шерер, В. Т. (2001). Инструменты интеллектуального анализа данных для поддержки принятия решений о сигналах светофора в реальном времени & amp; Обслуживание. В Системы, человек и кибернетика, Международная конференция IEEE 2001 г., посвященная (т.3. С. 1471–1477). DOI: 10.1109 / ICSMC.2001.973490.

    Google Scholar

  • Hoferlin, B, & Zimmermann, K (2009) На пути к надежному распознаванию дорожных знаков. В симпозиуме по интеллектуальным транспортным средствам, 2009 г., IEEE, (стр. 324–329): IEEE. DOI: 10.1109 / IVS.2009.5164298.

  • Houben, S, Stallkamp, ​​J, Salmen, J, Schlipsing, M, & Igel, C (2013) Обнаружение дорожных знаков на реальных изображениях: немецкий эталон обнаружения дорожных знаков.В Neural Networks (IJCNN), The International Joint Conference on 2013, (стр. 1–8): IEEE. DOI: 10.1109 / IJCNN.2013.6706807.

  • Ху, З., и Цай, Ю. (2011). Обобщенный алгоритм распознавания изображений для инвентаризации знаков. Журнал вычислительной техники в гражданском строительстве, 25 (2), 149–158.

    Артикул Google Scholar

  • Ху, Х., Тао, К. В., и Ху, Ю. (2004). Автоматическое извлечение дороги из плотной городской зоны путем интегрированной обработки изображений с высоким разрешением и данных лидара .Стамбул: Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации. 35, В3.

    Google Scholar

  • Huang, YS, Le, YS, & Cheng, FH (2012) Метод обнаружения и распознавания знаков ограничения скорости. В «Интеллектуальное сокрытие информации и обработка мультимедийных сигналов» (IIH-MSP), Восьмая международная конференция 2012 г., (стр. 371–374): IEEE. DOI: 10.1109 / IIH-MSP.2012.96.

  • Джахангири, А., & Ракха, Х. (2014). Разработка классификатора машины опорных векторов (SVM) для идентификации режима транспортировки с использованием данных датчиков мобильного телефона (стр. 14-1442). Вашингтон: 93-е ежегодное собрание Совета по исследованиям в области транспорта.

    Google Scholar

  • Джалаер, М., Гонг, Дж., Чжоу, Х., и Гринтер, М. (2013). Оценка технологий дистанционного зондирования для сбора данных об особенностях придорожных участков для поддержки внедрения руководства по безопасности дорожного движения (стр.13-4709). Вашингтон: 92-е ежегодное собрание Совета по исследованиям в области транспорта.

    Google Scholar

  • Джеяпалан, К. (2004). Мобильные цифровые камеры для самостоятельной съемки придорожных объектов. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 70 (3), 301–312.

    Артикул Google Scholar

  • Jeyapalan, K., & Jaselskis, E. (2002). Технологии передачи исполнительных и предварительных съемок с использованием GPS, программной фотограмметрии и видеорегистрации .

    Google Scholar

  • Джин, Й, Дай, Дж. И Лу, Коннектикут (2006) Анализ пространственно-временных данных при обнаружении дорожных происшествий. В Proc. SIAM DM 2006 Семинар по интеллектуальному анализу пространственных данных (Том 5): Citeseer.

  • Джонс, Ф. Э. (2004). Программа инвентаризации и проверки знаков на основе GPS. Журнал Международной муниципальной ассоциации сигналов (IMSA), 42 , 30–35.

    Google Scholar

  • Каплер Т., & Райт, W. (2005). Визуализация информации GeoTime. Визуализация информации, 4 (2), 136–146.

    Артикул Google Scholar

  • Хаттак А. Дж., Хаммер Дж. Э. и Карими Х. А. (2000). Новые и существующие методы сбора данных инвентаризации проезжей части. Транспортно-статистический журнал, 3 , 3.

    Google Scholar

  • Кианфар, Дж., И Эдара, П. (2013). Подход интеллектуального анализа данных для создания фундаментальной схемы транспортного потока. Процедуры - социальные и поведенческие науки, 104 (0), 430–439. http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.11.136.

    Артикул Google Scholar

  • Ли, Д., и Су, В. Ю. (2014). Динамический анализ данных технического обслуживания дорожных знаков на основе мобильной картографической системы. Прикладная механика и материалы, 455 , 438–441.

    Артикул Google Scholar

  • Мерц, Н.Х. и Маккенна С. (1999). Мобильная система инвентаризации и измерения автомобильных дорог. Отчет об исследованиях в области транспорта: журнал Совета по исследованиям в области транспорта, 1690 (1), 135–142.

    Артикул Google Scholar

  • Матиас, М., Тимофте, Р., Бененсон, Р., и Ван Гул, Л. (2013) Распознавание дорожных знаков - насколько мы далеки от решения? В Neural Networks (IJCNN), The International Joint Conference 2013 on, (стр.1–8): IEEE. DOI: 10.1109 / IJCNN.2013.6707049.

  • Моер, Р. К. (2014). Инструкция по дорожным знакам . http://www.trafficsign.us/signcost.html. По состоянию на 19.12.2014 г.

    Google Scholar

  • Могельмос, А., Триведи, М. М., и Моэслунд, Т. Б. (2012). Обнаружение и анализ дорожных знаков на основе технического зрения для интеллектуальных систем помощи водителю: перспективы и обзор. Интеллектуальные транспортные системы, транзакции IEEE, 13 (4), 1484–1497.

    Артикул Google Scholar

  • Наката, Т. и Такеучи, Дж. И. (2004) Добыча данных о трафике из системы зонд-автомобиль для прогнозирования времени в пути. В материалах Труды десятой международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, (стр. 817–822): ACM. DOI: 10.1145 / 1014052.1016920.

  • Оверетт, Г., Тайксен-Смит, Л., Петерсон, Л., Петтерссон, Н., и Андерссон, Л. (2014). Создание надежных детекторов дорожных знаков с высокой пропускной способностью с использованием статистики HOG по центру. Машинное зрение и приложения , 1–14. DOI: 10.1007 / s00138-011-0393-1.

  • Петтерссон, Н., Петерсон, Л. и Андерссон, Л. (2008) Характеристика гистограммы - ресурсоэффективный слабый классификатор. В симпозиуме по интеллектуальным транспортным средствам, 2008 г., IEEE, (стр. 678–683): ​​IEEE. DOI: 10.1109 / IVS.2008.4621174.

  • Prisacariu, VA, Timofte, R, Zimmermann, K, Reid, I, & Van Gool, L (2010) Интеграция обнаружения объектов с трехмерным отслеживанием для улучшения системы помощи водителю.В Pattern Recognition (ICPR), 20-я Международная конференция 2010 г., (стр. 3344–3347): IEEE. DOI: 10.1109 / ICPR.2010.816.

  • Расдорф У., Хаммер Дж. Э., Харрис Э. А. и Ситзаби У. Э. (2009). ИТ-вопросы для управления большим количеством недорогих активов. Журнал вычислительной техники в гражданском строительстве, 23 (2), 91–99. DOI: 10.1061 / (ASCE) 0887-3801 (2009) 23: 2 (91).

    Артикул Google Scholar

  • Равани, Б., Дарт, М., Хиремагалур, Дж., Ласки, Т. А., и Табиб, С. (2009). Инвентаризация и оценка состояния придорожных объектов по всему штату . Департамент транспорта штата Калифорния: Центр исследований передовых технологий технического обслуживания и строительства автомагистралей.

    Google Scholar

  • Робяк Р., Орвец Г. (2004). Сбор данных об активах на основе видео в NJDOT . Нью-Джерси: Министерство транспорта.

    Google Scholar

  • Ruta, A, Li, Y, & Liu, X (2007) На пути к распознаванию дорожных знаков в реальном времени с помощью специфичных для класса отличительных признаков.В BMVC, (стр. 1–10). DOI: 10.5244 / C.21.24.

  • Salmen, J, Houben, S, & Schlipsing, M (2012) Изображения Google Street View поддерживают разработку систем помощи водителю на основе зрения. В симпозиуме по интеллектуальным транспортным средствам (IV), 2012 г., IEEE, (стр. 891–895). DOI: 10.1109 / IVS.2012.6232195.

  • Stallkamp, ​​J, Schlipsing, M, Salmen, J, & Igel, C (2011) Немецкий эталон распознавания дорожных знаков: соревнование по классификации на несколько классов.В Neural Networks (IJCNN), Международная объединенная конференция 2011 г., (стр. 1453–1460): IEEE. DOI: 10.1109 / IJCNN.2011.6033395.

  • Свеннерберг, G (2010). Работа с огромным количеством маркеров. В М. Уэйд, С. Андрес, С. Энглин, М. Бекнер, Э. Бэкингем, Дж. Корнелл и др. (Ред.), Начало работы с Google Maps API 3 (стр. 177–210): Apress. DOI: 10.1007 / 978-1-4302-2803-5.

  • Цай Ю., Ким П. и Ван З. (2009). Обобщенная модель обнаружения дорожных знаков для разработки инвентаря знаков. Журнал вычислений в гражданском строительстве, 23 (5), 266–276.

    Артикул Google Scholar

  • Veneziano, D, Hallmark, SL, Souleyrette, RR, & Mantravadi, K (2002) Оценка дистанционно считываемых изображений для использования при инвентаризации дорожных покрытий. В Приложениях передовых технологий на транспорте (2002), (стр. 378–385): ASCE. DOI: 10,1061 / 40632 (245) 48.

  • Wang, YJ, Yu, ZC, He, SB, Cheng, JL, & Zhang, ZJ (2009) Исследование на основе интеллектуального анализа данных по анализу информации о дорожном движении и поддержке принятия решений.В Веб-майнинг и веб-приложения, 2009. WMWA ‘09. Вторая Тихоокеанско-азиатская конференция, (стр. 24–27). DOI: 10.1109 / WMWA.2009.58.

  • Ван К. К., Хоу З. и Гонг В. (2010). Автоматизированная система инвентаризации дорожных знаков на основе стереовидения и отслеживания. Компьютерное проектирование строительства и инфраструктуры, 25 (6), 468–477.

    Артикул Google Scholar

  • Wu, J., & Tsai, Y.(2006). Усовершенствованный сбор данных о геометрии проезжей части с использованием эффективного алгоритма обработки изображений из видеоблога. Отчет об исследованиях в области транспорта: журнал Совета по исследованиям в области транспорта, 1972 г. (1), 133–140.

    Артикул Google Scholar

  • Xie, Y, Liu, LF, Li, CH, & Qu, YY (2009) Объединение визуальной заметности с функцией обучения HOG для обнаружения дорожных знаков. В симпозиуме по интеллектуальным транспортным средствам, 2009 г., IEEE, (стр.24–29): IEEE. DOI: 10.1109 / IVS.2009.5164247.

  • Zamani, Z, Pourmand, M, & Saraee, MH (2010) Применение интеллектуального анализа данных в управлении дорожным движением: пример города Исфахан. В Electronic Computer Technology (ICECT), 2010 International Conference on, (pp. 102–106): IEEE. DOI: 10.1109 / ICECTECH.2010.5479977.

  • Чжан, X., & Пазнер, М. (2004). Технология icon imagemap для многомерной визуализации геопространственных данных: подход и программная система. Картография и географическая информатика, 31 (1), 29–41.

    Артикул Google Scholar

  • Чжоу, Х., Джалаер, М., Гонг, Дж., Ху, С., и Гринтер, М. (2013). Исследование методов и подходов к сбору и регистрации данных инвентаризации автомобильных дорог .

    Google Scholar

  • Изучите дорожные знаки США и их значение

    U.S. Тесты на дорожные знаки для проверки на разрешение

    Тесты

    «Дорожные знаки» идеально подходят для изучения элементов «Дорожные знаки» в письменном тесте вашего штата для получения разрешения на обучение или полных водительских прав.

    Просмотрите руководство для водителя или руководство для водителя в вашем штате, и вы найдете около 50 дорожных знаков (возможно, даже больше), которые вам следует выучить, прежде чем пытаться пройти тест DMV. Знаки обычно делятся на направляющие, предупреждающие или нормативные. У каждого есть важные формы и цвета, которые помогут вам распознать их на расстоянии.

    Исследования показывают, что те, кто впервые проходит тестирование, часто терпят неудачу из-за слишком большого количества ошибок в знаках части их разрешительного экзамена. Это означает, что следует внимательно изучить дорожные знаки, а не просто считать, что это все здравый смысл.

    Мы надеемся, что эти онлайн-викторины и видео на YouTube помогут.

    Знание и понимание значений наиболее распространенных дорожных знаков является обязательным условием для получения разрешения DMV или письменного теста на водительские права.

    Вы их всех узнаете? Сможете ли вы набрать 100% очков?

    Получите 10 случайных вопроса от большего числа пользователей U.С. вопросы о дорожных знаках. Вы можете пройти этот тест несколько раз, чтобы проверить свои знания о дорожных знаках.

    У нас есть самые полные онлайн-викторины по дорожным знакам США. Именно то, что вам нужно для прохождения официального письменного теста DMV!

    10 вопросов со случайными знаками взяты из большего пула, состоящего из 65 вопросов.

    Вы можете пройти эту викторину несколько раз и каждый раз получать новые вопросы.

    Используйте этот тест, чтобы подготовиться к экзамену на получение водительских прав или разрешения, или просто напишите, насколько хорошо вы знаете U.Предупреждающие знаки С.

    Посмотрите, сможете ли вы достичь по крайней мере 80%, что требуется для большинства государственных тестов DMV.

    Нормативные знаки говорят вам, что вы должны и чего НЕ должны делать на автомагистралях США.

    Это, пожалуй, самые важные знаки, которые нужно усвоить, когда вы готовитесь к получению разрешения на обучение или полных водительских прав.

    В этой викторине вас просят выбрать знак, соответствующий описанию или вопросу.

    Чтобы пройти экзамен DMV или разрешительный экзамен, вы должны правильно выполнить большинство из них.

    Знание форм и цветов поможет вам распознать основные сообщения на расстоянии или когда знаки засыпаны снегом.

    Часто на тесте DMV вас просят идентифицировать знаки по форме и цвету.

    Тест на дорожные знаки с участием 20 самых сложных дорожных знаков США. Идеальная практика для получения разрешения на обучение и водительских прав.

    Помните, когда вы находитесь за рулем, вы должны понимать и уметь реагировать на все американские дорожные знаки и светофоры.

    Вторая викторина из 20 вопросов, посвященных только цветам и формам дорожных знаков США.

    Проведите минуту или две с этой викториной. Можете ли вы набрать 100%?


    Викторины о дорожных знаках США на YouTube

    Мы также сделали несколько тестов доступными на YouTube. Идеально подходит для непринужденной учебы.

    Изучите наиболее распространенные дорожные знаки в США

    Этот тест поможет вам подготовиться к тесту DMV независимо от вашего домашнего штата.

    10 реальных вопросов о дорожных знаках DMV из тестов на официальное разрешение и водительские права Калифорнии.

    Именно то, что вам нужно, когда вы готовитесь к экзамену на водителя в Калифорнии.

    Дополнительные указатели на шоссе Калифорнии для облегчения сдачи экзамена на знание CA.

    10 дополнительных вопросов, которые могут появиться на вашем официальном экзамене.

    Подготовьтесь к экзамену на знание водителей в Техасе, задав вопросы о дорожных знаках из этого видео.

    Больше вопросов о дорожных знаках Техаса смотрите в этом видео.

    Техасские дорожные знаки, которые являются важной частью вашего письменного теста DPS.

    В этом видео показаны дорожные знаки, которые с наибольшей вероятностью появятся на вашем тесте на распознавание знаков в штате Миссури!

    В справочнике

    Missouri Drivers Guide перечислено около 50 дорожных знаков, которые вам следует знать.

    Это видео о дорожных знаках Флориды содержит 15 вопросов о дорожных знаках из официального справочника Флориды.

    Сделайте первый шаг к получению разрешения на обучение в IN сегодня. Устройтесь поудобнее, расслабьтесь и посмотрите видео.

    Обнаружение дорожных знаков + Учебное пособие по OCR · MakeML

    Редакционная

    Самым большим достижением в области компьютерного зрения, достигнутым в 2010-х годах, несомненно, стали беспилотные автомобили.Хотя в настоящее время им запрещено передвигаться по дорогам общего пользования в любой стране из-за этических проблем. Однако ясно, что в большинстве случаев дорожного движения автопилот Tesla будет лучше среднего водителя за рулем.

    Для создания легального автопилота точное понимание окружения конкретного автомобиля было бы величайшей проблемой. Самая большая проблема при создании легального автопилота - это точное понимание окружения конкретного автомобиля.Если у инженера есть все данные о форме дороги, дорожных знаках, светофорах, окружающих транспортных средствах, их траекториях и скорости, для него станет простой задачей указать автомобилю правильное направление в подавляющем большинстве случаев дорожного движения.

    Обзор учебного пособия

    В начале 2010-х производители автомобилей начали устанавливать передние камеры в свои автомобили, чтобы контролировать и анализировать окружающую обстановку.Например, чтобы определить, должен ли автомобиль включать дальний свет фар, или измерить расстояние до следующего автомобиля, чтобы тормоза использовались автоматически. Кроме того, они использовали эти камеры для распознавания дорожных знаков и отображения их на приборной панели.

    Поскольку обнаружение дорожных знаков является важной частью понимания дорожной среды, мы собираемся показать вам в этом руководстве, как обучить модель обнаруживать знак «Стоп», светофор, знак «Пешеходный переход» и ограничения скорости.Мы покажем вам, сколько изображений вам нужно собрать, какие параметры аугментации необходимо применить и какие методы следует использовать для обучения готовой к производству модели обнаружению дорожных знаков.

    ПРИМЕЧАНИЕ: В этом руководстве я не буду концентрироваться на импорте изображений MakeML и аннотации набора данных. Информацию о том, как это сделать, можно найти в других руководствах по обнаружению объектов (руководство по обнаружению футбольных мячей, руководство по анонимайзеру лиц), а также в документации MakeML.Вместо этого я подробно расскажу о влиянии данных на производительность модели и о том, как мы можем улучшить результаты нашей модели с помощью дополнений, а также подробно расскажу об удалении слабых мест в наборе данных путем сбора большего количества изображений и очистки набора данных. Нажмите здесь, чтобы увидеть последний набор данных, который я использовал для проекта.

    Первая попытка

    Сбор данных - наиболее трудоемкая часть практически любого решения для компьютерного зрения.Человеческая природа склонна к лени, поэтому я всегда использую как можно более короткий отрезок. Я хотел создать набор данных с дорожными знаками, и первым делом я перешел на unsplash.com, где вы можете найти бесплатные стоковые изображения, которые можно использовать для любых целей из-за того, что у них нет лицензии / из-за отсутствия лицензии . Я собрал 191 изображение 4 типов дорожных знаков: «Стоп», «Пешеходный переход», «Светофор» и «Знаки ограничения скорости». Я также применил все случайные увеличения урожая к набору данных вместе с увеличениями яркости +, яркости - и контрастности +.В этом руководстве все модели обучаются с помощью конфигурации обучения Turicreate.

    Потеря 0,6 после 12000 итераций была вполне приличной цифрой, но, к сожалению, модель была недостаточно хороша для работы в реальных условиях.

    Вторая попытка

    После этого я решил добавить еще несколько снимков с камеры iPhone, чтобы улучшить производительность обученной модели.Итак, я пошел на прогулку и сделал около 100 изображений дорожных знаков во время прогулки. После аннотации изображений в наборе данных было 294. Я применил те же параметры аугментации как для этой тренировки, так и для первой. После этого я начал обучение второй модели CoreML, используя следующие параметры увеличения: все параметры случайного кадрирования, яркость +, яркость - и контраст + увеличения.

    После 16000 шагов обучения модели потеряли 0.59 на последних стадиях, что меньше 0,6, но это не сильно помогло 🙂 Результаты о реальных признаках нуждались в значительном улучшении.

    Третья попытка

    Таким образом, я решил собирать изображения в большем количестве различных ситуаций и ездить, чтобы запечатлеть больше дорожных знаков для моего набора данных.Я вернулся с еще примерно 130 фотографиями, в результате получилось 414 фотографий. Также я удалил из Unsplash около 10 изображений, сделанных в темное время суток, так как они могут сбивать с толку при обучении модели, и я не собираюсь использовать это демонстрационное приложение ночью. На этот раз я попробовал все случайные кадры, аугментацию с высокой яркостью и низкой контрастностью, поскольку среди предыдущих изображений было много темных, поскольку они были сняты ночью.

    Обучение модели с этим набором данных заняло несколько часов и 18000 итераций.У него была потеря 0,54, значительное улучшение по сравнению с последней тренировкой точности, но все же недостаточно того, что я хотел. Мне нужно, чтобы модель была точной, потому что во время движения знаки могут проходить довольно быстро, и поскольку модель, которую мы используем, не работает в реальном времени (в зависимости от модели iPhone она дает до 10-15 кадров в секунду), у нее есть только несколько кадров для правильного определения дорожного знака.

    Четвертая попытка

    Я попросил друга поехать со мной в следующий раз, проведя следующую половину дня, разъезжая и фиксируя как можно больше дорожных знаков, с разных углов и с разной скоростью, в результате чего на этот раз получилось 510.Мы также удалили все стоковые изображения дорожных знаков, которые выглядели как-то неортодоксально - поверьте мне, их было около 50 из начальных 180, я думаю, фотографы любят что-то особенное, и это не помогло нашему набору данных улучшить сроки обучения модели к реальной жизни. После аннотирования новых изображений и очистки набора данных мы получили 877 изображений. На этот раз я применил почти то же улучшение, что и в предыдущем обучении: все случайные кадры, высокая контрастность, высокая яркость.Вы можете найти набор данных Object Detection здесь.

    В результате я получил модель, которая выполнила 24000 обучающих итераций и имела потерю 0,424, что явилось значительным улучшением чистых чисел. Эта модель также была намного лучше при обнаружении дорожных знаков в реальных ситуациях.

    Интеграция модели

    В проекте iOS мы сделали что-то вроде приборной панели, которая показывает обнаруженный знак в течение 3 секунд - это было применено к трем группам знаков - светофор, пешеходный переход и остановка.Мы также показываем текущее ограничение скорости и текущую скорость на нашей панели инструментов. Мы также добавили логику для захвата местоположения по GPS и определения текущей скорости. Он нужен нам, чтобы показать, превышает ли человек ограничение скорости или нет. Когда пользователь начинает превышать ограничение скорости, мы показываем текущую скорость красным цветом.

    Расположение ядра + текущая скорость

    Чтобы получить текущую скорость, нам сначала нужно импортировать структуру CoreLocation в наш ViewController.Затем нам нужно создать свойство CLLocationManager, подобное этому let locationManager = CLLocationManager . И в методе viewDidLoad нам нужно добавить эти три строки, чтобы начать получение местоположения с нашего телефона:

    После этого нам нужно адаптировать наш ViewController к CLLocationManagerDelegate . Мы сделали это следующим образом:

    Как вы можете видеть на изображении выше, мы можем получить нашу текущую скорость из func locationManager (_ manager: CLLocationManager, didUpdateLocations locations: [CLLocation]) метода, получив вычисленную переменную из последнего местоположения.

    Нейронная сеть для обнаружения объектов + OCR

    Я полагаю, вы заметили, что мы определяли знаки ограничения скорости как класс. Таким образом, мы можем только понять, есть ли знак ограничения скорости или нет, мы не можем различить, 50 км / ч или 100 км / ч. Итак, нам нужно получить эти данные с наших знаков ограничения скорости.Для этого мы используем фреймворк SwiftOCR. OCR расшифровывается как оптическое распознавание символов, эта технология сформировалась в 2000-х годах, поэтому прямо сейчас мы можем взять современное решение и использовать его для извлечения чисел из знаков.

    Когда мы обнаруживаем знак ограничения скорости, мы вырезаем эту конкретную область изображения и передаем ее фреймворку SwiftOCR. Затем обрабатываем полученную из него строку. Иногда для числа 0 используется буква O, поэтому нам нужно заменить O на 0, иногда он вообще не распознает 0, поэтому мы добавляем его в конец числа ограничения скорости.Эта обработка сделана из-за некоторых ошибок SwiftOCR, и это значительно улучшает качество его работы для нашего случая.

    Заключение

    В конце дня у нас есть приложение, которое обнаруживает различные дорожные знаки, показывает их на приборной панели, отслеживает текущую скорость и ограничения скорости и уведомляет водителя, если он их превышает.Приличное реальное решение для компьютерного зрения, не так ли?)

    Вы можете скачать весь проект с Github здесь.

    Распознавание дорожных знаков с точностью 98% с помощью глубокого обучения | by Eddie Forson

    Сеть состоит из 3 сверточных слоев - размер ядра 3x3, с удвоением глубины на следующем уровне - с использованием ReLU в качестве функции активации, за каждым из которых следует операция максимального объединения 2x2. Последние 3 слоя полностью связаны, причем последний слой дает 43 результата (общее количество возможных меток), вычисленных с помощью функции активации SoftMax.Сеть обучается с использованием мини-пакетного стохастического градиентного спуска с оптимизатором Adam. Мы создаем высокомодульную инфраструктуру кодирования, которая позволяет нам динамически создавать наши модели, как в следующих фрагментах:

     mc_3x3 = ModelConfig (EdLeNet, «EdLeNet_Norm_Grayscale_3x3_Dropout_0.50», [32, 32, 1], [3, 32, 3], [120, 84], n_classes, [0,75, 0,5]) 
    mc_5x5 = ModelConfig (EdLeNet, «EdLeNet_Norm_Grayscale_5x5_Dropout_0,50», [32, 32, 1], [5, 32, 2], [120, 84 ], n_classes, [0.75, 0.5])

    me_g_norm_drpt_0_50_3x3 = ModelExecutor (mc_3x3)
    me_g_norm_drpt_0_50_5x5 = ModelExecutor (mc_5x5)

    Модель ModelConfig 43 модель

  • 906 имя
  • входной формат (например, [32, 32, 1] для оттенков серого),
  • Конфигурация сверточных слоев
  • [размер фильтра, начальная глубина, количество слоев],
  • размеров полностью связанных слоев (например.грамм. [120, 84])
  • количество классов
  • оставшиеся процентные значения сохраняются [p-conv, p-fc]
  • ModelExecutor отвечает за обучение , оценивает , прогнозирует и производит визуализации наших активаций карт.

    Чтобы лучше изолировать наши модели и убедиться, что не все они существуют в одном и том же графе Tensorflow, мы используем следующую полезную конструкцию:

     self.graph = tf.Graph () 
    with self.graph.as_default () в качестве g:
    с g.name_scope (self.model_config.name) в качестве области действия:

    ...

    с tf.Session (graph = self.graph) с состоянием:

    Таким образом, мы создавать отдельные графики для для каждой модели , следя за тем, чтобы не было смешивания наших переменных, заполнителей и т. д. Это избавило меня от многих головных болей.

    На самом деле мы начали с глубины свертки 16, но получили лучшие результаты с 32, поэтому остановились на этом значении. Мы также сравнили цвет с оттенками серого, стандартные и нормализованные изображения и увидели, что оттенки серого имеют тенденцию превосходить цвет.К сожалению, мы едва достигли 93% точности тестового набора на моделях 3x3 или 5x5, не достигнув этого рубежа. Более того, мы наблюдали некоторое неустойчивое поведение потерь на проверочном наборе после заданного количества эпох, что на самом деле означало, что наша модель переоснащалась на обучающем наборе, а не обобщала. Ниже вы можете увидеть некоторые из наших графиков показателей для различных конфигураций моделей.

    Производительность моделей на нормализованных по цвету изображениях Производительность моделей на нормализованных изображениях в градациях серого

    Чтобы повысить надежность модели, мы обратились к исключению, которое является формой регуляризации, при которой веса сохраняются с вероятностью p ».Это предотвращает переоснащение модели. Отказ от обучения был представлен Джеффри Хинтоном, пионером в области глубокого обучения. Статья его группы по этой теме является обязательной к прочтению, чтобы лучше понять мотивы авторов. Также есть увлекательная параллель с биологией и эволюцией.
    В статье авторы применяют различную степень отсева в зависимости от типа слоя. Поэтому я решил применить аналогичный подход, определив два уровня отсева, один для сверточных слоев, другой для полностью связанных слоев:

     p-conv: вероятность сохранения веса в сверточном слое 
    p-fc: вероятность сохранения веса в полносвязный слой

    Более того, авторы постепенно приняли более агрессивные (т.е.е. ниже) значения отсева по мере того, как они углубляются в сеть. Поэтому я также решил:

     p-conv> = p-fc 

    , то есть мы будем сохранять веса с большей или равной вероятностью в сверточных слоях, чем в полностью связанных слоях. Причина этого заключается в том, что мы рассматриваем сеть как воронку и поэтому хотим постепенно сжимать по мере того, как мы продвигаемся глубже в слои: мы не хотим отбрасывать слишком много информации в начале, поскольку некоторые из них могли бы быть чрезвычайно ценным.Кроме того, когда мы применяем MaxPooling в сверточных слоях, мы уже теряем немного информации.

    Мы пробовали разные параметры, но в конечном итоге остановились на p-conv = 0,75 и p-fc = 0,5 , что позволило нам достичь точности набора тестов 97,55% на нормализованных изображениях в градациях серого с моделью 3x3. Интересно, что мы достигли точности более 98,3% на проверочном наборе:

     Training EdLeNet_Norm_Grayscale_3x3_Dropout_0.50 [epochs = 100, batch_size = 512] ...

    [1] всего = 5,222 с | поезд: время = 3,139 с, убыток = 3,4993, расчет = 0,1047 | val: time = 2.083s, loss = 3.5613, acc = 0.1007
    [10] total = 5.190s | поезд: время = 3,122 с, убыток = 0,2589, расчет = 0,9360 | val: time = 2.067s, loss = 0.3260, acc = 0.8973
    ...
    [90] total = 5.193s | поезд: время = 3,120 с, убыток = 0,0006, расчет = 0,9999 | val: time = 2.074s, loss = 0.0747, acc = 0.9841
    [100] total = 5.191s | поезд: время = 3,123 с, убыток = 0,0004, расчет = 1,0000 | val: time = 2.068s, loss = 0.0849, acc = 0.9832
    Model ./models/EdLeNet_Norm_Grayscale_3x3_Dropout_0.50.chkpt сохранено
    [EdLeNet_Norm_Grayscale_3x3_Dropout_0.50 - Test Set] time = 0.686s, loss = 0.1119, acc = 0.9755

    Производительность моделей на нормализованных изображениях в градациях серого, после введения исключения

    Графики выше показывают, что модель гладкая , в отличие от некоторых графиков выше. Мы уже достигли цели получить более 93% точности на тестовом наборе, но можем ли мы добиться большего? Помните, что некоторые изображения были размытыми, а распределение изображений по классам было очень неравномерным.Ниже мы рассмотрим дополнительные методы, которые мы использовали для решения каждой проблемы.

    Выравнивание гистограммы - это метод компьютерного зрения, используемый для увеличения контрастности изображений. Поскольку некоторые из наших изображений страдают от низкой контрастности (размытые, темные), мы улучшим видимость, применив функцию адаптивного выравнивания гистограммы ограничения контраста OpenCV (также известную как CLAHE).

    Мы еще раз пробуем различные конфигурации и находим наилучшие результаты с точностью теста 97,75% на модели 3x3 с использованием следующих значений выпадения: p-conv = 0.6 , p-fc = 0,5 .

     Обучение EdLeNet_Grayscale_CLAHE_Norm_Take-2_3x3_Dropout_0.50 [epochs = 500, batch_size = 512] ... [1] всего = 5,194 с | поезд: время = 3,137 с, убыток = 3,6254, ускорение = 0,0662 | val: time = 2.058s, loss = 3.6405, acc = 0.0655 
    [10] total = 5.155s | поезд: время = 3,115 с, убыток = 0,8645, расчет = 0,7121 | val: time = 2.040s, loss = 0.9159, acc = 0.6819
    ...
    [480] total = 5.149s | поезд: время = 3,106с, убыток = 0,0009, акк = 0,9998 | val: time = 2.042s, loss = 0.0355, acc = 0.9884
    [490] total = 5.148s | поезд: время = 3,106с, убыток = 0,0007, расчет = 0,9998 | val: time = 2.042s, loss = 0.0390, acc = 0.9884
    [500] total = 5.148s | поезд: время = 3,104 с, убыток = 0,0006, расчет = 0,9999 | val: time = 2.044s, loss = 0.0420, acc = 0.9862
    Model ./models/EdLeNet_Grayscale_CLAHE_Norm_Take-2_3x3_Dropout_0.50.chkpt сохранено
    [EdLeNet_Grayscale_CLAHE_Norm_Take-2_Dropout = 0,65, время = 0.08, Acc_D_D_0_3_D_0_3_D_0_0.3_D_D_0_3_D_D_0_3_D_0_0.3_D 0,9775

    Ниже приведены графики предыдущих прогонов, в которых мы также тестировали модель 5x5 за 220 эпох.Здесь мы видим гораздо более плавную кривую, что подтверждает нашу интуицию о том, что модель, которая у нас есть, более устойчива. Производительность моделей

    на изображениях с выравниванием в градациях серого, с выпадением

    Мы идентифицировали 269 изображений, которые модель не смогла правильно идентифицировать. Ниже мы отображаем 10 из них, выбранных случайным образом, чтобы догадаться, почему модель была неправильной.

    Пример из 10 изображений, на которых наша модель ошиблась.

    Некоторые изображения очень размытые, несмотря на выравнивание гистограммы, в то время как другие кажутся искаженными.Вероятно, у нас недостаточно примеров таких изображений в нашем тестовом наборе, чтобы предсказания нашей модели улучшились. Кроме того, хотя точность теста 97,75% очень хороша, у нас есть еще один козырь в рукаве: увеличение количества данных.

    Ранее мы заметили, что данные демонстрируют явный дисбаланс по 43 классам. Тем не менее, это не кажется серьезной проблемой, поскольку мы можем достичь очень высокой точности, несмотря на несбалансированность классов. Мы также заметили, что некоторые изображения в тестовой выборке искажены.Поэтому мы собираемся использовать методы увеличения данных, чтобы попытаться:

    1. Расширить набор данных и предоставить дополнительные изображения при различных настройках и ориентациях освещения
    2. Повысить универсальность модели
    3. Повысить точность тестирования и проверки, особенно на искаженных изображениях

    Мы используем отличную библиотеку imgaug для создания наших дополнений. В основном мы применяем аффинные преобразования для увеличения изображений. Наш код выглядит следующим образом:

     def augment_imgs (imgs, p): 
    "" "
    Выполняет набор дополнений с вероятностью p
    " ""
    augs = iaa.SomeOf ((2, 4),
    [
    iaa.Crop (px = (0, 4)), # кадрировать изображения с каждой стороны от 0 до 4 пикселей (выбирается случайным образом)
    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)), # повернуть на -45 до +45 градусов)
    iaa.Affine (shear = (- 10, 10)) # сдвиг на -10 до +10 градусов
    ] )
    seq = iaa.Sequential ([iaa.Sometimes (p, augs)])

    return seq.augment_images (imgs)

    Хотя дисбаланс классов, вероятно, вызывает некоторую предвзятость в модели, мы решили не обращать на это внимание на на этом этапе, так как это приведет к значительному разрастанию нашего набора данных и увеличению времени обучения (на этом этапе у нас не так много времени на обучение).Вместо этого мы решили увеличить каждый класс на 10%. Наш новый набор данных выглядит следующим образом.

    Пример расширенных изображений

    Распределение изображений, конечно, существенно не меняется, но мы применяем к нашим изображениям шаги предварительной обработки шкалы серого, выравнивание гистограммы и нормализацию. Мы тренируемся для 2000 эпох с отсеиванием ( p-conv = 0,6 , p-fc = 0,5 ) и достигаем точности 97,86% на тестовом наборе:

     [EdLeNet] Построение нейронной сети [сверточные слои = 3, размер фильтра conv = 3, глубина начала конверсии = 32, слои fc = 2] 
    Обучение EdLeNet_Augs_Grayscale_CLAHE_Norm_Take4_Bis_3x3_Dropout_0.50 [эпох = 2000, размер партии = 512] ...

    [1] всего = 5,824 с | поезд: время = 3,594 с, убыток = 3,6283, ускорение = 0,0797 | val: time = 2.231s, loss = 3.6463, acc = 0.0687
    ...
    [1970] total = 5.627s | поезд: время = 3.408с, убыток = 0.0525, acc = 0.9870 | val: время = 2,219 с, потери = 0,0315, acc = 0,9914
    [1980] итого = 5,627 с | поезд: время = 3.409с, убыток = 0.0530, acc = 0.9862 | val: time = 2.218s, loss = 0.0309, acc = 0.9902
    [1990] total = 5.628s | поезд: время = 3,412 с, убыток = 0,0521, ускорение = 0,9869 | val: time = 2.216s, loss = 0.0302, acc = 0.9900
    [2000] итого = 5,632 с | поезд: время = 3,415 с, убыток = 0,0521, расчет = 0,9869 | val: time = 2.217s, loss = 0.0311, acc = 0.9902
    Model ./models/EdLeNet_Augs_Grayscale_CLAHE_Norm_Take4_Bis_3x3_Dropout_0.50.chkpt сохранено

    [EdLeNet_Augs_Grayscale_Take4_Bis_3x3_Dropout_0.50.chkpt время = 0,98BB = 0,98BB, время убытка = 0,98B_DB_Take_Set_TakeHE4 На данный момент это наш лучший результат !!! Neural Network Celebration

    Но … если вы посмотрите на метрику потерь в обучающем наборе, вы увидите, что это 0.0521, у нас, скорее всего, еще есть место для маневра. Мы планируем тренироваться для других эпох и сообщим о наших новых результатах в будущем.

    Мы решили протестировать нашу модель и на новых изображениях, чтобы убедиться, что она действительно обобщена не только на дорожные знаки в исходном наборе данных. Поэтому мы загрузили пять новых изображений и отправили их в нашу модель для прогнозов.

    Загрузите 5 новых дорожных знаков - цвет

    Истина для изображений следующая:

     [«Ограничение скорости (120 км / ч)», 
    «Приоритетная дорога»,
    «Нет транспортных средств»,
    «Дорожные работы»,
    'ТС более 3.5 метрических тонн запрещены »]

    Изображения были выбраны по следующим причинам:

    • Они представляют разные дорожные знаки, которые мы в настоящее время классифицируем
    • Они различаются по форме и цвету
    • Они находятся в разных условиях освещения (четвертый - отражение солнечного света)
    • Они находятся под разной ориентацией (3-я наклонная)
    • У них другой фон
    • Последнее изображение на самом деле является дизайном, а не реальным изображением, и мы хотели протестировать модель с ним
    • Некоторые из них относятся к недопредставленным классам

    Первым шагом, который мы сделали, было применение того же CLAHE к этим новым изображениям, что привело к следующему:

    Загрузите 5 новых дорожных знаков - оттенки серого CLAHE

    Мы достигаем идеальной точности 100% на новые изображения.На исходном тестовом наборе мы достигли точности 97,86%. Мы могли бы изучить размытие / искажение наших новых изображений или изменение контрастности, чтобы увидеть, как модель обрабатывает эти изменения в будущем.

     new_img_grayscale_norm_pred_acc = np.sum (new_img_lbs == preds) / len (preds) 
    print («[Grayscale Normalized] Точность прогнозов на новых изображениях: {0}%». Format (new_img_grayscale_norm_ 1007)
    c [Оттенки серого, нормализованные] Точность предсказания для новых изображений: 100,0%

    Мы также показываем 5 основных вероятностей SoftMax, вычисленных для каждого изображения, с зеленой полосой, показывающей истинное значение.Мы ясно видим, что наша модель вполне уверена в своих прогнозах. В худшем случае (последнее изображение) второе наиболее вероятное предсказание имеет вероятность около 0,1%. На самом деле наша модель больше всего борется с последним изображением, которое, как я считаю, на самом деле является дизайном, а не реальным изображением. В целом, у нас получилась сильная модель!

    визуализаций 5 лучших прогнозов модели

    Ниже мы показываем результаты, полученные каждым сверточным слоем (до максимального объединения), в результате чего получается 3 карты активации.

    Уровень 1

    Мы можем видеть, что сеть сильно фокусируется на краях круга и каким-то образом на грузовике. Фон в основном игнорируется.

    Уровень 2

    Карта активации второго сверточного слоя

    Довольно сложно определить, на чем фокусируется сеть на уровне 2, но кажется, что она «активируется» по краям круга и в середине, где появляется грузовик. .

    Уровень 3

    Эту карту активации также трудно расшифровать… Но кажется, что сеть реагирует на стимулы на краях и еще раз посередине.

    Мы рассмотрели, как глубокое обучение можно использовать для классификации дорожных знаков с высокой точностью, используя различные методы предварительной обработки и регуляризации (например, отсев) и пробуя различные архитектуры моделей. Мы создали код с широкими возможностями настройки и разработали гибкий способ оценки нескольких архитектур. Наша модель достигла точности почти 98% на тестовом наборе, достигнув 99% на проверочном наборе.

    Лично мне очень понравился этот проект и я получил практический опыт использования Tensorflow, matplotlib и исследования архитектур искусственных нейронных сетей.Более того, я углубился в некоторые основополагающие статьи в этой области, которые укрепили мое понимание и, что более важно, улучшили мою интуицию в отношении глубокого обучения.

    В будущем я считаю, что более высокая точность может быть достигнута за счет применения дополнительных методов регуляризации, таких как пакетная нормализация, а также за счет принятия более современных архитектур, таких как GoogLeNet's Inception Module, ResNet или Xception.

    Надеюсь, вам понравился этот пост. Смело оставляйте комментарии и аплодисменты :).Вы также можете подписаться на меня в Twitter или Medium , чтобы увидеть больше статей о моем «AI Journey». Продолжайте учиться и строить!

    Путеводитель 3: Дорожные знаки | RideTo

    Понимание дорожных знаков жизненно важно для безопасности и бдительности на дороге. Когда вы будете уверены в различных знаках, вы увидите свою поездку с большей уверенностью и осознанностью. В этом руководстве мы рассмотрим некоторые из наиболее важных (но не все) знаков для начинающих мотоциклистов.

    Знаки в виде красных кружков дают указание, которое необходимо выполнять.

    Этот знак указывает на то, что движение транспортных средств за пределами этой точки запрещено.

    Знаки в виде синих кружков (без красной рамки) указывают на инструкции, которые необходимо соблюдать.

    Этот знак указывает направление, в котором вы должны двигаться - «только вперед».

    Треугольные предупреждающие знаки

    Этот знак показывает, что потоки сливаются слева направо. Приоритет сквозного маршрута обозначен более широкой линией.


    Все указатели направления имеют прямоугольную форму, но цвета различаются.

    Автомагистрали имеют синий фон, основные дороги имеют зеленый фон, а местные маршруты имеют белый фон с черными рамками.

    Неровности дороги - они предназначены для уменьшения движения транспорта

    Уступайте встречным транспортным средствам

    Транспортные средства, движущиеся в направлении черной стрелки, имеют приоритет перед движущимися в обратном направлении (красная стрелка).

    Запрещенный поворот

    В этом случае поворот направо запрещен.

    Держитесь левее

    Это обычно наблюдается при приближении к островам безопасности. Проходя мимо знака, вы должны держаться левой стороны.

    Сужение дороги

    Этот знак укажет, какая сторона дороги сузится. Этот пример показывает, что дорога сузится справа.

    Боковой ветер

    Это особенно важно для мотоциклистов, поскольку боковой ветер влияет на устойчивость.

    Парковка только для мотоциклов

    Скользкие дороги впереди

    Все автомобили должны остановиться и уступить дорогу перед выездом за знак

    Также будет сплошная белая линия поперек дороги.

    Въезд запрещен для транспортных средств

    Запрещенная парковка

    Эти знаки показывают, когда и где разрешена парковка на дороге. В некоторых местах парковка может быть запрещена в любое время.

    Красный маршрут - остановка запрещена по любой причине, кроме автобусов, если только это не обозначено знаком в определенное время.

    Эти дороги также могут быть обозначены красными линиями сбоку вместо обычных желтых линий.

    Показана полоса для автобусов, работающая постоянно.

    Мотоциклам не разрешается передвигаться по полосам для автобусов, если на знаке не изображен символ мотоцикла.

    Разворот не разрешен

    Автомобили не разрешены

    Впереди круговое движение


    Найдите время, чтобы просмотреть различные типы знаков, их значение и места, где их можно увидеть.Потренируйтесь с другом, и когда почувствуете уверенность, переходите к руководству 4.

    ДАЛЕЕ: Путеводитель 4: Круговые перекрестки

    дорожных знаков для теста на получение разрешений в Висконсине (WI) 2021

    Большинство дорожных знаков попадают в одну из четырех основных категорий: указатели (которые предоставляют информацию о местоположении, предстоящих маршрутах и ​​объектах), предупреждающие знаки (которые предупреждают автомобилистов о снижении скорости в дороге). подготовка к потенциальной опасности), знаки рабочей зоны (которые используются для контроля движения вокруг рабочих зон проезжей части) и нормативные знаки (которые сообщают вам, какие правила дорожного движения существуют в данной области).Вы должны ожидать, что дорожные знаки из каждой из этих категорий появятся на тесте на темп в Висконсине для заявителей 2021 года. Чтобы облегчить вам процесс обучения, мы отсортировали дорожные знаки, которые вам нужно изучить, по четырем категориям на этой странице.

    Хотя запоминание сотен дорожных знаков и разметки на тротуарах может показаться сложной задачей, вам будет приятно узнать, что это проще, чем вы думаете. Дорожные знаки созданы с использованием простого и легко узнаваемого языка символов, цветов, форм и букв.По мере расширения ваших знаний о категориях дорожных знаков вы начнете интуитивно понимать значение незнакомых знаков на основе их форм, цветов и символов. Это будет ценным навыком во время письменного теста DMV Висконсина, особенно если появляется непонятный дорожный знак, который вы не узнаете. Чтобы увидеть пример того, о чем мы говорим, ознакомьтесь с разделом, содержащим предупреждающие знаки на этой странице. Как видите, наиболее распространенные предупреждающие знаки представляют собой черный символ в желтом ромбе.Когда автомобилист видит один из этих дорожных знаков на расстоянии, желтый ромб говорит им, что его основная цель - предупредить участников дорожного движения о надвигающейся опасности. В результате они могут начать снижать скорость и действовать осторожно, даже не успев подойти достаточно близко, чтобы прочитать символ, содержащийся в ромбе. Узнайте больше о том, как распознавать формы и цвета дорожных знаков, в разделе «Знаки, сигналы и разметка» нашего бесплатного курса обучения водителей для учащихся Висконсина.

    При подготовке к экзамену Temps Test WI вам нужно будет потратить изрядное количество времени, используя свои знания о дорожных знаках и разметке тротуаров, чтобы ответить на реалистичные вопросы теста DMV.Это познакомит вас с форматом предстоящего экзамена на получение разрешения и убедитесь, что ваши знания достаточно хороши, чтобы правильно отвечать на искренние вопросы. Большинство тестовых онлайн-тестов для учащихся из Висконсина сочетают в себе правила дорожного движения и вопросы о дорожных знаках, чтобы имитировать формат настоящего теста DMV. Мы пошли еще дальше и создали тестовую викторину DMV для проверки дорожных знаков, которая содержит только вопросы, касающиеся дорожных знаков и разметки тротуаров. Почему бы не пройти тест на прохождение дорожных знаков прямо сейчас? Его можно использовать совершенно бесплатно, и к нему прилагается неограниченное количество повторных тестов, поэтому нет необходимости сразу же заработать высокий балл.

    Дорожные знаки для любых нужд

    Бей-бей-бей! Наклейки для дорожных знаков с изображением различных дорожных знаков, идеально подходят для украшения вашего гаража, парковки, дверей. Наши дорожные наклейки проинформируют водителей о том, что делать и чего не делать на вашей стоянке! Вам больше не нужно бороться с плохо припаркованными машинами или водителями, которые не сбавляют скорость! Множество различных дизайнов доступны для любого сценария в дороге. Наши продукты могут быть применены где угодно: двери, стены, вывески, окна!

    Потому что правила дорожного движения - самые важные правила!

    С наклейками, такими как «P» для парковки, любой человек, посещающий ваш дом или предприятие, сразу узнает, где припарковаться, благодаря нашим наклейкам с кодом .Больше не нужно воровать места, больше не бороться за места, каждая парковка сделана с такими наклейками! Ваши посетители будут так благодарны, что им больше не нужно искать места!

    У нас даже есть наклейки, которые выделяют любые проблемы на дороге, такие как строительные работы, улицы с односторонним движением, правый и / или левый углы. Безопасность на дороге является приоритетом, поэтому убедитесь, что водители знают о любых потенциальных опасностях впереди.

    В TenStickers работает замечательная команда графических дизайнеров, которая поможет вам создать идеальную наклейку для дорожных знаков .Наши удивительные настенные наклейки для дорожных знаков изготавливаются по индивидуальному заказу и в соответствии с вашими желаемыми характеристиками, размером, цветом, дизайном, просто дайте нам знать. Поверхность изделий матовая, поэтому она адаптируется к поверхности, на которую вы ее кладете. Если у вас уже есть свой дизайн и вы хотите, чтобы он был на наклейке на дорожный знак , что ж, это не может быть проще. У нас есть персонализированный раздел стикеров, в котором вы можете загрузить свое графическое объявление и изменить его как хотите. Вы также можете написать нам по адресу info @ tenstickers.co.uk с вашими проектными спецификациями, и мы с радостью отправим их нашей команде разработчиков.

    Так почему бы не просмотреть эту коллекцию виниловых наклеек для дорожных знаков сейчас и положить конец всем своим проблемам! Мы любим создавать дизайн, который вы хотите, с желаемыми цветами, размерами и узорами, и все это по разумной цене. Давай, что тебе мешает?

    Не забывайте, что мы всегда рады помочь, поэтому с любыми вопросами или сомнениями просто отправьте нам электронное письмо, и мы поможем вам. Наши винилы изготовлены из высококачественных материалов, устойчивых к складкам и складкам, а с использованием высококачественных цветных чернил ваше изображение будет выглядеть безупречно.Используя винил с защитой от пузырей, вы также будете защищены от пузырей.

    .

    Оставить ответ