Приоритета дорожные знаки в картинках: Дорожные знаки в картинках их обозначения с пояснениями 2020 года — ПЕЖО Центр Тамбов — официальный дилерский центр Peugeot в Тамбове

Содержание

Тема 3.2. Дорожные знаки. Знаки приоритета — Учебник

Основное предназначение знаков приоритета – установить очередность проезда, понятную всем водителям.

В отличие от других групп дорожных знаков они не похожи друг на друга – не имеют единой формы или цветовой гаммы. Зато их всего 13, поэтому легко запомнить!

Главная дорога – это такая дорога, на которой все правы. А правее их только те, кто справа.

Когда мы рассматривали раздел «Общие положения», мы уже встречались с термином «Главная дорога».

Знак 2.1, как правило, устанавливается на нерегулируемых перекрестках. Это пересечения дорог без светофора (или когда он мигает «желтым») или регулировщика. Обычно более загруженному направлению отдают приоритет. Дорожный знак «Главная дорога» говорит о том, что водитель пользуется преимуществом при проезде перекрестка, то есть может проехать его первым.

Только не забывайте, что на перекрестке есть как минимум два главных «въезда». А значит, более приоритетным может оказаться другое транспортное средство, которое так же, как и вы, находится на главной дороге, но у которого нет «помехи справа».

Или, например, трамвай. В равных условиях он имеет преимущество даже, если вы у него – «помеха справа».

Иногда главная дорога меняет свое направление на перекрестке. В этом случае знак дополняется табличкой, указывающей на дальнейшее направление главной дороги. Например, такой, как на видео выше: . При этом правила разъезда остаются аналогичными: водители, выезжающие с главной дороги, имеют преимущество, а между собой разъезжаются по принципу «правой руки».

Название знака 2.2 «Конец главной дороги» говорит само за себя. С этого момента водитель теряет приоритетное право проезда.

Знак устанавливается непосредственно перед перекрестком. Если он не сопровождается другими знаками приоритета, значит перекресток впереди – равнозначный. И при проезде уступает тот, у кого есть помеха справа. В данном случае уступает учебный автомобиль.

Но чаще знак применяется в паре со знаком «Уступите дорогу» или «Движение без остановки запрещено» (их мы будем изучать чуть ниже в этой главе). И тогда перекресток впереди – неравнозначный. Водитель будет выезжать со второстепенного направления. А значит, ему придется уступать тем, кто находится на главной дороге.

Знак 2.3.1 хоть и похож на крест, но означает отнюдь не дорогу на кладбище. Он указывает на пересечение главной дороги со второстепенной.

Серия знаков 2. 3.2 – 2.3.7 обозначает примыкание второстепенной дороги. Она обозначена тонкой линией. А широкая полоса – это главная дорога, по которой как раз и едет водитель.

Соответственно водитель, двигающийся по главной, имеет преимущество перед водителями, выезжающими с пересекаемой или примыкаемой дороги.

Знаки имеют форму треугольника с красной каймой, чем очень похожи на изученные нами ранее предупреждающие знаки. Это сходство не случайно. Перекрестки представляют собой довольно опасные участки дороги, а значит, о них нужно предупредить. Причем сделать это заранее. За 150-300 метров за городом и за 50-100 метров в населенном пункте. В этом и заключается родственность данной серии знаков приоритета с предупреждающими.

Знаки пересечения или примыкания второстепенной дороги информируют водителя о конфигурации приближающегося перекрестка. Информация реально полезная: теперь мы знаем, с какой стороны ожидать появления других транспортных средств. И хотя в данном случае мы обладаем приоритетом, однако классическое правило «3D», оно же «Дай Дорогу Дураку», еще никто не отменял. Ведь таких водителей, как в следующем анекдоте, на дорогах встречается немало:

Пять лет за рулём не была. Все сигналят, фарами моргают, руками машут, даже по встречной полосе дорогу уступают! Видно, соскучились.

В отличие от предыдущих знаков знак 2.4 говорит водителю о том, что ему нужно

уступить дорогу транспортным средствам, движущимся по главной.

Увидев знак , водитель не должен начинать, возобновлять или продолжать движение, а также совершать какие-либо маневры, если это приведет к изменению направления движения или скорости водителя, имеющего преимущество.

Кстати, требование уступить дорогу не предусматривает обязательную остановку. Например, если на главной дороге никого нет, останавливаться необязательно.

Знак 2.5 «Движение без остановки запрещено» является «усиленной» версией предыдущего. Пропуская автомобиль, вам придется остановиться перед стоп-линией или табличкой с надписью «СТОП», а если они отсутствуют, то перед краем пересекаемой проезжей части.

Мы подготовили для вас небольшое видео, о том, где необходимо останавливаться, если встретился знак . А делать это нужно обязательно, если не хотите расстаться с 800 рублями за нарушение ПДД.

Нередко знак устанавливают перед нерегулируемыми железнодорожными переездами (без шлагбаума, светофора и дежурного). Оно и понятно: остановка поможет водителю адекватно оценить безопасность проезда этого участка дороги. Только правила остановки немного меняются. При наличии стоп-линии останавливаться нужно перед ней. Если разметки нет, то прямо перед знаком . С поездами шутки плохи.

Знаки 2.6 и 2.7 – это тоже знаки приоритета

. Они регулируют движение не на привычных нам перекрестках, а на узких участках дороги, где затруднен встречный разъезд транспортных средств. Первый знак дает преимущество встречному потоку, второй – вам.

Увидев знак въезжать в узкое место (например, на мост, в тоннель, на единственную полосу для движения) можно, только если навстречу движется двухколесный мотоциклист, которому вы затруднения не создадите, если ему замечаний не делать. А если создадите, то будете неправы. Потому что данный знак гласит: нужно подождать, пока проедет «встречка».

А вот обратная ситуация. Стоит знак , указывающий на ваше преимущество перед встречным потоком при проезде узкого места. Автомобиль на фото, проезжающий сужение, сначала пропустил встречные машины и только после этого сам въехал на узкий участок дороги.

Как же ориентироваться в этих знаках, чтобы не ошибиться? Все довольно просто! Ответьте на вопрос: можно ли ехать на красный свет? Даже ребенок знает: «Красный свет – проезда нет!» Так что если увидели красную стрелку на знаке , уступаете вы. Если же стрелка белая, как тут: , можно двигаться дальше – у вас преимущество

Подведем итоги

Знаки приоритета нужны водителям, чтобы понимать очередность проезда на перекрестках и узких участках дороги. Однако важно запомнить: их действие отменяется сигналами регулировщика и светофора.

Чтобы усвоить это правило, давайте напоследок решим одну из экзаменационных задач.

При движении прямо Вы:
1. Должны остановиться перед стоп-линией.
2. Можете продолжить движение через перекрёсток без остановки.
3. Должны уступить дорогу транспортным средствам, движущимся с других направлений.

Как мы только что узнали, при работающем светофоре знаки приоритета не действуют.

Горит зеленый свет, а значит, можно продолжить движение через перекресток без остановки. Верный ответ – 2.

Знаки приоритета — фото, описания, особенности, распространения

2.1 Уступить дорогу

2.2 Проезд без остановки запрещен

2.3 Главная дорога

2.4 Конец главной дороги

2.5 Преимущество встречного движения

2.6 Преимущество перед встречным движением

Знаки приоритета служат для создания очередности проезда транспортного средства по перекресткам, узким дорожным участкам, пересечениям определенных проезжих дорожных частей, а также для организации порядка проезда по железнодорожным переездам или отдельным узким частям автомобильных дорог, где отсутствует сигнал светофора или сигналы регулировщика.

Знаки преимущественного проезда представляют собой вторую категорию дорожных знаков и всегда начинаются с цифры 2.

Знаки приоритетного проезда могут быть представлены в виде желтого ромба с белым окаймлением, перечеркнутого желтого ромба, красного знака STOP, белого круга с красным окаймлением с красной и черной стрелками, синего квадрата с красной и белыми стрелками, белого треугольника с красным окаймлением. К категории знаков приоритета также относят белые треугольники с красным окаймлением и черным символом внутри, и их часто называют «гибридными знаками», так как они совмещают в себе две функции: предупреждающую и функцию, предоставляющую водителю право приоритета в дорожном движении.

Как правило, знаки приоритета в большинстве случаев устанавливаются перед перекрестками, в населенных пунктах за 50-100 метров до перекрестка, вне населенных пунктов за 150-300 метров, и могут дублироваться непосредственно перед самим перекрестком. Знаки приоритета могут обозначать главную дорогу на перекрестке, конец главной дороги, пересечение главной дороги с второстепенной, примыкание второстепенной дороги к главной справа или слева, требование уступить дорогу, запрет движения без остановки, а также как приоритет встречного дорожного движения, так и приоритет самого водителя перед встречным дорожным движением.

Знаки преимущественного права проезда бывают разной формы, но знаки приоритета 2.1–2.4 не имеют аналогов, соответственно водитель без особого труда сможет распознать их на трассе или на дорогах любого населенного пункта. Следует помнить, что работающие светофоры или наличие регулировщика, подающего сигналы водителям, отменяют действие знаков преимущественного проезда.

Дорожные знаки приоритета в ПДД с пояснениями

Знаки преимущества можно разделить на несколько основных групп по их значениям и функциям, которые они выполняют:

1) Дорога
В эту группу можно отнести два знака — «Главная» и «Конец главной дороги».

знак «Главная дорога» — представляет собой жёлтый ромб с белой окантовкой и означает главную проезжую часть, на которой происходит движение. Но при это, если на дороге установлены светофоры, водители в первую очередь обязаны проезжать в соответствии с их сигналом;
«Конец главной дороги» — внешний вид знака аналогичен предыдущем, отличающийся от него только чёрными линиями, перечёркивающими весь ромб, и означает, что главная дорога закончилась.

2) Пересечения и примыкания дороги

Здесь находятся такие знаки, как «Пересечение с дорогой» и «Примыкание», которое может находится с разных её частей — слева и справа.

«Пересечение с дорогой» — красный треугольник, имеющий внутри чёрный крест, обозначает сближение главной дороги с дополнительной;
«Примыкание дороги слева, справа» — красные треугольники с чёрной дорогой, сбоку которой (слева и справа соответственно) идут ответвления, обозначающие ещё одну дорогу.

3) Действия на дороге

К таким знакам можно отнести знак «STOP», означающий запрет проезда и «Уступить дорогу».

«Уступить дорогу» — белый треугольник, заключённый в красную линию, обязует водителя уступать другим автомобилям, во избежание образования пробки;
знак «STOP» — красная восьмиугольная табличка, требующая немедленной остановки любого транспортного средства в месте, где установлен этот знак.

4) Знаки преимущества на дороге

Знаки, дающие определённые права встречному транспорту на разъездах дороги. К ним относятся следующие виды знаков:

«Преимущество транспорта, едущего навстречу» — круглая таблица с двумя стрелками красного и чёрного цветов, которая говорит водителю о том, что встречный транспорт имеет приоритет во время разъезда машин на дороге;

«Приоритет движения навстречу» — синий квадрат с двумя стрелками, означающий, что при разъезде на дороге преимущество находится на вашей стороне.

Устанавливаются знаки приоритета в местах, где необходимо регулировать проезд, имеют они разный вид, но чаще всего они являются крупными таблицами ярких цветов. Их внешний вид обусловлен необходимостью видимости издалека и в любую погоду.
Таким образом, соблюдать знаки преимущества необходимо для поддержания порядка движения на проезжей части, для регулировки проезда их и необходимо устанавливать. Главная функция знаков приоритета дорожного движения — предотвращение дорожно-транспортных происшествий на проезжей части.

Tags: знаки приоритета главная дорога, знаки приоритета дорожного движения картинки с пояснениями, пдд 2018 знаки приоритета, знак приоритета стоп, дорожные знаки приоритета 2018

ПДД он-лайн

11.

Знаки приоритета устанавливают очередность проезда перекрестков, пересечений отдельных проезжих частей дорог, узких участков дорог, а также порядок проезда железнодорожных переездов и иных отдельных участков дорог, движение на которых не регулируется сигналами регулировщика или светофора.

12. К знакам приоритета относятся следующие:

2.1. Главная дорога. Предоставляется право преимущественного проезда перекрестка (пересечения проезжих частей дорог)

2.2. Конец главной дороги. Отменяется право преимущественного проезда перекрестка (пересечения проезжих частей дорог)

2.3.1. Пересечение со второстепенной дорогой.

2.3.2, 2.3.3. Примыкание второстепенной дороги. Примыкание второстепенной дороги: 2.3.2 — справа, 2.3.3 — слева

2.3.4. Пересечение равнозначных дорог. Приближение к перекрестку равных по значению дорог, на котором действуют требования пункта 110 Правил

4. Уступить дорогу. Необходимо уступить дорогу транспортным средствам, движущимся по пересекаемой дороге, а при наличии таблички 7.13 — транспортным средствам, движущимся по главной дороге, а также справа по равнозначной дороге. Знак, установленный на главной дороге, обозначает также конец главной дороги

2.5. Движение без остановки запрещено. Запрещается движение без остановки перед знаком 2.5 или знаком 5.33 (горизонтальной дорожной разметкой 1.12), а при их отсутствии — перед краем пересекаемой проезжей части дороги. Необходимо уступить дорогу транспортным средствам, движущимся по пересекаемой дороге, а при наличии таблички 7.13 — транспортным средствам, движущимся по главной дороге, а также справа по равнозначной дороге. При подъезде к участку дороги, на котором установлен знак, а также к железнодорожному переезду, движение через который не запрещено, водитель должен остановиться перед знаком 2.5 или знаком 5.33 (горизонтальной дорожной разметкой 1.

12)

2.6.1, 2.6.2. Преимущество встречного движения. Запрещается въезд на участок дороги, если это может затруднить встречное движение. Необходимо уступить дорогу транспортным средствам, находящимся на данном участке дороги или на противоположном подъезде к нему

2.7. Преимущество перед встречным движением. Участок дороги, при движении по которому водитель пользуется преимуществом по отношению к встречным транспортным средствам

13. Знак 2.1 устанавливается непосредственно перед перекрестком, в том числе с табличкой 7.13 — перед перекрестком со сложной планировкой или на котором главная дорога изменяет направление. При этом вне населенных пунктов перед перекрестком, на котором главная дорога изменяет направление, знак 2.1 повторяется: первый знак 2.1 с табличками 7.1.1 и 7.13 устанавливается на расстоянии от 100 до 150 метров до перекрестка, второй знак 2.1 с табличкой 7.13 — непосредственно перед перекрестком.

Знак 2.1, установленный со знаком 5.22.1 или 5.22.2, предоставляет преимущество при проезде всех перекрестков населенного пункта, расположенных на данной дороге.

14. Установленные на регулируемых перекрестках знаки 2.1, 2.4, 2.5 не определяют очередность проезда перекрестков и отдельных проезжих частей дороги, а информируют водителей, что перекрестки являются обозначенными.

15. Знаки 2.3.1–2.3.3 применяются вне населенных пунктов для обозначения дорог, на которых предоставляется преимущество при проезде перекрестков, и устанавливаются на расстоянии от 150 до 300 метров до перекрестка.

Знак 2.3.4 устанавливается вне населенных пунктов на расстоянии от 150 до 300 метров, а в населенных пунктах — как правило, на расстоянии от 50 до 100 метров до перекрестка.

16. Знак 2.4 устанавливается непосредственно перед перекрестком, а при наличии полосы разгона — перед началом этой полосы.

Перед перекрестком, на котором главная дорога изменяет направление, знак 2.4 устанавливается с табличкой 7.13.

Вне населенных пунктов на дорогах с усовершенствованным покрытием знак 2.4 с табличкой 7.1.1 или 7.1.2 устанавливается на расстоянии от 150 до 300 метров до перекрестка. В населенных пунктах знак 2.4 с табличкой 7.1.1 или 7.1.2 может устанавливаться на расстоянии от 50 до 100 метров до перекрестка.

ПДД: Приложение 1. ДОРОЖНЫЕ ЗНАКИ 2. Знаки приоритета

Знаки 2.1, 2.2, 2.3.1-2.3.7, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7

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».
2. 3.1 «Пересечение со второстепенной дорогой».
2.3.2 — 2.3.7 «Примыкание второстепенной дороги». Примыкание справа — 2.3.2, 2.3.4, 2.3.6, слева — 2.3.3, 2.3.5, 2.3.7.
2.4 «Уступите дорогу». Водитель должен уступить дорогу транспортным средствам, движущимся по пересекаемой дороге, а при наличии таблички 8.13 — по главной.	2.5 «Движение без остановки запрещено». Запрещается движение без остановки перед стоп-линией, а если ее нет — перед краем пересекаемой проезжей части. Водитель должен уступить дорогу транспортным средствам, движущимся по пересекаемой, а при наличии таблички 8.13 — по главной дороге. Знак 2.5 может быть установлен перед железнодорожным переездом или карантинным постом. В этих случаях водитель должен остановиться перед стоп-линией, а при ее отсутствии — перед знаком.
2. 6 «Преимущество встречного движения». Запрещается въезд на узкий участок дороги, если это может затруднить встречное движение. Водитель должен уступить дорогу встречным транспортным средствам, находящимся на узком участке или противоположном подъезде к нему.	2.7 «Преимущество перед встречным движением». Узкий участок дороги, при движении по которому водитель пользуется преимуществом по отношению к встречным транспортным средствам.

Дорожные Знаки Казахстана и Их Значения, Расшифровки. VERcity

Почему наглядные средства применяют на дорогах

В знаках, разметке, регулировочных сигналах скрыта конкретная информация для шоферов, без которой велика вероятность ошибки, когда водитель становится виновником аварии. Также знание позволит не нарушать правила, избежать последующих штрафов, повысит собственную защищенность при передвижении по дорогам.

ПДД знаки дорожного движения в Казахстане продуманы и эффективны, что обусловлено определенными нюансами:

Средства заметны издалека, а используемая символика ясна и понятна. Что на нем показано, то он и означает. Если вы не в курсе обозначения того или иного изображения, об этом легко догадаться.
Вид этих средств весьма экономичен для регулирования ситуаций на дороге. В сравнении с другими графическими сведениями, нуждающимися в затратах, а также сотрудниках дорожных служб, которым нужно платить зарплату, зрительное предупреждение достаточно лишь установить возле трассы.
И старые, и новые сигналы имеют высокий эксплуатационный срок. Разметка выходит из строя за пару месяцев, а зимой закрывается снежным покровом. Светофоры ночью не работают, а сотрудник регулировки – это человек, который не всегда способен быть объективным. Только зрительные сигналы полноценно исполняют свои обязанности в тех или иных ситуациях.

Для чего изучать знаки

Запретные и разрешительные знаки, их знание и соблюдение — залог защищенности водителя и пассажиров автомобиля или прочего транспорта при езде по трассам общего пользования. Это позволит грамотно действовать во время движения, сохраняя здоровье, жизнь и имущество людей.

Визуальные средства обладают столь высокой значимостью для соблюдения правил. Несмотря на огромное количество форм и сложность их освоения, способность анализировать такие сведения гарантирует великолепное ориентирование на дорогах.

Портал VERcity сделает изучение обозначений простым и приятным процессом, ведь мы предоставляем посетителям актуальную информацию. А для учебы в интернете вам не потребуется записываться в автошколу – изучение может проходить в любом удобном месте, где вы сможете не торопясь поглощать новые знания.

Знаки приоритета (Главная дорога, Уступи дорогу, Проезд без остановки запрещен)

Дорожные знаки в целом и знаки приоритета, в частности, являются ключевым элементом организации дорожного движения (далее по тексту ДД). Функциональное предназначение этой немногочисленной группы знаков дорожного движения (всего 13 штук) заключается в определении последовательности проезда участниками движения пересечений и примыканий к проезжей части, нерегулируемых перекрестков, узких участков дорог.

Данная группа дорожных знаков регулирует последовательность безопасного разъезда участников движения в ситуациях, связанных с пересечением траекторий их перемещения.

Ключевыми в данной группе следует считать два знака, обязывающие водителей пропустить оппонента. Они обладают индивидуальной формой, обеспечивающей безошибочное их распознавание с любой точки и в любых метеоусловиях. Это единственные желтые дорожные знаки постоянного действия.

«Главная дорога»

Знак 2.1, информирует водителя о том, что его автомобиль движется по главной дороге и размещается перед нерегулируемыми перекрестками (в границах населенных пунктов – перед каждым пересечением дорог).

При проезде перекрестка, на котором главная магистраль меняет свое направление (о чем свидетельствует информационная табличка под знаком), может возникнуть ситуация, требующая дополнительных разъяснений.

Среди водителей-новичков распространена ошибочная трактовка о потере приоритета при съезде с основной магистрали. Такое мнение противоречит существующим нормативным положениям Правил дорожного движения и чревато серьезными последствиями. На изображение при подъезде к перекрестку и непосредственно на нем красный автомобиль находится на главной дороге и в полном объеме пользуется приоритетом в движении независимо от его направления. Несмотря на то, что зеленый автомобиль является помехой справа для красного именно зеленый авто должен пропустить красный.

Вне территории населенных пунктов знак «Главная дорога», размещенный в непосредственной близости от перекрестка, дублируется таким же элементом, размещенным на удалении 150-300 метров от основного.

Место окончания основной магистрали оборудуется знаком 2.2 «Окончание главной дороги».

В ситуации, когда знак 2,2 находится в непосредственной близости от перекрестка, возникает закономерный вопрос: « В какой последовательности автомобили должны проехать перекресток?». Отсутствие других знаков, обеспечивающих преимущество того или иного участника дорожного движения, позволяет считать данный перекресток пересечением равнозначных магистралей, на котором в полном объеме действует норма — «помеха справа», то есть в данном случае красная машина пропускает зеленую.

В противном случае знаки группы приоритета 2.4 или 2.5 (информация о данных элементах организации ДД представлена ниже), примененные совместно со знаком 2.2, информируют водителя о том, что пересекаемая проезжая часть обладает статусом преимущественной.

«Пересечение с второстепенной дорогой»

Дорожный знак 2.3.1 информирует водителя об имеющемся у него преимущественном праве проезда данного перекрестка.

Группа знаков «Примыкание второстепенной дороги»

Комплект включает в себя шесть знаков 2.3.2 – 2.3.7, предусматривающих все существующие типы примыканий (ответвлений) проезжей части к основной магистрали. Наличие одного из этих знаков свидетельствует о преимущественном праве проезда этого пересечения.

В населенных пунктах установка знаков этой группы (и знака 2.3.1) производится на удалении от 50 до 100 метров от развилки (ответвления), вне их, дистанция увеличивается до 150 – 300 метров. В случае невозможности соблюдения указанных расстояний применяются сочетания знаков и информационных табличек, показывающих удаленность пересечения.

«Уступи дорогу»

Знак 2.4 информирует водителя о необходимости уступить право первоочередного проезда транспортным средствам, двигающимся по пересекаемой им проезжей части. На изображение зеленый автомобиль обязан пропустить оба красных.

Наличие информационной таблички, определяющей направление основной магистрали, обязывает водителя уступать дорогу всем участникам движения, двигающимся по ней. А в этом случае зеленый авто пропускает только одну красную машину, которая выезжает с главной дороги и находится справа от него.

Приближаясь к перекрестку, оборудованному данным знаком, водитель обязан контролировать удаленность автомобилей, движущихся по пересекаемой им магистрали. При невозможности проезда без создания помех для участников движения, подъезжающих справа (слева), водитель должен выполнить требования знака, то есть остановиться и пропустить их.

В случае отсутствия транспорта на пересекаемой проезжей части останавливаться перед перекрестком не обязательно.

«Проезд без остановки запрещен»

Нередко, особенно в условиях города, обзорность для водителя автомобиля, приближающегося к пересечению с основной магистралью, ограничена. В таком случае применяется знак 2.5, запрещающий движение транспортного средства без полной его остановки.

Следует отметить, что ПДД однозначно указывают место, на котором должен остановиться автомобиль, подчиняясь требованиям данного знака. В первом случае ориентиром служит один из элементов дорожной разметки – стоп-линия.

Во втором случае, то есть при ее отсутствии, остановка транспортного средства должна произойти у края пересекаемой проезжей части.

Таким образом, контроль приближения транспортных средств по пересекаемой проезжей части водитель осуществляет уже после полной остановки своего автомобиля.

Элемент организации ДД, запрещающий дальнейшее движение транспортного средства без его остановки, может размещаться перед местами пересечения железнодорожных путей или санитарно-карантинными постами пунктов пограничного пропуска. В такой ситуации автомобиль должен остановиться перед стоп-линией или перед знаком 2.5.

Знаки преимущественного проезда

На отрезках дорог, имеющих значительные сужения (мосты, тоннели путепроводов и т.п.), затрудняющие разъезд транспортных средств, следующих встречными курсами, применяются знаки приоритета проезда 2.6 и 2.7. Данные знаки приоритета обозначают преимущество (или его отсутствие) перед встречным участником движения.

Следует отметить, что при проведении ремонтно-восстановительных работ возможно применение временного варианта знака 2,6, отличающегося желтым фоном. Противоречия в значениях стационарного и временного знака водитель обязан трактовать в пользу требований временного знака 2.6.

Данные знаки приоритета устанавливаются на диаметрально противоположных сторонах зауженного участка магистрали. Приведенное выше сочетание знаков свидетельствует о праве первоочередного проезда моста желтого автомобиля.

Следующая картинка иллюстрирует обратное сочетание знаков, обеспечивающее преимущества проезда узкого участка водителю грузовика.

Следует отметить нестандартную форму элемента 2,6, характерную для другой группы знаков — запрещающих. Это подчеркивает неукоснительность выполнения требований данного знака приоритета. Небезопасность ситуации усиливается красным цветом стрелки, указывающей направление движения.

При условии, что габаритные размеры транспортных средств позволяют им беспрепятственно разъехаться на опасном участке, требования знака допустимо проигнорировать.

Итак, рассмотренный выше набор дорожных знаков, иначе называемый знаками приоритета, регулирует последовательность проезда транспортных средств отрезков пути, представляющих опасность: пересечения главных, примыкания и ответвления второстепенных дорог, перекрестки, сужения, железнодорожные переезды и т.п. Разработчики данной группы знаков не придерживались принципов общепризнанного типирования, поэтому в ее создании применены разные геометрические и цветовые решения. Тем не менее, это знаки одной группы, значение которой заключается в оптимизации организации дорожного движения на участках магистралей, характеризующихся дефицитом средств регулирования.

Street Division | Фэрбенкс, Аляска

Подразделение общественных работ по улицам обслуживает 355 миль дорог / городских улиц, 97 миль ливневых канализационных труб, 2565 водосборных бассейнов, 486 люков, 7 установок очистки ливневых вод, 93 водостока реки Чена и Нойес-Слау 5000 уличных / дорожных знаков, 2824 уличные фонари, 27 миль тротуаров. Обеспечивает уборку снега, подметание, шлифовку, откачку и оттаивание сточных вод и управляет мастерской по ремонту / замене уличных и дорожных знаков

Ямы и дорожное покрытие

В теплое время года бригада ремонта выбоин направляется для заделки выбоин на улицах города.Жителям рекомендуется уведомлять Общественные работы о выбоинах, отправляя фотографии с адресом на адрес [email protected]. Списки выбоин создаются для бригад, которым они могут следовать и заполнять.

Более крупные проекты по укладке дорожного покрытия выполняет бригада с операторами и рабочими.

Уличные и дорожные знаки

Public Works круглый год работает магазин указателей, чтобы иметь возможность ремонтировать поврежденные или отсутствующие дорожные знаки или уличные знаки. Жителям рекомендуется уведомлять Общественные работы об отсутствующих или поврежденных дорожных знаках или уличных знаках, отправляя фотографии с адресом на адрес PWmail @ fairbanks.нас.

Снегоуборочные работы

Миссия города Фэрбенкс состоит в том, чтобы обеспечить оперативную и эффективную уборку снега для поддержания безопасных условий вождения и ходьбы. Есть две отдельные операции по уборке снега. Первый — во время самого шторма и состоит из быстрых переходов с грейдерами для обеспечения проходимости приоритетных дорог, улиц и тротуаров. Вторая операция заключается в расширении дорог за счет удаления снежных валов. Уборка снега происходит не каждый раз при вспашке почвы.Время, необходимое для вспашки или уборки снега, будет варьироваться в зависимости от многих факторов, включая время и продолжительность штормов, экстремально низкие температуры, поломки оборудования и наличие персонала для работы в дневные и ночные смены.

Обзор оборудования

12 самосвалов + 2 незавершенные покупки
2 шлифовальные машины
9 грейдеров
1 Задняя лапка
4 Погрузчика
2 тротуарных трактора с шарнирно-сочлененной рамой + 1 в ожидании покупки
3 насадки для снегоуборщика
2 автономных нагнетателя
4 котельных
4 подметальные машины
1 Грабли для травы и трактор
2 грузовика Jet Vac

Приоритеты снегоуборочной обработки

При сильном снегопаде улицы вспахиваются в приоритетном порядке. Город разделен на семь географических жилых районов / кварталов. НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, чтобы узнать больше о приоритетах и графике уборки снега. Каждый год «Общественные работы» меняют список, чтобы сначала начать со следующей области. В зависимости от уровня финансирования для найма временного персонала требуется примерно 4-6 недель, чтобы пройти через все жилые кварталы, прежде чем начнется следующий раунд вспашки. В зависимости от количества снега снос снежных берм будет происходить 1-2 раза за зиму.

Снежные бермы подъездной дороги

Городские власти не несут ответственности за расчистку всех снежных берм на подъездной дорожке.Сотрудники общественных работ работают над минимизацией бермин подъездных путей, используя снежные ворота на оборудовании. Иногда поперек проезжей части могут оставаться небольшие снежные насыпи. Лучше подождать, пока в вашем районе не будут завершены работы по снегоуборочной обработке снега, прежде чем расчищать участок подъездной дороги, прилегающий к дороге, чтобы не вычищать один и тот же участок дважды.

Выталкивание снега на дороги или тротуары

Согласно муниципальному кодексу 70-321 Фэрбенкса, перемещение снега или льда с частной собственности на любой тротуар или улицу запрещено.Однако снег с тротуаров можно перенести на соседнюю улицу.

Приоритеты шлифования

Шлифовка начинается, когда существуют небезопасные условия или предполагается, что они скоро появятся. Шлифовка следует тем же спискам для приоритетов улиц, но также включает перекрестки и объездные дороги. Машины с песком часто следуют за снегоуборочной машиной. Шлифовка может быть приостановлена, если песок будет засыпан продолжающимся сильным снегопадом или ледяным дождем. В таких условиях трудно сохранить достаточное количество шлифовальной стружки на улицах и тротуарах, поэтому рекомендуется проявлять особую осторожность или избегать поездок.Шлифовальные бригады не могут постоянно находиться везде, будьте осторожны при движении по снегу и льду. Чтобы сообщить об опасных условиях вождения, позвоните по телефону 459-6770.

Весенние операции

Весной Общественные работы используют котельные для оттаивания замерзших ливневых стоков, а также водяные насосы и струйные пылесосы для устранения скопления воды на городских улицах.

Уличные фонари

Если вы хотите сообщить о неисправности уличного фонаря, вы можете написать PWMail @ fairbanks.нам с указанием местоположения фонарей, шестизначного идентификационного номера фонарей и типа неисправности (горит днем, не горит, мигает, гаснет или поврежден).

Улицы

Если у вас есть уличная проблема, вы можете отправить электронное письмо по адресу [email protected], указав местонахождение и краткое сообщение о том, в чем проблема.

Тротуары

Тротуары заменяются при наличии средств. Тротуары, которые поднимаются из-за корней деревьев или растений, не рассматриваются для замены до тех пор, пока владелец собственности не устранит поражающий источник корней.Панели тротуаров в пределах подъездной дороги не рассматриваются властями города для замены. Трещины, образования накипи или другие неэстетичные тротуары также не подлежат замене. Если у вас есть тротуар, который вас беспокоит, вы можете отправить онлайн-заявку на работу. Мы доберемся до запросов, если позволят средства.

Как в Германию — Вождение в Германии

Обновлено — февраль 2016 г.

Это правда: на многих участках немецких автобанов нет ограничений скорости.Но есть много других правил, о которых вам следует знать.

Вождение в Германии может доставлять удовольствие: красивые пейзажи и дороги в хорошем состоянии. Но есть много правил и предписаний, которые необходимо соблюдать.

Получение немецких водительских прав

Ваши собственные водительские права действительны в Германии, по крайней мере, вначале. Если вы только приехали и находитесь за пределами ЕС и ЕЭЗ и не собираетесь становиться резидентом, вам может потребоваться международное водительское удостоверение или официальный перевод лицензии вашей страны, чтобы иметь при себе текущую лицензию. Из этого правила есть некоторые исключения, поэтому вам следует уточнить требования у местных властей или в автомобильном клубе. И, конечно же, вы должны соответствовать минимальному возрасту для вождения в Германии, а также соблюдать все ограничения или условия в правах вашей страны.

Если вы намерены официально проживать в Германии, применяются следующие правила:

Для лицензий, выданных странами Европейского союза (ЕС) или государствами-членами Европейской экономической зоны (ЕЭЗ) Исландия, Лихтенштейн, Норвегия
Если ваша лицензия была выдана страной Европейского Союза или одним из государств-членов ЕЭЗ, она обычно будет действительна, пока вы являетесь официальным резидентом Германии, до истечения срока ее действия.(Обычно вы можете обменять ее на немецкую лицензию до истечения срока ее действия.) Могут быть некоторые ограничения — возраст, тип транспортных средств, которым разрешено управлять и т. Д. Кроме того, если ваша лицензия страны ЕС является переводом лицензии, не входящей в ЕС, вы через шесть месяцев, возможно, придется получить немецкую лицензию. Это вопрос, который необходимо уточнить у местных властей.

Для лицензий, выданных странами за пределами ЕС / ЕЭЗ
Если ваша лицензия была выдана страной, не входящей в ЕС / ЕЭЗ, вы можете использовать ее только в течение шести месяцев с даты прибытия.Если вы будете проживать в Германии более шести месяцев, но менее одного года, вы можете получить продление на шесть месяцев, чтобы использовать имеющуюся лицензию.

Гражданин страны, не входящей в ЕС, который будет проживать в Германии дольше года, потребует немецких водительских прав ( Führerschein ). Во многих случаях это простой вопрос обмена лицензии на немецкую. В других случаях необходимо будет сдать письменный экзамен, экзамен по вождению или и то, и другое.

Вы можете просто обменять свою лицензию, если вы приехали из Канады или американских штатов Алабама, Аризона, Арканзас, Колорадо, Делавэр, Айдахо, Иллинойс, Айова, Канзас, Кентукки, Луизиана, Мэриленд, Массачусетс, Мичиган, Нью-Мексико, Огайо, Оклахома, Пенсильвания, Пуэрто-Рико, Южная Каролина, Южная Дакота, Техас, Юта, Вирджиния, штат Вашингтон, Западная Вирджиния, Висконсин и Вайоминг.

Если вы приехали из Коннектикута, Флориды, Индианы, Миннесоты, Миссисипи, Миссури, Небраски, Северной Каролины, Орегона, Теннесси или Вашингтона Д.C. Вам нужно будет сдать письменный тест, но не экзамен по вождению.

Для того, чтобы получить немецкие водительские права на основании лицензии любого штата США, вы должны иметь свои права в США не менее шести месяцев до приезда в Германию. Немецкие власти могут потребовать каких-то доказательств этого.

Если у вас права из Южной Африки или любого из штатов США, не указанных в списке, вам, скорее всего, потребуется сдать письменный экзамен и экзамен по вождению.Если ваша лицензия получена из Новой Зеландии, вам может потребоваться сдать письменный экзамен в зависимости от того, какой класс лицензии вы сейчас имеете или хотите получить. Если вы приехали из Австралии, вы, скорее всего, сможете напрямую обменять свою лицензию на немецкую. Проверка зрения может потребовать дополнительных усилий, в зависимости от того, на какой территории выдана ваша текущая лицензия.

Чтобы узнать о конкретных требованиях для обмена лицензии, лучше всего обратиться в местные органы власти.

Письменный тест, охватывающий такие вопросы, как правила дорожного движения и дорожные знаки, можно сдать на нескольких языках, включая английский. Его принимают в школе водителей ( Fahrschule ), поэтому сообщите им заранее, какой язык вы предпочитаете. Будьте осторожны, тест сложный, и 30% людей, которые его проходят, не проходят его с первой попытки. Так что тебе следует учиться этому. Существует книга на английском языке, Lehrbuch Englisch ( Fahren Lernen B ), которая многим очень помогает.Вы можете купить его в автошколе примерно за 50 евро или найти подержанные экземпляры, предлагаемые в Интернете.

Тест с несколькими вариантами ответов, но на каждый вопрос не обязательно есть только один правильный ответ. Некоторые или все ответы могут быть правильными. Вы можете получить представление о том, на что это похоже, на английском языке с проверенными правильными ответами на сайте www. osterberger.org/test.html.

Fahrschule Автомобили для экзаменов по вождению оснащены двойным управлением, так что инструктор может взять на себя управление в любое время, когда студент попадет в серьезную проблему.Закон устанавливает минимальную продолжительность и пробег для каждого аспекта обучения вождению: не менее 225 минут и 50 километров за сеанс на шоссе или проселочных дорогах: не менее 135 минут на автобане с каждой поездкой продолжительностью не менее 45 минут и 90 минут для езда в сумерках или темноте, половина из которых — по шоссе или проселочным дорогам.

Те, кто посещают автошколу, не обязательно будут считаться начинающими водителями. Многие школы организовали упрощенные курсы для опытных водителей, которые обойдутся вам примерно в 500 евро по сравнению с более чем 1400-1500 евро, которые придется заплатить новичку.Если школа говорит вам, что она не предлагает такой курс, найдите тот, который предлагает.

Водительское удостоверение выдает местная полиция. Чтобы обменять свои права, вам следует отнести их в местный офис регистрации водителей ( Führerscheinstelle ). У вас должен быть заверенный перевод. Вы можете получить перевод в автомобильном клубе ADAC. (Их офис в Гессене взимает 36 евро с членов и 46 евро с лиц, не являющихся членами). Человек должен предоставить заявление, паспорт, вид на жительство ( Aufenthaltserlaubnis ), две фотографии паспортного размера, подтверждение посещения на Fahrschule , если требуется, подтверждение прохождения курса первой помощи и сертификат проверки зрения, которую может провести окулист или Technische Überwachungsverein (TüV) .

Некоторым американцам, которые работают и живут в немецких землях Гамбург, Гессен, Саксония-Анхальт, Шлезвиг-Гольштейн и Саар, теперь может быть легче. В некоторых случаях возможно преобразовать права без письменного экзамена или экзамена по вождению, независимо от того, из какого штата США они получены. Правила несколько различаются в каждом из этих четырех немецких земель. В некоторых случаях вы должны работать в американской фирме, а в некоторых случаях супругам не разрешается производить простое преобразование.

Перейти на www.amcham.de/services/drivers-license/us-citizens-in-germany.html или узнайте у местных властей дополнительную информацию об этом и полный список государств, имеющих взаимные соглашения с Германией.

Это может показаться довольно хлопотным, но как только вы выдержите шторм, у вас будет лицензия, действующая на долгое время. Все немецкие водительские права, выданные до 2013 года, действительны до 31 декабря 2032 года. С 2013 года лицензии действительны в течение 15 лет.

Для получения более подробной информации о водительских правах в Германии вы можете посетить страницу веб-сайта Федерального министерства транспорта и цифровой инфраструктуры на английском языке.

Вы также можете загрузить эти информационные бюллетени из Федерального министерства в формате pdf:

Информационный бюллетень для владельцев водительских прав из стран, не входящих в ЕС / EAA

Информационный бюллетень для владельцев водительских прав из стран ЕС / ЕАА

Вернуться к началу

Регистрация, осмотр и налоги автотранспортных средств

При посещении местного реестра автотранспортных средств ( Autozulassungsstelle ) человеку необходимо подтверждение права собственности, страхование и, если автомобиль был приобретен в Германии, Zulassungsbescheinigung Teil II , документ, который должен сопровождать автомобиль через все владельцы от конвейера до свалки. Регистрацию обычно проводит дилер по продаже новых или подержанных автомобилей, у которого был приобретен автомобиль. Если автомобиль был куплен у частного продавца, регистрацию придется провести новому покупателю. Если автомобиль был импортирован и впервые регистрируется в Германии, необходимо выполнить дополнительные требования. См. Статью о ввозе автомобиля в Германию.

Транспортное средство также должно пройти проверку безопасности ( HU — Hauptuntersuchung ) и проверку контроля выбросов ( AU — Abgasuntersuchung ).Испытания на безопасность и выбросы проводят квалифицированные, зарегистрированные инспекторы ряда компаний, утвержденных правительством. Компании, которым разрешено проводить испытания, включают различные отделения Technischer Überwachungsverein ( TÜV ), DEKRA . Gesellschaft für Technische Überwachtung ( GTÜ ) и KÜS . Инспекторы могут проводить испытания на своих объектах или в дилерских центрах и независимых автосервисах, таких как Auto Teil Unger ( A. T.U. ). Автомобили, которые были приобретены новыми, необходимо проверять через три года, а после этого все автомобили должны проверяться каждые два года. Когда автомобиль проходит техосмотр, на задний номерной знак наклеивается наклейка с указанием месяца и года следующего осмотра.

Правила, регулирующие состояние автомобилей и мотоциклов, строги. Двигатель, шасси, рама и все другие компоненты, включая тормоза, шины, звуковой сигнал, углы установки колес, лобовое стекло, фары и зеркала, будут проверены.Транспортные средства, которые не проходят проверку, обычно делают это из-за ржавчины или неисправных фар, выхлопной системы, тормозов или шин. Основное правило состоит в том, что если какой-либо элемент установлен на транспортном средстве, он должен функционировать и быть полностью пригодным для обслуживания, даже если он не является необходимым для работы. Автомобили, импортируемые из-за пределов ЕС, могут потребовать дорогостоящих модификаций для соответствия немецким стандартам.

Подробную информацию об инспекциях на английском языке можно найти на веб-сайтах TÜV Nord и DEKRA .

Владельцы автотранспортных средств должны платить ежегодный налог на автотранспортные средства федеральному правительству. Сумма налога определяется возрастом автомобиля, типом и размером двигателя автомобиля, типом топлива, которое он использует, и уровнем выбросов. Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о транспортных средствах на английском языке со ссылкой на калькулятор налога на транспортные средства (на немецком языке).

Вернуться к началу

Автострахование

Прежде чем человек сможет зарегистрировать автомобиль в Германии, он или она должны иметь доказательство покрытия ответственности перед третьими лицами за весь ущерб или травмы, причиненные другому человеку, автомобилю или объекту.Хотя законом не требуется страхование от столкновений или полное страхование, большинство организаций, финансирующих покупку транспортного средства, этого требуют. Это может значительно увеличить счет за страхование, а страхование в Германии стоит недешево.

Помимо покрытия, существует множество факторов, которые влияют на стоимость страховки. Начинающие водители платят больше, чем опытные водители; те, кто ездит на больших мощных машинах, платят больше, чем те, у кого более скромные автомобили; те, кто живет в городах, платят больше, чем жители сельской местности, а те, кто был признан виновным в несчастных случаях, платят больше, чем те, кто этого не сделал.

Если у вас есть хороший водительский стаж в вашей стране, вы можете получить его здесь. Вернувшись домой, получите письмо от своего страхового агента. Если немецкий агент говорит, что вы не можете получить этот кредит, попробуйте другого агента. Некоторые страховые агенты в Германии ориентированы на то, чтобы помочь эмигранту преодолеть эти сложности.

Для получения дополнительной информации о страховании транспортных средств щелкните здесь.

Для получения дополнительной информации о получении «бонуса без претензий» (NCB) от вашей страховой компании в Германии щелкните здесь.

Вернуться к началу

Правила дорожного движения

Не позволяйте высокой скорости на немецких дорогах обмануть вас, полагая, что нет зон с пониженной скоростью. На самом деле, есть много участков немецких автобанов с ограничениями скорости. Ограничения скорости четко вывешены на оживленных участках автобанов в городах. Вы также увидите знаки ограничения скорости на других, казалось бы, открытых участках автобанов в сельской местности. Так что следите за ними.Обычно спидеры не останавливаются во время нарушения, но получают штраф за превышение скорости по почте. Это может длиться до двух или трех месяцев после инцидента. Немецкая полиция использует специальные камеры для ловли спидеров. Лица, превышающие лимиты более чем на 30 километров в час, могут рассчитывать на потерю лицензий на срок до трех месяцев плюс большой штраф. (См. Врезку.)

Жесткая компьютеризированная система начисления баллов используется для смещения опасных водителей с дороги.Все более строгие наказания — это обычное дело, особенно если речь идет о наркотиках или алкоголе, и особенно, если произошел несчастный случай. За исключением тех мест, где они размещены из-за строительных работ или проблем с дорожным движением, на автобанах нет ограничений скорости, хотя рекомендуемая максимальная скорость составляет 130 км / ч (около 80 миль в час).

Медленно движущиеся грузовики и высокоскоростные автомобили едут по одним и тем же дорогам одновременно, поэтому безопасное вождение является обязательным. Периодически возникают цепные реакции автобанов, отчасти из-за высоких скоростей.Наиболее частыми причинами несчастных случаев с участием иностранцев являются неспособность уступить дорогу, слишком тщательное отслеживание и неспособность поддерживать контроль. Несчастные случаи, происходящие на автобанах со скоростью более 130 км / ч, могут привести к аннулированию требований о выплате страховых выплат независимо от того, кто виноват.

Базовое ограничение скорости составляет 50 км / ч (около 30 миль / ч) в населенных пунктах и 100 км / ч (около 60 миль / ч) в других местах. Если вы буксируете прицеп, ограничение скорости на дорогах и автобанах составляет 80 км / ч (50 миль / ч).

Если вы видите мигающий желтый свет на перекрестке, это означает остановку, затем продолжайте движение, если перекресток свободен. Проезжайте на красный свет, и вас, вероятно, поймают: на многих перекрестках камеры с радиолокационным управлением подключены к светофору.

Все автомобили в Германии должны иметь исправные ремни безопасности для всех людей, находящихся в автомобиле, включая тех, кто едет на заднем сиденье. А закон требует, чтобы их носили. За каждого человека в автомобиле, не пристегнутого ремнем безопасности, взимается штраф в размере 30 евро.Исключение составляют пассажиры на задних сиденьях в автомобилях старых моделей, которые изначально не были оснащены ремнями безопасности на задних сиденьях. Детям до 12 лет не разрешается ездить на переднем сиденье автомобиля, они должны использовать автокресла, сертифицированные правительством Германии.

В Германии нет общего правила, запрещающего проезжать на перекрестках. Поэтому водитель, совершающий левый поворот, должен как минимум дважды проверять наличие движения сзади и не полагаться только на него из-за «слепой зоны» зеркала заднего вида.

В Германии водителя могут заставить сдать анализ крови. Предел содержания алкоголя в крови составляет 0,5 миллиграмма алкоголя на миллилитр цельной крови. Лица, превышающие этот лимит, будут оштрафованы и лишены лицензии на срок до трех месяцев за первое нарушение. То, сколько напитков нужно, чтобы дать человеку уровень алкоголя в крови 0,5, зависит от его размера и других факторов, но две кружки пива, четверть литра вина или стакан крепкого алкоголя, вероятно, приблизятся к одному.

Закон Германии требует, чтобы все автомобили имели переносной красный светоотражающий треугольник, аптечку и как минимум два защитных жилета (светоотражающих жилета).Если автомобиль остановлен по какой-либо причине, треугольник должен быть расположен в 200 метрах от него на автобане и в 100 метрах позади него на всех остальных дорогах. При этом, а также за пределами транспортного средства с ограниченными возможностями следует надевать защитные жилеты. Также должны быть включены аварийные мигалки автомобиля. Вы можете проезжать автомобили только слева. За проезд направо взимается большой штраф.

Запрещается движение только с габаритными огнями. Вы должны использовать фары (ближний свет) ночью и в ненастную погоду.Мотоциклисты должны носить шлемы и всегда двигаться с включенными фарами. У немцев также сложное правило преимущественного права проезда. Если не указано иное, водитель, едущий на перекрестке справа, имеет преимущественное право. Просто потому, что вы находитесь на том, что выглядит как главная дорога, вы можете не оказаться на «приоритетной» дороге. Знак в форме ромба (желтый в центре, окруженный белой рамкой) сообщает вам, находитесь ли вы на приоритетной дороге.

Знак уступки представляет собой перевернутый треугольник с красной рамкой и белой внутренней стороной, означающий, что вы должны уступить дорогу.Однако вам не нужно останавливаться, если путь свободен. Восьмисторонний знак остановки означает, что вы должны сначала полностью остановиться, прежде чем продолжить движение.

Зоны успокоения дорожного движения (Verkehrsberuhigungenzone) , обозначенные знаком с изображением пешехода и ребенка, бьющего мяч, часто встречаются в жилых районах. В них играющие дети могут использовать всю улицу, и движение должно останавливаться для пешеходов и двигаться со скоростью не более 7 км / ч.

Вы должны остановиться для всех, кто использует или готовится к использованию пешеходный переход «зебра» с белыми полосками.

Круглые синие знаки с белыми стрелками внутри указывают разрешенные направления движения. Например, если есть стрелки, указывающие одновременно вверх и вправо, это означает, что у вас есть выбор: прямо вперед или вправо, но влево запрещено. Если есть единственная стрелка, указывающая влево, это означает «только левый поворот».

Если вы попали в аварию, не покидайте место происшествия. Как водитель транспортного средства, попавшего в аварию, вы должны оставаться на месте происшествия не менее 30 минут перед тем, как уйти, если вы один.Если вы попали в аварию с другими людьми, вы должны обменяться личной и страховой информацией. Покидание места аварии может привести к серьезным финансовым штрафам, и, в зависимости от того, были ли нанесены телесные повреждения другим лицам или серьезный материальный ущерб, вы можете попасть в тюрьму или лишиться лицензии.

Неуплата за нарушение правил дорожного движения (штрафы за парковку в четко обозначенных зонах, запрещенных для парковки, или за парковку в местах для инвалидов, а также другие относительно небольшие нарушения) может привести к лишению свободы.Если нарушения произошли достаточно давно и неуплата является постоянной, вашим последним платежом будет крупный штраф (известный как Bussgeld ), сопровождаемый потерей вашей лицензии и, вполне возможно, карточкой «прямо в тюрьму».

Некоторые штрафы могут быть взысканы на месте при наличии у водителя наличных денег; в противном случае будут сохранены ваше имя и адрес, а позже вам будет отправлен билет с сопроводительной квитанцией об оплате.

Обычно трудно найти место для парковки в рабочее время, хотя во многих случаях вы можете припарковаться вечером в тех местах, где днем это запрещено.Предупреждаем: сборы за буксировку в Германии очень высоки! Круглые знаки с красными границами и синей внутренней частью и знаком «X» означают, что стоянка и остановка запрещены. Подобные знаки с одной диагональной линией означают ограниченную парковку или стоянку только на три минуты. Знаки только с красной рамкой и белой серединой означают, что запрещено движение транспортных средств любого типа.

Автомобилистам запрещается проезжать мимо автобуса, сигнализирующего мигалкой о приближении к одной из своих остановок. Как только автобус остановился, его можно проехать, но там, где немцы называют Schrittempo .Это означает, что вы двигаетесь так медленно, что стрелка на спидометре не регистрируется. Автомобили, движущиеся в противоположном направлении, также должны использовать Schrittempo , когда автобус останавливается с включенным поворотником. Это связано с опасностью того, что люди, особенно дети, могут попытаться перейти улицу, чтобы успеть на автобус. Если это произойдет, машина должна остановиться и позволить им пересечь дорогу.

Движение по заснеженным дорогам разрешено только в том случае, если на вашем автомобиле установлены соответствующие шины. Существуют специальные зимние шины, а также всепогодные шины, которые могут быть приемлемыми.Использование обычных летних шин в снежную или ледяную погоду может привести к штрафу и, что еще хуже, к потере страхового покрытия в случае аварии. Проконсультируйтесь с вашим местным механиком, в дилерском центре или в ремонтной мастерской, чтобы убедиться, что на вашем автомобиле установлены подходящие шины.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть подробную таблицу нарушений ПДД и штрафов в Германии.

Вернуться к началу

Немецкие автомобильные клубы

Членство в ADAC (Allgemeine Deutsche Automobil-Club) имеет ряд преимуществ.Он предлагает обширную информацию на английском языке, продает страховку и предоставляет экстренные придорожные услуги. В большинстве городов есть офис ADAC . Базовая плата составляет 49 евро в год. Вы можете написать или позвонить в их головной офис: ADAC , Am Westpark 8, 81373 Munich. Тел .: (089) 7676-0. Интернет. www.adac.de

Другой клуб — AvD (Automobil-Club von Deutschland) . Он выполняет многие из тех же услуг, что и ADAC , включая аварийное обслуживание на дорогах, а также продолжает великие автомобильные традиции Германии.Он спонсирует Гран-при Формулы-1 и большое количество менее значимых мероприятий. Членство стоит всего 34,90 евро в год, адрес: Lyonerstr. 16, 60528 Франкфурт / М. Тел. 0180 5 164516. Интернет www.avd.de

Вернуться к началу

Еще кое-что, что вы должны знать

• Неуплата за нарушение правил дорожного движения (штрафы за парковку в четко обозначенных зонах, запрещенных для парковки, или за парковку в местах для инвалидов, а также другие относительно небольшие нарушения) может привести к тюремному заключению.Если нарушения произошли достаточно давно и неуплата является постоянной, вашим последним платежом будет крупный штраф (известный как Bussgeld ), сопровождаемый потерей вашей лицензии и, вполне возможно, карточкой «прямо в тюрьму».

• Некоторые штрафы могут быть взысканы на месте при наличии у водителя наличных денег; в противном случае будут сохранены ваше имя и адрес, а позже вам будет отправлен билет с сопроводительной квитанцией об оплате.

• Законы доброго самаритянина требуют, чтобы вы остановились и оказали помощь, если вы одним из первых прибудете на место происшествия.

• Парковка. Если вы живете в немецком городе какое-то время, вы скоро станете мастером «творческой» парковки. Если бы вы были плохим специалистом по параллельной работе в Штатах, когда вы уедете из Германии, у вас будет докторская степень. в этом! В настоящее время в Германии так много автомобилей (по последним подсчетам, более 40 миллионов) и так мало парковочных мест, поэтому найти место в любом месте становится все труднее. Обычно трудно найти место для парковки в рабочее время, хотя во многих случаях вы можете припарковаться вечером в тех местах, где днем это запрещено.Предупреждаем: сборы за буксировку в Германии очень высоки! Круглые знаки с красными границами и синей внутренней частью и знаком «X» означают, что стоянка и остановка запрещены. Подобные знаки с одной диагональной линией означают ограниченную парковку или стоянку только на три минуты. Знаки только с красной рамкой и белой серединой означают, что запрещено движение транспортных средств любого типа.

Источник: ADAC & Verkehrsdienst Франкфурт-на-Майне

Калькулятор скорости вращения
Вы были обмануты и ожидали, что по почте придет штраф за превышение скорости? Если вы знали, на сколько превышаете лимит скорости, вы можете пойти сюда и рассчитать свой штраф.Выберите тип автомобиля и «Innerorts», если вы ехали по городским улицам, или «Ausserorts», если бы вы ехали по проселочной дороге, шоссе или автобану.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть подробную таблицу нарушений ПДД и штрафов в Германии.

Вернуться к началу

Немецкие дорожные знаки

Щелкните изображение, чтобы увеличить его в новом окне.

Вернуться к началу

Немецкие правила дорожного движения

Abbiegen: поворот
Abstand: расстояние (до идущего впереди автомобиля)
Алкоголь: спирт
Ампель: светофор
Bahnübergängen: железнодорожный переезд
Beschädigung: повреждений
Bußgeld: штраф, штраф
Дроген: (нелегальных) наркотиков
Fahrverbot: Утрата водительских прав
Фельверхальтен: неправильное вождение в указанных ситуациях; (буквально: неподобающее поведение)
Fristüberschreitung: нарушения контроля или контроля выбросов (просроченные контрольные наклейки)
Fußgängerüberweg: пешеходный переход
Гелдстрафе: штраф, штраф
Geschwindigkeit: скорость; unangepasste Geschwindigkeit = неконтролируемая скорость (превышение ограничения скорости)
gefährliche Überholvorgänge: незаконный, небезопасный обгон
Handyverbot: Использование сотового телефона во время вождения запрещено
Пункт: балла
Rechtsfahrgebot: отказ от проезда по правой полосе
Rückwärtsfahren: подкладка
Sicherheitsgurt: ремень безопасности
Übertretung: Нарушение (часто используется с Geschwindigkeit для обозначения километров, превышающих указанное ограничение скорости)
Unfall: авария
Verkehr: трафик
Verkehrsübertretung: Нарушение ПДД
Verstöße: нарушения
Vorfahrt: полоса отвода
Венден: поворотный

Наверх

Необычные дорожные знаки, о которых нужно знать, находясь за границей, чтобы избежать проблем.

Миллионы британских автомобилистов ежегодно выезжают на дороги за границу, будь то работа или отдых.Вождение за границу может быть нервным, потому что часто вам приходится ехать по противоположной стороне дороги, а иногда вам приходится управлять автомобилем с левым рулем, а не стандартным автомобилем с правым рулем. Есть также ряд дорожных знаков, которые невероятно сбивают с толку и будут загадкой для любого водителя, который не сдавал теоретический экзамен за границей. Несмотря на общее единообразие и стандартизацию, некоторые европейские дорожные знаки представляют собой существенные различия между странами.

На некоторых знаках используются разные цвета и изображения, и хотя большинство из них довольно легко понять, для других могут потребоваться предварительные знания, чтобы расшифровать их на дороге.

Тим Алкок из LeaseCar.uk сказал: «Поездка за руль за границу может нервировать.

«Вам нужно не только привыкнуть к вождению по неправильной стороне дороги на автомобиле с левым рулем, вам также нужно набрать скорость, соблюдая правила дорожного движения.

«К счастью, большинство дорожных знаков в Европе стандартизированы в соответствии с Венской конвенцией о дорожных знаках и сигналах 1968 года, но некоторые из них будут выглядеть совершенно чуждыми водителям из Великобритании.

«Мы выбрали некоторые из самых необычных, чтобы автомобилисты могли ознакомиться этим летом перед вылетом за границу.”

Специалисты по вождению из LeaseCar.uk выделили 13 обнаруженных на континенте дорожных знаков, которые могут сбить с толку британских водителей.

1. Вероятные очереди на дорогах (Бельгия)

2. Больница (Норвегия)

3. Автобусная полоса (Эстония)

4. Конец всех ограничений (Исландия)

5. Туннель (Италия)

6 Жилая зона (Швеция)

7. Аптека (Германия)

8. Конец главной дороги (Испания)

9. Ж / д без заграждений впереди (Ирландия)

10.Перекресток с приоритетом направо (Греция)

11. Осторожно, возможен туман (Чешская Республика)

12. Отсутствие гудков или чрезмерного шума (Турция)

13. Обгон грузовых автомобилей запрещен (Словения)

Данные класса Научный проект 2020 — Распознавание дорожных знаков | Рину Гур | DataFlair

Python Проекты, которые обещают сделать вас специалистом по данным в 2020 году

Вы ничего не сможете добиться, если не начнете над этим работать.

То же самое и в Data Science.До тех пор, пока вы не возьмете в руки несколько первоклассных проектов Data Science в реальном времени, вы не сможете осуществить свою мечту. И мы придумали несколько из них, потому что мы заботимся о вашей мечте в области науки о данных.

Итак, прежде чем мы перейдем к проекту распознавания дорожных знаков, я рекомендую вам добавить в закладки несколько других проектов Data Science , которые, несомненно, сделают ваш Новый год еще лучше.
( Исходный код включен во все проекты )

УРОВЕНЬ НАЧИНАЮЩЕГО

Игра в крестики-нолики
Агрегатор новостей Django Project

ПРОМЕЖУТОЧНЫЙ УРОВЕНЬ

Обнаружение фальшивых новостей
Обнаружение болезни Паркинсона
Color Detection Python Project

07

распознавание речи Классификация рака груди
Определение пола и возраста
Проект чат-бота на Python
Обнаружение сонливости
Генератор изображений

Дорожные знаки — неотъемлемая часть нашей повседневной жизни.Они содержат важную информацию, которая обеспечивает безопасность всех людей вокруг нас. Без дорожных знаков все водители не знали бы, что их ждет впереди, и дороги могут превратиться в беспорядок. Согласно ежегодной глобальной статистике аварий с плотвой, более 3280 человек умирают каждый день в результате дорожно-транспортных происшествий. Эти цифры были бы намного выше, если бы не было дорожных знаков.

С другой стороны, исследователи и крупные компании активно работают над предложениями решений для беспилотных автомобилей.Назовем лишь некоторые из них: Tesla, Uber, Google, Audi, BMW, Ford, Toyota, Mercedez, Volvo, Nissan и т. Д. Эти автономные транспортные средства должны соблюдать правила дорожного движения, а для этого они должны понимать сообщение, передаваемое через дорожные знаки.

Вы не из ИТ и все еще стремитесь стать специалистом по данным? Если да, то ваше желание наконец исполнено —

В каждой стране есть определенные стандарты, установленные для дизайна различных дорожных знаков, таких как разворот, левый поворот, правый поворот, запрет на въезд и т. Д.Распознавание дорожных знаков — это процесс автоматического определения того, к какому из следующих классов принадлежит знак. Ранние методы компьютерного зрения требовали много тяжелой работы по обработке данных, и требовалось много времени, чтобы вручную извлечь особенности изображения. Теперь на помощь пришли методы глубокого обучения, и сегодня мы увидим, как создать систему распознавания дорожного движения для автономных транспортных средств.

Набор данных, который мы использовали для этого проекта, — это GTSRB (тест распознавания дорожных знаков в Германии).Он содержит папку Train, в которой есть изображения дорожных знаков 43 различных классов, и папку Test, в которой содержится более 12 000 изображений для целей тестирования. Файл test.csv, содержащий путь к тестовым изображениям вместе с соответствующими классами.

Вы можете загрузить набор данных по указанной ссылке:

Набор данных знаков трафика

Для реализации этого проекта мы будем использовать Keras, популярную среду глубокого обучения для Python , и некоторую дополнительную библиотеку scikit-learn , numpy, PIL, pandas, tkinter и jupyterlab.

Вы можете запустить приведенную ниже команду, которая обеспечит установку всех этих библиотек в вашей системе.

  pip install numpy pandas matplotlib tensorflow keras sklearn pil jupyterlab

Хотите получить больше удивительных проектов? Если да, то подпишитесь на нас на Medium-

1. Настройте проект

Загрузите набор данных в папку проекта распознавания дорожных знаков. Мы будем использовать записную книжку Jupyter, которая представляет собой интерактивную среду разработки.

Откройте терминал и перейдите в папку проекта. Чтобы запустить блокнот jupyter, введите в терминале «jupyter lab», и откроется веб-интерфейс.

Затем вы можете запустить записную книжку jupyter и переименовать файл как traffic_sign_recognition.

2. Импортируйте необходимые модули и инициализируйте переменные

Сначала импортируйте модуль os, numpy, pandas, matplotlib, pil, keras, и мы объясним роль каждой функции при их использовании.Мы также создали несколько глобальных переменных X, Y, которые представляют собой пустой список, в котором мы будем хранить данные и метки.

Изучите папку поездов, в которой вы найдете 43 различных класса. Переменная cur_directory будет содержать абсолютный путь к файлу проекта.

 import osimport numpy as np 
 import pandas as pd 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 from PIL import Imageimport tensorflow as tf 
 from sklearn.model_selection import train_test_split 
 from keras.utils import to_categorical 
 из keras.models import Sequential 
 из keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten, 
 DropoutX = [] 
 Y = [] 
 total_class = 43 
 cur_directory = os.getcwd ()

3. Создание данных

Изображение состоит из пикселей, и каждый пиксель имеет 3 значения, чтобы указать его цвет, то есть RGB. Чтобы машины могли понять изображение, мы должны преобразовать изображение в числа . Для этого мы используем библиотеку PIL, которая может выполнять множество задач по работе с изображениями.Если вы внимательно наблюдали, вы увидите, что изображения имеют разную ширину и высоту. Таким образом, мы также должны изменить размер всех изображений до фиксированного размера, например 30×30.

Давайте пройдемся по всем классам , откроем изображение с помощью pil, а также изменим размер изображения до размеров 30×30. Затем мы добавим данные и метку в список X и Y соответственно.

   # В наборе данных есть папки от 0 до 42, т.е. 43 класса   для индекса в диапазоне (total_class): 
 path = os.path.join (cur_directory, 'train', str (index)) 
 images = os.listdir (path)   # итерация для всех изображений в папке index     для img в изображениях: 
 try: 
 image = Image.open (путь + '\\' + img) 
 image = image.resize ((30,30)) 
 image = np.array (изображение) X.append (изображение) 
 Y.append (индекс) 
 кроме: 
 print («Ошибка при загрузке изображения») X = np.array (X) 
 Y = np.array (Y) print (X.shape, Y.shape)

После завершения мы наблюдаем за формой нашего данные и маркировка как (39209, 30, 30, 3) и (39209,)

4.Подготовка данных к обучению

Во время обучения модели важно предоставлять случайные входные данные различных классов для модели, чтобы модель могла лучше обобщать. Вот почему мы собираемся использовать функцию sklearn train_test_split (), которая случайным образом разделит данные на обучающий и проверочный набор.

Список меток варьируется от 0 до 42, которые представляют каждую категорию, но нейронной сети нужен другой формат, то есть одно горячее кодирование. Одно горячее кодирование — это векторное представление, в котором все элементы вектора равны 0, кроме одного, имеющего 1 значение.

 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (X, Y, test_size = 0.2, random_state = 42) print («Форма x_train:«, x_train.shape, «и y_train:», y_train.shape) 
 print ( «Форма x_test:«, x_test.shape, «и y_test:», y_test.shape)   # одно горячее кодирование меток   y_train = to_categorical (y_train, 43) 
 y_test = to_categorical (y_test, 43)

После разделения данных форма наборов для обучения и тестирования:

Форма x_train: (31367, 30, 30, 3) и y_train: (31367,)
Форма x_test: (7842, 30, 30, 3) и y_test: (7842,)

5.Архитектура модели

Сверточные нейронные сети доказали современный уровень в задачах классификации изображений, и это то, что мы будем использовать для нашей модели. Сверточная нейронная сеть (CNN) состоит из сверточных слоев и слоев пула. На каждом слое извлекаются элементы изображения, что помогает в классификации изображения.

Мы также использовали слой исключения, который используется для обработки переобучения модели. Слой выпадения отбрасывает некоторые нейроны во время обучения, но не во время прогнозирования.Мы компилируем модель с категориальной_crossentropy, потому что в нашем наборе данных есть несколько классов, которые нужно классифицировать.

 model = Sequential () 
 model.add (Conv2D (Filters = 32, kernel_size = (5,5), Activation = 'relu', input_shape = x_train.shape [1:])) 
 model.add (Conv2D ( filter = 32, kernel_size = (5,5), Activation = 'relu')) 
 model.add (MaxPool2D (pool_size = (2, 2))) 
 model.add (Dropout (rate = 0.25)) 
 model. add (Conv2D (Filters = 64, kernel_size = (3, 3), Activation = 'relu')) 
 model.add (Conv2D (Filters = 64, kernel_size = (3, 3), Activation = 'relu')) 
 модель.add (MaxPool2D (pool_size = (2, 2))) 
 model.add (Dropout (rate = 0,25)) 
 model.add (Flatten ()) 
 model.add (Dense (256, activate = 'relu')) 
 model.add (Dropout (rate = 0.5)) 
 model.add (Dense (43, Activation = 'softmax')) model.compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer =' adam ', metrics = [' precision ') ])

6. Обучение и сохранение модели

Теперь модель определена и данные готовы. Чтобы начать обучение нашей модели, мы используем функцию model.fit (), которая принимает обучающий набор, набор проверки, размер пакета и количество эпох.

После обучения модели за 15 эпох мы сохраним модель в файле traffic_recognition.h5.

 эпох = 15 
 history = model.fit (x_train, y_train, batch_size = 64, epochs = epochs, validation_data = (x_test, y_test)) 
 model.save ('traffic_recognition precision.h5')

The получено 0.948, а validation_accuracy — 0.98.

7. Постройте график точности

С помощью функций matplotlib мы построим график точности обучения и проверки.

 plt.figure (0) 
 plt.plot (history.history ['precision'], label = 'training precision') 
 plt.plot (history.history ['val_accuracy'], label = 'val precision') 
 plt.title ('Accuracy') 
 plt.xlabel ('epochs') 
 plt.ylabel ('precision') 
 plt.legend () plt.figure (1) 
 plt.plot (history.history ['loss '], label =' Training loss ') 
 plt.plot (history.history [' val_loss '], label =' val loss ') 
 plt.title (' Loss ') 
 plt.xlabel (' epochs ') 
 plt.ylabel ('loss') 
 plt.legend ()

8.Тестирование модели

Для тестирования нашей модели у нас есть тестовая папка, содержащая около 12 000 изображений. Файл test.csv содержит путь к изображению вместе с меткой класса. Pandas — отличная библиотека для извлечения пути и метки из файла CSV, а затем с помощью функции sklearn precision_score () мы можем сравнить реальные значения с предсказанными значениями нашей модели.

   # Тестирование модели   из sklearn.metrics import precision_score 
 import pandas as pd 
 y_test = pd.read_csv ('Test.csv') labels = y_test [«ClassId»]. values 
 img_paths = y_test [«Path»]. valuestest_data = [] для пути в img_paths: 
 image = Image.open (path) 
 image = image .resize ((30,30)) 
 test_data.append (np.array (image)) test_data = np.array (test_data) 
 pred = model.predict_classes (test_data)   # Точность с тестовыми данными   из sklearn .metrics import precision_scoreaccuracy_score (labels, pred)

Мы наблюдали 95% точность на тестовой выборке.

Теперь давайте сделаем шаг вперед и создадим красивый графический пользовательский интерфейс для нашей модели глубокого обучения. Графический пользовательский интерфейс сэкономит много времени при тестировании и просмотре результатов нашего прогноза модели. Tkinter — это встроенная библиотека Python для создания графического пользовательского интерфейса.

В интерфейсе приложения с графическим пользовательским интерфейсом мы запросим у пользователя изображение и извлечем путь к файлу изображения. Затем мы используем обученную модель, которая примет данные изображения в качестве входных данных и предоставит нам класс, к которому принадлежит наше изображение.Затем мы воспользуемся словарем , чтобы увидеть имя класса. Создайте новый файл python, вы можете назвать его traffic_gui.py. Вот исходный код нашего графического пользовательского интерфейса, поэтому вы можете запустить файл из терминала с помощью команды «python traffic_gui.py».

 import tkinter as tk 
 from tkinter import filedialog 
 from tkinter import * 
 from PIL import ImageTk, Imageimport numpy 
   # загрузить обученную модель для классификации знака    
  из keras.models import load_model 
 model = load_model ('traffic_recognition.h5')   #dictionary для обозначения всех дорожных знаков class 
   classes = {1: 'Ограничение скорости (20 км / ч)', 
 2: 'Ограничение скорости (30 км / ч) », 
 3:« Ограничение скорости (50 км / ч) », 
 4:« Ограничение скорости (60 км / ч) », 
 5:« Ограничение скорости (70 км / ч) », 
 6:« Ограничение скорости. (80 км / ч) ', 
 7: «Конец ограничения скорости (80 км / ч)», 
 8: «Ограничение скорости (100 км / ч)», 
 9: «Ограничение скорости (120 км / ч)», 
 10 : 'Проезд запрещен', 
 11: 'Проезд запрещен более 3.5 тонн », 
 12:« Полоса отвода на перекрестке », 
 13:« Приоритетная дорога », 
 14:« Пропускная способность », 
 15:« Стоп », 
 16:« Транспортные средства запрещены », 
 17: «Veh> 3,5 тонны запрещены», 
 18: «Вход запрещен», 
 19: «Общие меры предосторожности», 
 20: «Опасный поворот влево», 
 21: «Опасный поворот вправо», 
 22: «Двойной изгиб», 
 23: «Неровная дорога», 
 24: «Скользкая дорога», 
 25: «Дорога сужается справа», 
 26: «Дорожные работы», 
 27: «Светофоры», 
 28: «Пешеходы», 
 29: «Детский переход», 
 30: «Велосипедный переход», 
 31: «Остерегайтесь льда / снега», 
 32: «Переход диких животных», 
 33: «Конечная скорость + ограничения проезда», 
 34: «Поверните направо», 
 35: «Поверните налево», 
 36: «Только вперед», 
 37: «Идите прямо или направо», 
 38: «Идите прямо или налево», 
 39: «Держитесь правой стороны» , 
 40: «Держитесь левой стороны», 
 41: «Обязательное движение с круговым движением», 
 42: «Конец запрета на обгон», 
 43: «Конец без обгона veh> 3.5 тонн '} def classify (file_path): 
 image = Image.open (file_path) 
 image = image.resize ((30,30)) 
 image = numpy.expand_dims (image, axis = 0) 
 image = numpy. array (изображение) 
 pred = model.predict_classes ([image]) [0] 
 sign = classes [pred + 1] 
 print (sign) 
 result.configure (text = sign) def show_classify_btn (file_path): 
 classify_b = Button (top, text = ”Classify Image”, command = lambda: classify (file_path), padx = 10, pady = 5) 
 classify_b.configure (bg = '# 364156', fg = 'white', font = ('' arial ', 10,' жирный ')) 
 classify_b.place (relx = 0.79, rely = 0.46) def upload_image (): 
 попробуйте: Ого !!! 
 file_path = filedialog.askopenfilename () 
 uploaded = Image.open (file_path) uploaded.thumbnail (((top.winfo_width () / 2.25), (top.winfo_height () / 2.25))) 
 im = ImageTk.PhotoImage ( загружено) sign_image.configure (image = im) 
 sign_image.image = im 
 result.configure (text = '') 
 show_classify_btn (file_path) 
 кроме: 
 passif __name __ == ”__ main__”: 
   #initialise GUI    
  верх = тк.Tk () 
 top.geometry ('800x600') 
 top.title ('Распознавание дорожных знаков') 
 top.configure (bg = '# f9f6f7') heading = Label (top, text = «Распознавание дорожных знаков», pady = 20, font = ('arial', 20, 'bold')) 
 heading.configure (background = '# f9f6f7', fg = '# 364156') 
 heading.pack () result = Label (вверху, font = ('arial', 15, 'bold')) 
 result.configure (fg = '# 011638', bg = '# f9f6f7') sign_image = Label (top) upload = Button (top, text = "Загрузить изображение" , command = upload_image, padx = 10, pady = 5) 
 upload.configure (background = '# 364156', fg = 'white', font = ('arial', 10, 'bold')) upload.pack (side = BOTTOM, pady = 50) 
 sign_image.pack (side = BOTTOM, expand = True) 
 result.pack (side = BOTTOM, expand = True) 
 top.mainloop ()

1.

2.

3.

Ура! Теперь вы понимаете, как автономные транспортные средства могут использовать преимущества компьютерного зрения и методов глубокого обучения для автоматического распознавания и классификации по нескольким классам. Вы узнаете, как реализовать сверточную нейронную сеть для задач классификации изображений.Более того, нам нужно создать приятный интерфейс, чтобы упростить наше взаимодействие с распознаванием дорожных знаков.

Надеюсь, вам понравился этот проект и вы многому научились.

Классификация дорожных знаков — Максим Печёнкин

Портфолио Проектный отчет

Примечание : Код этого проекта можно найти на моем GitHub.

Обзор набора данных и исследование

1. Основная сводка набора данных.

Для расчета сводной статистики для набора данных я использовал библиотеку numpy.Результаты следующие:

Размер обучающей выборки 34799 изображений.
Размер проверочного набора — 4410 изображений.
Размер тестовой выборки — 12630 изображений.
Форма изображения дорожного знака — 32x32x3. Это означает, что каждое изображение имеет ширину 32 пикселя, высоту 32 пикселя и имеет 3 цветовых канала.
Количество уникальных классов / меток в наборе данных — 43.

2. Исследовательская визуализация набора данных.

Прежде всего, я решил построить несколько случайных дорожных знаков из набора данных поезда. Для этого я сгенерировал случайные индексы, получил 25 соответствующих изображений и затем построил их. Визуализацию можно увидеть ниже. Первое, что привлекло мое внимание, это то, что условия освещения, при которых были сделаны фотографии, могут сильно различаться. Некоторые фотографии действительно трудно отличить друг от друга, потому что освещение было очень темным. Я считаю, что это может стать проблемой для нейронной сети.

Случайная выборка из 25 дорожных знаков.

Другая часть, которая действительно важна для любой задачи классификации, — это возможная проблема несбалансированности классов. Чтобы увидеть, существует ли эта проблема для этой задачи, я решил построить простую гистограмму, показывающую количество обучающих примеров для каждого класса. Результат можно увидеть ниже.

Гистограмма 43 классов дорожных знаков. Обратите внимание, что классы несбалансированы.

Понятно, что в наборе данных есть довольно несбалансированные классы.Это означает, что модель может изучать хорошо хорошо представленные классы и не может изучать плохо представленные классы. Чтобы решить эту проблему, я сбалансировал классы таким образом, чтобы все они имели одинаковое количество изображений.

Разработка и тестирование модельной архитектуры

1. Предварительная обработка изображений.

Первым шагом, который я предпринял при предварительной обработке данных, было нормализации всех изображений путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение среднего значения.Эта нормализация была выполнена для каждого из 3 цветовых каналов. Этот подход был вдохновлен знаменитой статьей VGG19, которая выиграла престижный конкурс ImageNet в 2014 году. С помощью этого подхода я нормализовал все наборы данных для обучения, проверки и тестирования. Важным соображением была утечка данных, поэтому средние значения и значения SD, использованные для всей нормализации, были рассчитаны только на основе набора обучающих данных, а , а не данных проверки или тестирования.

Следующими двумя шагами были класс балансировки и увеличение данных с использованием 3 типов преобразования: вращение, перемещение и сдвиг.Для этого я использовал пакет CV2. Я решил, что объединение этих двух шагов вместе имеет смысл, потому что простое копирование изображений в недостаточно представленных классах может заставить сеть запоминать данные вместо изучения важного внутреннего представления функций. Я играл с разными значениями параметров трансформации, пока не остался доволен результатами. Полученные преобразованные изображения можно увидеть ниже.

Случайная выборка из 25 дополненных дорожных знаков. Я использовал вращение, перенос и сдвиг, чтобы увеличить вариативность данных во время обучения.

После дополнения / балансировки каждый класс имеет 2010 изображений, то есть столько изображений было у самого большого класса до увеличения. Гистограмма распределения классов пост-аугментации приводится ниже (на самом деле это довольно скучно, так как для всех классов имеется одинаковое количество примеров).

Гистограмма набора данных после случайной повторной выборки с заменой была выполнена, чтобы все классы были представлены одинаково.

2. Модельная архитектура.

Моя последняя модель состояла из следующих слоев:

Слой	Описание
Ввод	Изображение RGB 32x32x3
Свертка 1×1	Шаг 1×1, 3 ядра, допустимое заполнение, выходы 32x32x3
Свертка 3×3	шаг 1×1, 16 ядер, допустимое заполнение, выходы 30x30x16
RELU
Отсев	pkeep = 0.65
Свертка 3×3	шаг 1×1, 32 ядра, допустимое заполнение, выходы 28x28x32
RELU
Отсев	pkeep = 0,65
Максимальный пул	шаг 2×2, размер ядра 2×2, выходы 14x14x32
Свертка 3×3	Шаг 1×1, 64 ядра, допустимое заполнение, выходы 12x12x64
RELU
Отсев	pkeep = 0.65
Максимальный пул	шаг 2×2, размер ядра 2×2, выходы 6x6x64
Развернуть	Выходы 2304
Плотный слой	256 нейронов, выходов 256
RELU
Отсев	pkeep = 0,65
Плотный слой	128 нейронов, выходов 128
RELU
Отсев	pkeep = 0.65
Выходной слой	43 нейрона, выходов 43
Softmax	Выводит 43 логита

Эта архитектура изначально была вдохновлена знаменитым LeNet, но затем была изменена путем проб и ошибок, а также изучения других архитектур.

Первый слой, на мой взгляд, довольно интересный. Он имеет 3 канала свертки 1×1. Это позволяет сети узнать «лучшую» комбинацию цветовых каналов.Первоначально я видел это в статье о VGG19, но потом прочитал в Интернете, что многие люди этим пользуются. Оказывается, оригинальная цветовая схема RGB иногда не лучшая для глубокого обучения, и мы можем заставить сеть самостоятельно изучить, какая комбинация каналов RGB является наиболее эффективной. Это может повысить точность.

Еще один момент, на который следует обратить внимание, — это максимальное количество слоев пула. Первый сверточный слой (1×1 не учитывается) не имеет максимального пула, тогда как два других имеют максимальный пул 2×2. Вы можете спросить, почему, и ответ будет связан с уменьшением размерности.Если бы я использовал максимальное объединение после первого слоя, выход из которого имеет пространственное разрешение 30×30, а после максимального объединения это было бы 15×15, которое после следующего сверточного слоя было бы 13×13, в этот момент максимальное объединение 2×2 не может быть применено. Это означает, что мне нужно было спланировать сверточные слои и слои максимального пула таким образом, чтобы все соответствующие пространственные размеры ввода-вывода были четным числом пикселей.

Кроме этих двух пунктов, я не думаю, что что-то еще выделяется в этой архитектуре.

3. Обучение модели.

Для обучения модели я принял следующие решения:

Оптимизатор Адама. Оптимизатор Adam использует адаптивное снижение скорости обучения. Это весьма полезно, поскольку позволяет алгоритму оптимизации замедляться по мере приближения к решению.
Начальная скорость обучения 0,0005. Этот выбор был мотивирован методом проб и ошибок, а также изучением того, что практикующие специалисты используют для этого типа оптимизатора.
Размер партии 32.При попытке увеличить это значение у меня возникали ошибки из-за нехватки памяти, поэтому я решил остановиться на 32.
Количество эпох было 201. Поскольку одна эпоха тренировалась относительно быстро (в среднем 14 секунд), я мог позволить себе запускать ее дольше и посмотреть, сходится ли она к какому-то значению (что и произошло).

4. Нахождение окончательного решения.

На приведенном ниже графике синяя линия представляет точность обучения, а оранжевая линия — точность проверки. В начале обучения точность проверки выше, чем точность обучения.Это результат использования отсева. Это снижает точность тренировки и предотвращает переобучение. Использование отсева дополнительно сокращает разрыв между точностью обучения и проверки, что хорошо. С другой стороны, обучение требует большего количества эпох, чтобы сходиться воедино.

Вертикальная ось: точность; горизонтальная ось: количество эпох обучения. Синяя линия: точность поезда; оранжевая линия: точность теста.

После обучения модели для 201 эпохи окончательные результаты составили:

обучающий набор с точностью 0.971
точность набора для проверки 0,954
тестовый набор с точностью 0,9376

В ходе этого проекта я перепробовал множество архитектур и столкнулся с многочисленными проблемами. К сожалению, я не вел журнал всех подходов, которые пробовал.

Я начал с архитектуры LeNet. Изначально выбирал между LeNet и VGG16. Я выбрал LeNet, потому что VGG16 используется для гораздо более сложных изображений, включающих сотни и тысячи классов, и я подумал, что это будет излишним.Кроме того, переносное обучение даже для VGG16 может занять некоторое время, и в то время у меня не было доступа к очень хорошему графическому процессору. Итак, я выбрал LeNet, потому что это была простая архитектура, и время обучения было бы короче. Кроме того, я выбрал его, потому что, на мой взгляд, набор цифр MNIST (изначально использовавшийся для LeNet) и дорожные знаки схожи по сложности в том смысле, что оба имеют очень простые особенности, которые различают классы (по сравнению с различением кошек от собак, что намного сложнее).

LeNet у меня не работал. Я начал читать об архитектуре convnet, а также взглянул на то, что другие студенты сделали для этого проекта, чтобы получить некоторое вдохновение.

Я читал о VGG19, в котором упоминаются свертки 1×1 в первых слоях, а также видел, как его используют другие, поэтому я решил попробовать. Затем я также решил увеличить сложность модели и увеличил количество ядер в первых 3 сверточных слоях до 16-32-64.

Это привело к переоснащению.Точность обучения быстро приближалась к 1,0, что означало, что сеть просто «запоминала» данные, а не училась. В то же время точность проверки застряла на отметке 88%, что недостаточно.

Мне нужно было упорядочить. Я смотрел этот замечательный учебник по Tensorflow от Мартина Гёрнера. После этого я знал, что отсев — хороший способ упорядочить занятия. 0,5 выпадения было слишком много, модель не обучалась (или, может быть, это было слишком медленно), я уменьшил отсев до 0,35 (pkeep 0,65) и получил очень хороший результат, который все еще был ниже 0.93 необходимо для этого проекта.

Я немного поигрался с разными параметрами, что почти не дало эффекта, пока не решил увеличить количество нейронов в полносвязных слоях соответственно 256 и 128. В этот момент моя эффективность проверки, наконец, превысила 93%, и в этот момент я был очень взволнован, особенно после периодов разочарования, когда на самом деле ничего не работало.

Наконец, обучение, проверка и точность тестирования действительно близки друг к другу, и все они выше 0.93. Это означает, что моя модель работает, и можно ожидать, что она будет работать лучше, чем 93% на относительно большом наборе данных невидимых изображений.

Тестирование модели на новых изображениях

1. Новые немецкие дорожные знаки.

Вот шесть немецких дорожных знаков, которые я нашел в Интернете:

Шесть немецких знаков, вырезанных из просмотра улиц Google Maps для тестирования модели.

Я вырезал их вручную из карт Google, поэтому они все разного размера.При использовании их для прогнозов я использовал CV2, чтобы изменить их размер до 32×32 пикселей. Найти знаки было непросто. Я вошел в режим просмотра улиц на случайной улице в Берлине и около часа собирал знаки. Думаю, мне не повезло, и в этом районе не было слишком много указателей.

Все фотографии знаков выглядят так, как будто они не должны быть проблемой для модели. Ни один из них не был снят в условиях низкой освещенности. Нет в них и существенных искажений.

2. Прогнозы модели на новых дорожных знаках.

Вот результаты прогноза:

Изображение	Прогноз	Верно?
Нет записи	Нет записи	Есть
Дорожные работы	Дорожные работы	Есть
Урожайность	Урожайность	Есть
Держитесь левее	Двигайтесь прямо налево	№
Приоритетная дорога	Приоритетная дорога	Есть
Идите прямо или направо	Идите прямо или направо	Есть
	Точность	0.8333

Точность прогнозов для новых изображений составила 0,8333. Это ниже, чем точность для набора тестов 0,937. Объяснение довольно простое, набор новых изображений слишком мал, и одна ошибка делает общую точность намного ниже, чем точность набора тестов. На мой взгляд, для более достоверной оценки необходим больший набор новых изображений.

3. Вероятности Softmax для всех новых знаков.

Код для прогнозирования моей окончательной модели находится в 62-й ячейке записной книжки Ipython.

Результаты можно увидеть на рисунке ниже.

Подпись

Для 5 из 6 изображений модель чрезвычайно уверена в том, что, по ее мнению, является классом изображения. Для всех этих изображений прогнозы верны. Вот почему я не буду приводить таблицы с вероятностями для всех правильных изображений. Точные числа можно увидеть в блокноте после ячейки 74.

Единственным изображением, в котором модель не уверена, оказывается изображение, на котором модель допустила ошибку.Модель предсказала, что это будет класс 37 с вероятностью 68,9% (неверно), а второе предсказание 30,99% было для правильного класса 39. Изучив фотографию, мы видим, что знак слишком яркий, и это могло запутать модель.

Вероятность	Прогноз
0,6890	[Class 37] Прямо или налево
0,3099	[Class 39] Держитесь левее

Автошкола для компьютеров — Новостной портал

Чтобы в один прекрасный день автомобили могли безопасно и автономно ездить по улицам, они должны уметь распознавать дорожные знаки.Даже ночью, под дождем, в снегу или если знаки покрыты мхом, грязны или частично заросли. Чтобы научиться это делать, им требуется множество примеров всех дорожных знаков из разных сезонов, времени суток и погодных условий. Поэтому вместе с Домиником Спата и Даниэлой Хорн профессор Себастьян Хубен из Института нейронных вычислений RUB разработал метод автоматической генерации дорожных знаков, который компьютеры могут использовать для тренировки зрения.

«Мы хотим достичь момента, когда алгоритм научится генерировать изображения дорожных знаков, которые другие программы могут использовать для отработки своих возможностей распознавания», — поясняет Себастьян Хубен.Для этой цели исследовательская группа использует два алгоритма: один загружает пиктограммы официальных дорожных знаков и получает задание создать изображения, похожие на фотографии; Кроме того, алгоритм должен иметь возможность распознать исходный знак на этих изображениях позже. «Таким образом мы предотвращаем искажение алгоритмом изображения знака до такой степени, что оно перестает быть похожим на дорожный знак», — объясняет Даниэла Хорн.

Алгоритмы спарринговых партнеров

Второй алгоритм должен решить, является ли сгенерированное изображение реальной фотографией или нет.Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что второй алгоритм больше не сможет сказать, что это такое. «Более того, второй алгоритм указывает первому, каким образом можно сделать процесс отбора еще более трудным», — говорит Себастьян Хубен. «Соответственно, эти двое — своего рода спарринг-партнеры».

Регистрация через несколько дней

Поначалу тренировочный процесс идет не очень хорошо. Считается успешным, если изображение дорожного знака приоритета имеет правильный цвет и является более или менее квадратным.Но он быстро улучшается. «Через два-три дня мы проверяем, как выглядят изображения дорожных знаков», — объясняет Даниэла Хорн. «Если изображения не выглядят хорошо для человеческого глаза, мы модифицируем алгоритм».

Подробная статья в Рубине

Подробную статью на эту тему можно найти в научном журнале «Рубин». Тексты на веб-сайте и изображения на странице загрузки можно бесплатно использовать в редакционных целях при условии наличия соответствующего уведомления об авторских правах.

Контакты для прессы

Проф. Д-р Себастьян Хубен
Группа исследований компьютерного зрения в реальном времени
Институт нейронных вычислений
Ruhr-Universität Bochum
Германия
Телефон: +49 234 32 25567
Эл. Почта: [email protected]

Проект Python
по распознаванию дорожных знаков с точностью 95% с использованием CNN и Keras
Бесплатный курс Python с 25 проектами в реальном времени Начните сейчас!
Python Project — Распознавание дорожных знаков
Вы, должно быть, слышали о беспилотных автомобилях, в которых пассажир может полностью полагаться на автомобиль во время путешествия.Но для достижения 5-го уровня автономности транспортным средствам необходимо понимать правила дорожного движения и соблюдать их.
В мире искусственного интеллекта и развития технологий многие исследователи и крупные компании, такие как Tesla, Uber, Google, Mercedes-Benz, Toyota, Ford, Audi и т. Д., Работают над автономными транспортными средствами и беспилотными автомобилями. Таким образом, для достижения точности в этой технологии транспортные средства должны уметь интерпретировать дорожные знаки и принимать соответствующие решения.
Это 8-й проект DataFlair из 20 проектов Python.Я рекомендую вам добавить в закладки предыдущие проекты:
Обнаружение фальшивых новостей Python Project
Обнаружение болезни Паркинсона Python Project
Обнаружение цвета Python Project
Речевое распознавание эмоций Python Project
Классификация рака груди Python Project
Определение возраста и пола Проект Python
Распознавание рукописных цифр Проект Python
Проект Python чат-бота
Обнаружение сонливости драйвера Проект Python
Распознавание дорожных знаков Проект Python
Генератор подписей к изображениям Проект Python
Что такое распознавание дорожных знаков?
Существует несколько различных типов дорожных знаков, таких как ограничение скорости, запрет на въезд, светофоры, поворот налево или направо, переход детей, запрещение проезда тяжелых транспортных средств и т. Д.Классификация дорожных знаков — это процесс определения того, к какому классу принадлежит дорожный знак.
Распознавание дорожных знаков — о проекте Python
В этом примере проекта Python мы построим глубокую модель нейронной сети, которая может классифицировать дорожные знаки, присутствующие на изображении, по различным категориям. С помощью этой модели мы можем читать и понимать дорожные знаки, что является очень важной задачей для всех автономных транспортных средств.
Набор данных проекта Python
Для этого проекта мы используем общедоступный набор данных, доступный на Kaggle:
Набор данных дорожных знаков
Набор данных содержит более 50 000 изображений различных дорожных знаков.Далее он подразделяется на 43 различных класса. Набор данных весьма разнообразен: некоторые классы содержат много изображений, а некоторые классы — несколько изображений. Размер набора данных составляет около 300 МБ. В наборе данных есть папка поезда, которая содержит изображения внутри каждого класса, и тестовая папка, которую мы будем использовать для тестирования нашей модели.
Предварительные требования
Этот проект требует предварительного знания Keras, Matplotlib, Scikit-learn, Pandas, PIL и классификации изображений.
Чтобы установить необходимые пакеты, используемые для этого проекта Python по науке о данных, введите в своем терминале следующую команду:
pip install tensorflow keras sklearn matplotlib pandas pil
Хотите стать профессионалом в Python?
Ознакомьтесь с 270+ бесплатными учебными пособиями по Python
Шаги по созданию проекта Python
Чтобы начать работу с проектом, загрузите и распакуйте файл по этой ссылке — Zip-файл распознавания дорожных знаков
И извлеките файлы в папку, например что у вас будет шлейф, тест и метапапка.
Создайте файл сценария Python и назовите его traffic_signs.py в папке проекта.
Наш подход к построению этой модели классификации дорожных знаков описывается в четыре этапа:
Изучение набора данных
Создание модели CNN
Обучить и проверить модель
Протестировать модель с помощью тестового набора данных
Шаг 1 : Изучите набор данных
Наша папка «train» содержит 43 папки, каждая из которых представляет отдельный класс.Диапазон папки от 0 до 42. С помощью модуля ОС мы перебираем все классы и добавляем изображения и их соответствующие метки в список данных и меток.
Библиотека PIL используется для открытия содержимого изображения в массив.
Наконец, мы сохранили все изображения и их метки в списках (данные и метки).
Нам нужно преобразовать список в массивы numpy для подачи в модель.
Форма данных — (39209, 30, 30, 3), что означает, что существует 39 209 изображений размером 30 × 30 пикселей, а последние 3 означают, что данные содержат цветные изображения (значение RGB).
В пакете sklearn мы используем метод train_test_split () для разделения данных обучения и тестирования.
Из пакета keras.utils мы используем метод to_categorical для преобразования меток, присутствующих в y_train и t_test, в быстрое кодирование.
Шаг 2: Создайте модель CNN
Чтобы классифицировать изображения по соответствующим категориям, мы построим модель CNN ( Convolutional Neural Network ). CNN лучше всего подходит для целей классификации изображений.
Архитектура нашей модели:
2 слоя Conv2D (filter = 32, kernel_size = (5,5), Activation = ”relu”)
MaxPool2D layer (pool_size = (2,2))
Dropout layer (rate = 0.25)
2 Conv2D layer (filter = 64, kernel_size = (3,3), activate = ”relu”)
MaxPool2D layer (pool_size = (2,2))
Dropout layer (rate = 0,25)
Сглаживайте слой, чтобы сжать слои до одного измерения
Плотный Полностью связанный слой (256 узлов, активация = «relu»)
Выпадающий слой (коэффициент = 0.5)
Плотный слой (43 узла, активация = «softmax»)
Мы компилируем модель с помощью оптимизатора Adam, который работает хорошо, а потери — «categoryorical_crossentropy», потому что у нас есть несколько классов для категоризации.
Шаги 3: Обучение и проверка модели
После построения архитектуры модели мы затем обучаем модель с помощью model.fit (). Я пробовал использовать размер партии 32 и 64. Наша модель показала лучшие результаты при размере партии 64. И через 15 эпох точность была стабильной.
Наша модель имеет точность 95% на обучающем наборе данных. С помощью matplotlib мы строим график точности и потерь.
Точность построения
Графики точности и потерь
Шаг 4: Протестируйте нашу модель с помощью тестового набора данных
Наш набор данных содержит тестовую папку, а в файле test.csv у нас есть подробности, связанные с путями к изображениям и их соответствующие метки классов. Мы извлекаем путь к изображению и метки с помощью панд. Затем, чтобы предсказать модель, мы должны изменить размер наших изображений до 30 × 30 пикселей и создать массив, содержащий все данные изображения.Из sklearn.metrics мы импортировали precision_score и наблюдали, как наша модель предсказывает фактические метки. В этой модели мы достигли точности 95%.
В конце мы собираемся сохранить модель, которую мы обучили с помощью функции Keras model.save ().
model.save (‘traffic_classifier.h5’)
Полный исходный код:
import numpy as np импортировать панд как pd импортировать matplotlib.pyplot как plt импорт cv2 импортировать тензорный поток как tf из PIL импорта изображения импорт ОС из склеарна.model_selection импорт train_test_split from keras.utils import to_categorical из keras.models import Sequential, load_model from keras.layers импортировать Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten, Dropout данные = [] label = [] классы = 43 cur_path = os.getcwd () # Получение изображений и их этикеток для i в диапазоне (классы): путь = os.path.join (cur_path, 'поезд', str (i)) images = os.listdir (путь) для изображений в: пытаться: image = Image.open (путь + '\\' + a) изображение = изображение.изменить размер ((30,30)) изображение = np.array (изображение) #sim = Image.fromarray (изображение) data.append (изображение) label.append (i) Кроме: print ("Ошибка загрузки изображения") # Преобразование списков в массивы numpy data = np.array (данные) метки = np.array (метки) печать (data.shape, labels.shape) # Разделение набора данных для обучения и тестирования X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (данные, метки, test_size = 0,2, random_state = 42) print (X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape) # Преобразование этикеток в одну горячую кодировку y_train = to_categorical (y_train, 43) y_test = to_categorical (y_test, 43) # Построение модели model = Последовательный () model.add (Conv2D (фильтры = 32, размер ядра = (5,5), активация = 'relu', input_shape = X_train.shape [1:])) model.add (Conv2D (фильтры = 32, размер ядра = (5,5), активация = 'relu')) model.add (MaxPool2D (размер_пул = (2, 2))) model.add (Отсев (коэффициент = 0,25)) model.add (Conv2D (фильтры = 64, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu')) model.add (Conv2D (фильтры = 64, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu')) модель.добавить (MaxPool2D (pool_size = (2, 2))) model.add (Отсев (коэффициент = 0,25)) model.add (Сглаживание ()) model.add (Плотный (256, активация = 'relu')) model.add (Отсев (коэффициент = 0,5)) model.add (Плотный (43, активация = 'softmax')) # Составление модели model.compile (loss = 'category_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['precision']) эпох = 15 history = model.fit (X_train, y_train, batch_size = 32, epochs = epochs, validation_data = (X_test, y_test)) model.save ("my_model.h5") # построение графиков для точности plt.figure (0) plt.сюжет (history.history ['точность'], label = 'точность обучения') plt.plot (history.history ['val_accuracy'], label = 'val precision') plt.title ('Точность') plt.xlabel ('эпохи') plt.ylabel ('точность') plt.legend () plt.show () plt. рисунок (1) plt.plot (history.history ['потеря'], label = 'потеря обучения') plt.plot (history.history ['val_loss'], label = 'val loss') plt.title ('Потеря') plt.xlabel ('эпохи') plt.ylabel ('потеря') plt.legend () plt.show () # проверка точности на тестовом наборе данных из sklearn.metrics импортировать precision_score y_test = pd.read_csv ('Test.csv') label = y_test ["ClassId"]. значения imgs = y_test ["Путь"]. значения данные = [] для img в imgs: image = Image.open (img) image = image.resize ((30,30)) data.append (np.array (изображение)) X_test = np.array (данные) pred = model.predict_classes (X_test) # Точность с тестовыми данными из sklearn.metrics импортировать precision_score печать (оценка_точности (метки, пред)) model.save (‘traffic_classifier.h5’)
ПОДОЖДИТЕ! Вы проверили наш последний учебник по OpenCV и компьютерному зрению
GUI классификатора дорожных знаков
Теперь мы собираемся создать графический пользовательский интерфейс для нашего классификатора дорожных знаков с помощью Tkinter.Tkinter — это набор инструментов с графическим интерфейсом в стандартной библиотеке Python. Создайте новый файл в папке проекта и скопируйте приведенный ниже код. Сохраните его как gui.py, и вы можете запустить код, набрав python gui.py в командной строке.
В этот файл мы сначала загрузили обученную модель «traffic_classifier.h5» с помощью Keras. Затем мы создаем графический интерфейс для загрузки изображения, и для классификации используется кнопка, вызывающая функцию classify (). Функция classify () преобразует изображение в размер формы (1, 30, 30, 3).Это связано с тем, что для прогнозирования дорожного знака мы должны предоставить тот же размер, который мы использовали при построении модели. Затем мы прогнозируем класс, model.predict_classes (image) возвращает нам число между (0-42), которое представляет класс, к которому он принадлежит. Мы используем словарь, чтобы получить информацию о классе. Вот код файла gui.py.
Код:
импорт tkinter as tk from tkinter import filedialog из tkinter import * из PIL импортировать ImageTk, Image import numpy # загрузить обученную модель для классификации знака из кераса.модели импортировать load_model модель = load_model ('traffic_classifier.h5') #dictionary для обозначения всех классов дорожных знаков. classes = {1: 'Ограничение скорости (20 км / ч)', 2: «Ограничение скорости (30 км / ч)», 3: «Ограничение скорости (50 км / ч)», 4: «Ограничение скорости (60 км / ч)», 5: «Ограничение скорости (70 км / ч)», 6: «Ограничение скорости (80 км / ч)», 7: «Конец ограничения скорости (80 км / ч)», 8: «Ограничение скорости (100 км / ч)», 9: «Ограничение скорости (120 км / ч)», 10: 'Нет прохождения', 11: «Нет прохождения более 3.5 тонн », 12: "Полоса отвода на перекрестке", 13: "Приоритетная дорога", 14: 'Урожайность', 15: "Стоп", 16: «Нет транспортных средств», 17: «Veh> 3,5 тонны запрещены», 18: «Вход запрещен», 19: 'Общее предостережение', 20: 'Опасный поворот налево', 21: 'Опасный поворот вправо', 22: 'Двойная кривая', 23: 'Неровная дорога', 24: 'Скользкая дорога', 25: "Дорога сужается справа", 26: «Дорожные работы», 27: "Светофоры", 28: "Пешеходы", 29: 'Детский переход', 30: «Велосипедный переход», 31: 'Остерегайтесь льда / снега', 32: «Переход диких животных», 33: «Конечная скорость + ограничения прохождения», 34: 'Поверните направо', 35: "Поверните налево", 36: 'Только вперед', 37: "Иди прямо или направо", 38: "Идите прямо или налево", 39: "Держись правее", 40: "Держись левее", 41: "Обязательный круговой транспорт", 42: 'Конец непроходимости', 43: 'End no pass veh> 3.5 тонн »} #initialise GUI top = tk.Tk () top.geometry ('800x600') top.title ('Классификация дорожных знаков') top.configure (background = '# CDCDCD') label = Label (вверху, background = '# CDCDCD', font = ('arial', 15, 'bold')) sign_image = Этикетка (вверху) def classify (путь к файлу): global label_packed image = Image.open (путь к файлу) image = image.resize ((30,30)) image = numpy.expand_dims (изображение, ось = 0) image = numpy.array (изображение) pred = model.predict_classes ([изображение]) [0] знак = классы [пред + 1] печать (подпись) метка.настроить (передний план = '# 011638', текст = знак) def show_classify_button (путь к файлу): classify_b = Кнопка (вверху, text = "Классифицировать изображение", command = lambda: classify (file_path), padx = 10, pady = 5) classify_b.configure (background = '# 364156', foreground = 'white', font = ('arial', 10, 'bold')) classify_b.place (relx = 0,79, rely = 0,46) def upload_image (): пытаться: file_path = filedialog.askopenfilename () uploaded = Image.open (путь к файлу) uploaded.thumbnail (((top.winfo_width () / 2.25), (top.winfo_height () / 2.25))) im = ImageTk.PhotoImage (загружено) sign_image.configure (изображение = им) sign_image.image = im label.configure (текст = '') show_classify_button (путь к файлу) Кроме: проходить upload = Button (вверху, text = "Загрузить изображение", command = upload_image, padx = 10, pady = 5) upload.configure (background = '# 364156', foreground = 'white', font = ('arial', 10, 'bold')) upload.pack (side = BOTTOM, pady = 50) sign_image.pack (side = BOTTOM, expand = True) label.pack (side = BOTTOM, expand = True) heading = Label (вверху, text = "Знай свой дорожный знак", pady = 20, font = ('arial', 20, 'bold')) Заголовок.настроить (фон = '# CDCDCD', передний план = '# 364156') heading.pack () top.mainloop ()
Вывод:
Резюме
В этом проекте Python с исходным кодом мы успешно классифицировали классификатор дорожных знаков с точностью 95%, а также визуализировали, как наша точность и потери меняются со временем, что довольно хорошо для простой модели CNN.
No related posts.

Тема 3.2. Дорожные знаки. Знаки приоритета — Учебник

Знаки приоритета — фото, описания, особенности, распространения

Дорожные знаки приоритета в ПДД с пояснениями

ПДД он-лайн

ПДД: Приложение 1. ДОРОЖНЫЕ ЗНАКИ 2. Знаки приоритета

Дорожные Знаки Казахстана и Их Значения, Расшифровки. VERcity

Почему наглядные средства применяют на дорогах

Для чего изучать знаки

Знаки приоритета (Главная дорога, Уступи дорогу, Проезд без остановки запрещен)

«Главная дорога»

«Пересечение с второстепенной дорогой»

Группа знаков «Примыкание второстепенной дороги»

«Уступи дорогу»

«Проезд без остановки запрещен»

Знаки преимущественного проезда

Street Division | Фэрбенкс, Аляска

Ямы и дорожное покрытие

Уличные и дорожные знаки

Снегоуборочные работы

Обзор оборудования

Приоритеты снегоуборочной обработки

Снежные бермы подъездной дороги

Выталкивание снега на дороги или тротуары

Приоритеты шлифования

Весенние операции

Уличные фонари

Улицы

Тротуары

Как в Германию — Вождение в Германии

Получение немецких водительских прав

Регистрация, осмотр и налоги автотранспортных средств

Автострахование

Правила дорожного движения

Немецкие автомобильные клубы

Еще кое-что, что вы должны знать

Немецкие дорожные знаки

Немецкие правила дорожного движения

Необычные дорожные знаки, о которых нужно знать, находясь за границей, чтобы избежать проблем.

Данные класса Научный проект 2020 — Распознавание дорожных знаков | Рину Гур | DataFlair

Python Проекты, которые обещают сделать вас специалистом по данным в 2020 году

УРОВЕНЬ НАЧИНАЮЩЕГО

ПРОМЕЖУТОЧНЫЙ УРОВЕНЬ

07

1. Настройте проект

2. Импортируйте необходимые модули и инициализируйте переменные

3. Создание данных

4.Подготовка данных к обучению

5.Архитектура модели

6. Обучение и сохранение модели

7. Постройте график точности

8.Тестирование модели

1.

2.

3.

Классификация дорожных знаков — Максим Печёнкин

Портфолио Проектный отчет

Обзор набора данных и исследование

1. Основная сводка набора данных.

2. Исследовательская визуализация набора данных.

Разработка и тестирование модельной архитектуры

1. Предварительная обработка изображений.

2. Модельная архитектура.

3. Обучение модели.

4. Нахождение окончательного решения.

Тестирование модели на новых изображениях

1. Новые немецкие дорожные знаки.

2. Прогнозы модели на новых дорожных знаках.

3. Вероятности Softmax для всех новых знаков.

Автошкола для компьютеров — Новостной портал

Алгоритмы спарринговых партнеров

Регистрация через несколько дней

по распознаванию дорожных знаков с точностью 95% с использованием CNN и Keras

Что такое распознавание дорожных знаков?

Распознавание дорожных знаков — о проекте Python

Набор данных проекта Python

Предварительные требования

Шаги по созданию проекта Python

GUI классификатора дорожных знаков

Резюме

Добавить комментарий Отменить ответ