Знаки дорожного движения все картинки: Знаки дорожного движения с обозначениями и пояснениями

Дорожные знаки – наши друзья

Программное содержание. Закреплять знание детей о работе светофора. Знакомить с назначением дорожных знаков. Расширять и углублять представления о правилах дорожного движения. Воспитывать культуру поведения на улице.

Наглядные пособия. Дорожные знаки, макет улицы, светофоры, «Улица города» картинки с изображением разных машин.

Ход:

Дети под музыку выходят в зал, выстраиваются в игровой части зала.

Воспитатель: Дети, посмотрите, к нам в зал пришло много гостей. Поздоровайтесь с гостями. (Дети здороваются и садятся.)

Воспитатель: Но среди приглашённых гостей я не вижу одного человека. Интересно, где он мог задержаться? Он едет к нам из далека. (Стук в дверь, входит гость – Почтальон Печкин.)

Ребята радостно кричат: «Почтальон Печкин!»

Воспитатель. Да, дети, правильно, но его зовут Игорь Иванович.

Печкин. Здравствуйте, дети, здравствуйте, гости!

Долго ехал я друзья,

Опоздал, но не беда,
Я с посылкою приехал
К вам сюда.

Ведущий. Очень хорошо, Игорь Иванович. Проходите и давайте нам посылку.

Печкин. Подождите, подождите, а может, эта посылка не вам. Мне надо точно знать, куда я попал.

Ведущий. Давайте расскажем Игорю Ивановичу, куда он попал.

Дети называют полный адрес и название своего детского сада.

Печкин. Верно всё! А какой у вас документ есть, который подтверждает подлинность вашего детского сада?

Ведущий. Печкин, посмотри, здесь развешены рисунки наших детей. Они нарисовали улицы своего района, свой детский сад. Похожи эти рисунки?

Печкин. Да, похожи! Ну, тогда распишитесь за посылочку. (Отдаёт посылку.)

Ведущий. Игорь Иванович, не уходите, побудьте на нашей викторине. Вы пока отдохните, а мы посмотрим, что находится в этой посылке. (Обращает внимание детей на содержимое посылки – светофоры.)

Печкин. Дети, посмотрите, как много здесь светофоров! А вот у вас перекрёсток не регулируемый, без светофора, я все светофоры повешу и будет хорошо и пешеходам, и водителям, на улице сразу станет светло, будет ярко, радостно, эти фонарики будут освещать улицу.

Печкин пытается повесить светофоры на макет улицы, но его останавливает Регулировщик (ребёнок).

Регулировщик.

Печкин, ну-ка не спеши,
На светофоры посмотри.
Нужно детям их раздать и
Цвета правильно собрать.

Ведущий. Посмотрите, ребята, все светофора поломались, их надо починить.

Печкин вызывает 5 ребят и даёт им задание собрать светофоры. Дети собирают светофоры.

Печкин. Дети, у вас все светофоры находятся в вертикальном положении, а могут они по-другому висеть? (Ответы детей.) Я хочу вам рассказать про светофор. Слово «светофор» состоит из двух слов: «свет» и «фор». Значение слова «свет» всем понятно. А вот слово «фор» — от греческого «форос» — несущий свет. Для запрещающего сигнала светофора взят красный, потому что его хорошо видно и днём, и ночью, и даже в тумане. Зелёный сигнал виден хуже, но зато в спектре он стоит дальше от красного и его нельзя с ним спутать.

Ребёнок читает стихотворение Т. Козорезовой «Светофор»:

Посмотри на светофор –
Аппарат серьёзный,
Говорит он с давних пор:
«Будьте осторожны!»
Красный свет – опасный свет,
Если он горит: стойте, люди,
Хода нет! Путь для всех закрыт.
Желтый – солнышком сияет,
Смотрит ласково в окне,
Всех людей предупреждает:
«Подожди секунды две!»

Но зато зелёный нежно улыбается тебе:
«Проходи, ребята, можно.
Верьте, люди, только мне!»

Ведущий хвалит детей, украшает светофорами зал, достаёт из посылки карточки с дорожными знаками и даёт новое задание: «Дети, посмотрите, здесь нарисованы знаки дорожного движения. Надо нам их все собрать, и о них все рассказать.

На асфальте есть полоски,
И на знаке есть полоски,
Только здесь при зелёном свете,
Переходите улицу, дети!
(«Пешеходный переход»)

Велосипед на круге красном,
Значит, ехать здесь опасно!
(«Движение на велосипеде запрещено»)

В синем круге пешеход –
Не торопится, идёт!
Дорожка безопасна,
Здесь ему не страшно!
(«Пешеходная дорожка»)

Этот знак – нам друг большой,
От беды спасает,
И у самой мостовой,
Водителей предупреждает:
«Осторожно, дети!»
(

«Дети»)

Дети собирают дорожные знаки.

Ведущий достает из посылки конверты, в которых лежат разрезанные на части картинки с изображением машин. Даёт детям задание: собрать машины из деталей картинки и рассказать о них.

Дети выполняют задание.

Проводится конкурс «Какая команда лучше знает правила дорожного движения». Дети делятся на две команды – «Светофор» и «Перекрёсток». Назначают капитанов команд. В роли жюри выступают гости. Ведущий показывает детям картинки, на которых изображены различные ситуации на дороге, и задаёт вопросы:

• Как надо правильно переходить улицу, если вы вышли из автобуса?
• Как надо правильно переходить улицу с двусторонним движением?
• Какое правило дорожного движения нарушил пешеход, переходя дорогу в неположенном месте?
• Какая опасность грозит пешеходам?

Подведение итогов конкурса.

Ведущий. Ребята молодцы, хорошо отвечали на все вопросы. А мы сейчас будем задавать вопросы нашим гостям.

• Какая опасность грозит пешеходу, когда он стоит на середине дороги, на разделительной полосе?
• Почему нельзя переходить дорогу на желтый сигнал светофора?

Ведущий благодарит детей и гостей за участие в викторине.

Л.А. Щербина, старший воспитатель МБДОУ «Детский сад комбинированного вида № 28» ст. Новодонецкой МО Выселковский р-н, Краснодарский край

Информационные знаки ПДД в картинках с пояснениями

Информационные знаки дорожного движения предназначены для того, чтобы проинформировать водителей о расположении различных объектов, к примеру, населенных пунктов, а также об установленных или рекомендуемых на данном участке дороги режимах движения. Эти знаки имеют квадратную или прямоугольную форму, синий или (реже) зеленый фон, на котором имеются изображения белого цвета. Синий и зеленый фон имеют информационное значение. Так, в ПДД 2015 года указано, что если знаки 6.9.1, 6.9.2, 6.10.1 и 6.10.2, установлены вне населенного пункта, то зеленый фон этих знаков означает, что дорога к объекту, изображенному на знаке, будет пролегать через автомагистраль, синий — по другой дороге. Если данные знаки имеют белый фон, это будет указывать на то, что данный объект находится в черте этого же населенного пункта. Информационные знаки дорожного движения в ПДД На нашем портале имеются все информационные знаки дорожного движения вместе с картинками и подробными комментариями. Надеемся,  что наши пояснения помогут посетителям портала разобраться во всех особенностях применения знаков данной категории. При помощи информационных знаков водители могут получить следующую информацию о: общем ограничении максимальной скорости; месте или зоне для разворота; месте, где разрешается парковка; полосе аварийной обстановки; наземном или подземном пешеходном переходе; тупике; направлении или схеме движения или объезда; месте и траектории перестроения на другую проезжую часть; аварийном выходе и направлении движения к нему; расстоянии до объекта. Кроме того, к информационным знакам относятся километровые знаки, указания номеров маршрутов, указание места остановки перед светофором и и другими объектами,  требующими обязательной остановки, указатели наименования объектов. Следует отличать информационные знаки от всех других, поскольку они ничего не запрещают и ни к чему не вынуждают, они, всего лишь, информируют водителя о тех или иных объектах или режимах, а также рекомендуют оптимальные параметры движения, к примеру, скорость. Ни один постовой милиционер не вправе оштрафовать водителя за нарушение действия информационных знаков!

Все знаки дорожного движения ПДД 2015-2016 год, картинки, подробное описание.

Группы дорожных знаков

Все, используемые на территории Российской Федерации, знаки разделяются на следующие группы:

• предупреждающие знаки;
• знаки приоритета;
• запрещающие знаки;
• предписывающие знаки;
• знаки особых предписаний;
• информационные знаки;
• знаки сервиса;
• знаки дополнительной информации.

Каждая группа дорожных знаков имеет свою форму и цветовой тон. Кроме того, на всех табличках имеется цифровой идентификатор. Первая цифра обозначает группу, вторая — номер внутри группы, а третья — вид.

Каждая группа служит для донесения до водителя какой-либо информации или запрета на передвижение.

Краткая характеристика

Предупреждающие знаки

Предупреждающие знаки выполняют функцию информирования водителей о том, что они приближаются к опасному участку дороги. При этом характер опасности отражает символика самого знака.

Как правило, предупреждающие знаки ни к чему водителя не обязывают, но обосновывают необходимость проявить внимательность и осторожность. Именно поэтому практически все предупреждающие знаки устанавливаются предварительно – на некотором расстоянии до начала опасного участка дороги.

Знаки приоритета

Эта группа знаков невероятно важна. Они указывают на очередность проезда нерегулируемых перекрестков, пересечений, а также узких участков дороги, где затруднен или невозможен встречный разъезд.

Как показывает практика, игнорирование данных знаков является одной из наиболее распространенных причин дорожно-транспортных происшествий. Именно поэтому знание требований, которые предъявляют знаки к водителю, а также неукоснительное соблюдение их требований – это залог безаварийной езды.

Запрещающие знаки

Одни из самых коварных и трудно усваиваемых знаков. А все потому, что запрещающих знаков много. А еще они имеют большое количество исключений из общих правил.

Цель запрещающих знаков – ограничить или исключить движение определенных участников, ввести ограничения на направление движения, скорость, выполнение ряда маневров и пр. И в редких случаях – отменить ранее введенные запреты.

Запрещающие знаки очень важны для обеспечения безопасности движения. Именно поэтому любое нарушение их требований карается нормами административного права РФ.

Предписывающие знаки

Предписывающие знаки предназначены для введения или отмены режимов движения (скорости, направления и пр.)

Данная группа дорожных знаков, предписывая некий режим движения, начинает походить на действие запрещающие знаков. И это действительно так. Но только с одной поправкой: запрещающие знаки вводят негативный (запретительный) режим регулирования, а предписывающий – позитивный. Иными словами, предписывающие знаки отвечают на вопрос: «Что должен сделать водитель?».

Близость этих знаков к запрещающим делает их очень важными в деле организации дорожного движения и безопасности на дороге.

Знаки особых предписаний

Указанные знаки очень близки к знакам предписывающим. Еще бы, у них даже в названии присутствуют однокоренные слова: «предписывающие», «предписаний». Да и назначение их — тоже родственны: знаки особых предписаний применяются для введения особых режимов движения или отмены таких режимов.

Не зря раньше и предписывающие знаки, и знаки особых предписаний входили в единую группу указательных знаков. Отличие же их состоит в том, что предписывающие знаки вводят какое-то одно требование, а интересующая нас группа – сразу несколько предписаний. Это делает знаки особых предписаний актуальным средством регулирования дорожного движения.

Информационные знаки

Основное назначение информационных знаков (судя даже по названию группы) – это информирование участников дорожного движения о расположении различных объектов (преимущественно населенных пунктов) и расстояниях до них. Кроме того, эта весьма обширная группа знаков выполняет и функции извещения об установленных режимах движения.

Как правило, водители попросту игнорируют информационные знаки, считая их несерьезными. И очень даже зря! Во-первых, есть среди них и весьма коварные, которые не только информируют, но и вводят запретительный режим регулирования. Во-вторых, информация никогда не бывает лишней.

Хотя, справедливости ради, следует сказать, что по сравнению с запрещающими и предписывающими знаками, знаками приоритета и особых предписаний, указанная группа очень даже безобидна.

Знаки сервиса

Эта самая благородная группа знаков. Знаки сервиса извещают водителя о приближении или расположении в пределах дороги важных объектов дорожной и прочей инфраструктуры: больниц, заправочных станций, гостиниц, мест отдыха, станций техобслуживания и прочих объектов.

С точки зрения требований, предъявляемых к водителям, знаки сервиса – самая безобидная группа. Они вообще ничего не требуют от водителя, а посему – не могут стать причиной его наказания.

Знаки особых предписаний (таблички)

Несмотря на уничижительное название – «таблички», — данные знаки являются очень важными в системе дорожного движения. Их цель – дополнить, уточнить, огранить действия других дорожных знаков.

Иными словами, таблички самостоятельно никогда не применяются. Дело в том, что они не несут в себе законченной смысловой информации. Удел табличек – находиться в сочетании с другими знаками. Но именно это и делает их важным средством организации дорожного движения.

Классификация дорожных знаков — предупреждающие знаки

Отличительные признаки подобных знаков — таблички треугольной формы, белый фон, на котором черной краской нанесены обозначения, и красная окантовка.

Предупреждающий знак, по правилам, ставят за 50 или 100 метров до опасной зоны в городской или сельской местности, и за 150-300 метров на дорогах за населенными пунктами. Если нет возможности установить знак на положенном расстоянии, внизу таблички указывается дистанция до опасного участка в метрах. Такие дорожные знаки, как правило, имеют треугольную форму, поэтому спутать их практически невозможно.

Предупреждающие знаки устанавливают прямоугольной и крестовидной формы. Их установка определяется отдельными нормами и правилами. Так, знаки 1.1, 1.2, 1.9, 1.10 и некоторые другие ставятся исключительно вне городов и сел. Минимальное расстояние информирования относительно опасной зоны составляет 50 метров. Таблички 1.23 и 1.25 устанавливаются прямо на аварийном участке.

Предупреждающие знаки 1.7, 1.17, 1.22 свидетельствуют о том, что дальше на пути нет кругового перекрестка или пешеходного перехода. Они дополнительно сопровождаются табличками из других групп.

Дорожный знак 5.4 «Конец дороги для автомобилей»

Дорожный знак 5.4 имеет узкую специализацию. Он предназначен для того, чтобы предупредить водителя об окончании дорожного участка, имеющего статус «дорога для автомобилей». Собственно, этот знак так и называется: «Конец дороги для автомобилей».

Знак 5.4 имеет характерную для знака особых предписаний прямоугольную форму и синий фон, на котором имеется изображение легкового автомобиля белого цвета «в анфас», то есть, по сути, повторяет знак 5.3 за одним лишь исключением. Изображение на знаке 5.4 «Конец дороги для автомобилей» перечёркнуто диагональной красной чертой, что и означает конец действия предыдущего знака.

Дорожный знак 5.4 «Конец дороги для автомобилей» указывает водителю на то, что на дороге могут появиться велосипедисты и пешеходы, а также тихоходные сельскохозяйственные машины и гужевые повозки. Следовательно, нужно повысить внимательность и осторожность, а также снизить скорость.

Знак «Конец дороги для автомобилей» может быть установлен либо непосредственно по окончанию дорожного участка, который имеет соответствующий статус, либо предварительно, на определённом расстоянии до конца этого участка. В последнем случае знак будет установлен вместе с табличкой 8.1.1 «Расстояние до объекта». Как правило, знак устанавливается за 1 километр и за 400 метров до окончания дороги для автомобилей. Предварительная установка предназначена для того, чтобы своевременно проинформировать водителя о том, что дорожная обстановка скоро может существенно изменится.

Какие дорожные знаки бывают из группы знаков приоритета

Приоритетные таблички указывают на определенную дорогу, которая считается главной относительно к другим траекториям движения. Обычно подобные знаки вы видите на перекрестах и иных подобных участках со сложным автомобильным движением. Знаки регулирования также могут ставиться на узких дорогах.

Табличка «Движение без остановки запрещено» чаще всего встречается близ железных дорог и шлагбаумов для предотвращения аварийных ситуаций с поездами.

В некоторых случаях на дороге можно увидеть регулирующий знак и светофор, либо же знак и регулировщика. В этом случае приоритет отдается сигналам светофора или регулировщику движения / работнику ГИБДД. Будьте внимательны при таких обстоятельствах. Только если светофор отключен, ориентироваться нужно на знак.

Виды знаков дорожного движения — запрещающие знаки

Как можно было понять из названия группы, запрещающие знаки извещают водителя о запрете движения.

В свою очередь подобные таблички делятся на запрещающие и ограничивающие. В первом случае проезд категорически запрещен, а во втором — продолжать движение разрешается, но с максимальной осторожностью.

Запрещающие знаки всегда круглые, с белым фоном, на котором черной краской нанесен определенный рисунок. Исключение составляют четыре таблички с голубым фоном. Кроме того, имеются четыре черно-белых знака, которые разрешают ранее запрещенное движение.

Знаки данной группы учить труднее всего: для запрещающих и ограничивающих табличек введены некоторые исключения, распространяющиеся на конкретные виды транспорта. Помимо этого, сложно сориентироваться в территории действия того или иного знака.

1. Исключение первое относится к водителям, которые включили специальные сигналы и фонари красно-синего свечения, и выполняют какую-либо служебную миссию. В этом случае любой запрещающий знак можно игнорировать.
2. Знаки 16, 3.17.1, 3.17.2, 3.17.3, 3.20, 3.24 в обязательном порядке учитываются всеми автомобилистами.
3. Наличие табличек 1, 3.2, 3.3, 3.18.1, 3.18.2, 3.19, 3.27 не относится к маршруткам.
4. Знаки 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.28, 3.29, 3.30 могут игнорировать почтовые автомобили.
5. Табличками под номерами 3.2, 3.3, 3.28, 3.29, 3.30 могут пренебречь водители, перевозящие инвалидов первой и второй групп.
6. Не обращать внимания на знаки 3.2, 3.3, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8 имеют право работники заводов и предприятий, расположенных в зоне действия знака, а также водители, перевозящие пассажиров, которые живут в данной зоне.
7. Пренебречь знаками 3.28, 3.29 и 3.30 могут таксисты с активированным счетчиком.
8. Табличка 3.26 разрешает посигналить для предотвращения аварии.
9. И последнее исключение — знак 3.20 разрешает объехать автомобиль, который не может развить скорость больше 30 километров в час, а также мотоцикл, велосипед или повозку.

Нередко сложно сообразить, где заканчивается действие того или иного знака. Для этого выучите четыре правила.

1. Действие конкретных знаков прекращается до первого перекрестка.
2. Если определенная табличка установлена в городской черте или сельской местности, то ее действие прекращается за территорией населенного пункта. За городом или селом всегда имеется перечеркнутый знак с названием населенного пункта.
3. Зона действия может быть указана на самом знаке.
4. Знак 3.31 отменяет действие всех предыдущих.

Дорожный знак 5.3 «Дорога для автомобилей»

В соответствии с отечественными правилами дорожного движения, в России имеется две разновидности скоростных дорог: автомагистраль и дорога для автомобилей. В чём между ними разница?

Автомагистраль, согласно ПДД, должна состоять. Как минимум, из двух дорожных частей, которые отделены друг от друга ограждением или разделительной полосой. Кроме того, на автомагистрали не должно быть каких-либо наземных пересечений с другими дорогами, велопешеходными дорожками или железнодорожными переездами. Дорог, отвечающих этим требованиям, у нас не так уж много. Вместе с тем, дорог, на которых было бы целесообразным обеспечить скоростной режим движения, гораздо больше. В связи с этим, те дороги, которые в советские времена именовались автомагистралями, но на сегодняшний день не дотягивают до них по тем или иным параметрам, имеют статус «дорога для автомобилей». Эти дороги помечаются одноименным дорожным знаком 5.3 «Дорога для автомобилей».

Такие дороги (участки дороги) предназначаются исключительно для передвижения автоматических транспортных средств, к которым относятся легковые и грузовые автомобили, а также мотоциклы, предусмотренная конструкцией скорость которых не может не достигать 40 км\ч.

Знак 5.3 имеет характерную для знака особых предписаний прямоугольную форму и синий фон, на котором имеется изображение легкового автомобиля белого цвета.

Что же предполагает установка знака 5.3?

Во многом его требования совпадают с требованиями. Предъявляемыми знаком 5.1 «Автомагистраль». Так, на данном участке дороги запрещено передвижение велосипедистов и пешеходов, гужевых повозок, сельскохозяйственной техники и прочих средств, чья скорость не превышает 40 км/ч. Максимально же разрешённой является скорость в 90 км/ч.

Более подробно о режиме передвижения по дорожному участку, имеющему статус «дорога для автомобилей» можно узнать из раздела 16 отечественных ПДД.

Знак 5.3 «Дорога для автомобилей» может быть установлен как в начале соответствующего дорожного участка, так и заблаговременно, на некотором расстоянии. В этом случае данный знак будет дополнен табличками дополнительно информации 8.1.1, 8.1.3 или 8.1.4, которые уточнят зону его действия.

Поскольку дорога для автомобилей может иметь и боковые въезды, для их обозначения применяется знак 5.3 в сочетании с табличками 8.3.1, 8.3.2 или 8.3.3, которые указывают на направление действия знака.

Действие знака 5.3 отменяется либо знаком, указывающим на начало населённого пункта, либо знаком 5.4 «Конец дороги для автомобилей».

Типы дорожных знаков — предписывающие таблички

Подобные знаки касаются абсолютно всех. Они могут указывать сторону, в которую разрешается продолжить движение, максимальную скорость или маршрут проезда спецмашинам. Кроме того, предписывающие знаки могут разрешать движение пешеходам или велосипедистам.

Практически все подобные знаки круглые, с синим фоном и белыми пиктограммами.

Особенности дорожных знаков

1. Таблички 4.1.1 — 4.1.6 указывают траекторию движения на конкретном перекрестке.
2. На знаках 4.1.3, 4.1.5 и 4.1.6 нарисована стрелка, которая разрешает движение исключительно налево. Помимо этого, в данном месте можно и развернуться.
3. Знаки 4.1.1 — 4.1.6 могут игнорироваться водителями маршруток и автобусов.

Дорожный знак 5.3 «Дорога для автомобилей»

Знак 5.3 предупреждает водителей о том, что на этой проезжей части разрешено дальнейшее движение только: автомобилям, мотоциклам и автобусам. Также водитель при движении на этом участке дороги, должен руководствоваться пунктом 16 правил. (Движение по автомагистрали).

Скоростной режим для:

• Междугородных автобусов — 90 км./ч.
• Других автобусов — 70 км./ч.
• Мотоциклов — 90 км./ч.
• Легкового автомобиля без прицепа — 90 км./ч.
• Легкового автомобиля с прицепом – 70 км./ч.
• Грузового автомобиля — 70 км./ч.

Также, любая буксировка осуществляется со скоростью не более 50 км./ч.

При несоблюдении скоростного режима может быть назначен штраф за превышение скорости.

Запрещено:

• Движение транспортных средств, скорость которых по техническим характеристикам не может превышать 40 км./ч;
• Движение грузовых автомобилей с разрешенной максимальной массой более 3,5 тонн (3500 кг.) далее второй полосы;
• Разворот и проезд через технологические разрывы в разделительной полосе, за исключением дорожно-эксплуатационных машин с включенным проблесковым маячком оранжевого или желтого света;
• Остановка вне специально отведенных площадкок, за исключением вынужденной остановки;
• Движение пешеходов;
• Перегон скота;
• Учебная езда;
• Движение задним ходом.

Устанавливается:

• Непосредственно у начала участка проезжей части;
• Перед каждом въезде на дорогу для автомобилей.

Зоны действия от знака:

• до знака 5.4 «Конец дороги для автомобилей»

sporic.ru

Категории дорожных знаков — знаки особых предписаний

На некоторых дорогах невозможно установить общепринятую норму движения. Именно в таких ситуациях применяются специальные знаки предписаний, которые информируют водителей об особенных режимах езды.

Знаки данной категории имеют квадратную или прямоугольную форму. Фон таблички может быть зеленым, голубым или белым.

1. Знаки 5.23.1, 5.23.2, 5.24.1, 5.24.2 ставятся на территории, для которой актуальны правила дорожного движения для населенных пунктов.
2. Таблички 5.25 и 5.26 информируют о недействительности правил для городских или сельских местностей.
3. Действие знаков 5.27, 5.29, 5.31, 5.33 распространяется на конкретную территорию без исключений, будь то перекресток или любая другая дорога с нестандартным движением.

Группа информационных знаков

Подобные таблички созданы для информирования водителей о разных населенных пунктах, а также о расположении тех или иных городов, сел.

Данные знаки всегда прямоугольные, а основной цвет может разниться, в зависимости от подгруппы. Например, для автомагистральных объектов используется зеленый фон. Белый фон используется для обозначения объектов в черте определенного пункта, желтый — если идет починка дорог. Синий применяется для обозначения маршрутов за городом.

Категории знаков дорожного движения — знаки дополнительной информации

Дополнительные знаки служат для более подробного информирования водителя. Они являются дополнительными к основным знакам. Следовательно, самостоятельно использоваться не могут. По правилам, к одному знаку может прилагаться не больше трех табличек.

Если дополнительный знак противоречит основному, водитель должен следовать указаниям временной таблички. Дополнительные знаки в основном устанавливаются во время ремонтных работ.

Дорожный знак 5.4 «Конец дороги для автомобилей»

Любой участок дороги, обозначенный любым дорожным знаком, когда-то заканчивается. Дорога для автомобилей — не исключение. И для того чтобы обозначить ее окончание, устанавливается знак особых предписаний «Конец дороги для автомобилей».

Данный знак укажет на то, что все ограничения, введенные знаком «Дорога для автомобилей» и 16-м разделом Правил дорожного движения, больше «не работают».

Например, на дороге снова могут появиться пешеходы, тихоходные и иные транспортные средства, которым ранее запрещалось движение по этому участку и т.д.

Правила не исключают возможности предварительного использования знака «Конец дороги для автомобилей» в сочетании с табличкой «Расстояние до объекта» (8.1.1).

Подобное сочетание авансировано проинформирует водителей о приближении к основному знаку, регламентирующему завершение дороги для автомобилей.

Содержание статьи:

• Конец дороги для автомобилей
• знак конец дороги для автомобилей
• знак 5 4
• знак 5 4 конец дороги для автомобилей

Метки: конец дороги для автомобилей
autoass.ru

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

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

Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

Ашури Рад, А., и Рахмандад, Х. (2013). Реконструкция онлайн-поведения путем минимизации усилий.В А. Гринберге, У. Кеннеди и Н. Босе (редакторы),

Социальные вычисления, культурно-поведенческое моделирование и прогноз (том 7812, стр. 75–82). Гейдельберг: Springer Berlin. Конспект лекций по информатике.

Глава Google ученый

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

Google ученый

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

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

Забронировать Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

Глава Google ученый

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

Google ученый

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

Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

MathSciNet Статья Google ученый

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

2.

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

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

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

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

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

Статья Google ученый

Гонсалес, Х., Халеви, А. Ю., Йенсен, К. С., Ланген, А., Мадхаван, Дж., Шепли, Р. и др. (2010). Слияние таблиц Google: управление данными и совместная работа в Интернете. В материалах Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (pp. 1061–1066). Нью-Йорк: ACM.

Глава Google ученый

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

Google ученый

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

Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

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

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

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

Google ученый

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

Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

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

Google ученый

Каплер Т. и Райт У. (2005). Визуализация информации GeoTime. Визуализация информации, 4 (2), 136–146.

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

Артикул Google ученый

Ли, Д., & Su, W. Y. (2014). Динамический анализ данных технического обслуживания дорожных знаков на основе мобильной картографической системы. Прикладная механика и материалы, 455 , 438–441.

Артикул Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

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

Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

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

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

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

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

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

Google ученый

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

Salmen, J, Houben, S, & Schlipsing, M (2012) Изображения Google Street View поддерживают разработку систем помощи водителю на основе зрения. В симпозиума интеллектуальных транспортных средств (IV), 2012 IEEE, (стр. 891–895). DOI: 10.1109 / IVS.2012.6232195.

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

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

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

Артикул Google ученый

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

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

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

Артикул Google ученый

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

Артикул Google ученый

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

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

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

Артикул Google ученый

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

Google ученый

Фотосъемка дорожных знаков | ePHOTOzine

Дорожные знаки — это то, что мы постоянно проходим мимо, так почему бы не сфотографировать их?

6 сентября 2010 г., 00:01 ePHOTOzine | Общая фотография Дорожные знаки — это то, что мы проезжаем, проезжаем или проезжаем каждый день, но это не то, на что на самом деле смотрят более нескольких секунд, пока мы выясняем, что они нам говорят.Но потратьте немного больше времени на их поиски, и вскоре у вас будет фотопроект, который будет развлекать вас, даже если это ненадолго!
Шестерня
Зум-объектив приблизит вас к указателям, не мешая встречным машинам. Штатив на самом деле не нужен, но вы можете взять с собой безворсовую ткань, чтобы вытереть пыль и грязь.

Техника
Знаки не особенно сложно сфотографировать, но они могут быть в труднодоступных местах.Не подвергайте себя опасности ради фотографии и не расстраивайте рабочих, становясь у них на пути только потому, что у них есть особенно интересный дорожный знак.

Если вы хотите сделать монтаж из изображений знаков или у вас есть знак, который особенно интересен или забавен, увеличьте масштаб и заполните рамку знаком. Но чаще всего стараются снимать их в контексте. Это может быть знаменитый знак «человек борется с зонтиком» рядом с рабочими или знак, предупреждающий о схватке с круговым движением на расстоянии.Убедитесь, что вы все еще можете видеть, что изображено на знаке, если вы идете по этой дороге, поскольку, в конце концов, это все еще наша цель. Для этого попробуйте использовать маленькую диафрагму, чтобы получить резкость спереди назад. Остерегайтесь нежелательных отражений и не используйте вспышку, поскольку материалы, из которых сделаны современные вывески, просто отразят ее вам, и вы можете расстроить этим нескольких водителей.

Вы прочитали статью, а теперь сделайте несколько фантастических снимков. Затем вы можете загрузить изображения, а также любые советы и предложения на специальный форум «Месяц фотографий», чтобы все могли насладиться ими в ePHOTOzine.

Поддержите этот сайт, сделав пожертвование, купив членство Plus или совершив покупки у одного из наших аффилированных лиц: Amazon UK, Amazon США, Amazon CA, ebay UK

Использование этих ссылок не требует дополнительных затрат, но поддерживает сайт, помогая сохранить бесплатный доступ к ePHOTOzine, спасибо.

От Древнего Рима до современного производства вывесок

Когда вы отправляетесь в круиз на машине по знакомому месту, вы можете воспринимать дорожные знаки как должное.Вам не нужно полагаться на них, чтобы добраться туда, куда вам нужно. Однако, если вы отправились в новое место, дорожные знаки внезапно станут вашим лучшим другом.

В наше время трудно представить мир без дорожных знаков, и еще труднее представить мир до того, как в них возникла потребность. Они не всегда существовали, потому что движение было не таким, как сегодня.

Зачем нужны дорожные знаки сегодня

Имея более 164 000 миль шоссе и 4 миллиона миль дорог общего пользования в Соединенных Штатах, дорожные знаки являются необходимостью в современном мире.Можете ли вы представить себе простую поездку в продуктовый магазин без светофоров и знаков? В зависимости от того, где вы живете, может показаться, что все будет не так уж и плохо. Но для тех, кто живет в густонаселенных районах, это, безусловно, подействует.

Но когда именно появились дорожные знаки? Вы не поверите, но на самом деле они восходят к Древнему Риму. Прошло много лет, прежде чем стандартизация привела к тем признакам, которые мы знаем сегодня.

Когда были изобретены дорожные знаки?

Представьте, что вы едете верхом на новую работу в новом городе, где впереди только мили.Вы не совсем то, куда собираетесь, но почти уверены, что опаздываете.

Как житель современного мира это может показаться странным, но первые дорожные знаки были вехами, и их использовали еще в Древнем Риме. Давайте посмотрим, как развивались дорожные знаки от этой древней цивилизации до знаков, которые вы знаете сегодня. Вы будете поражены историей, стоящей за ними, и, возможно, никогда больше не взглянете на нее по-прежнему.

1. Древний Рим

В той или иной форме дорожные знаки использовались со времен Римской империи.Дороги можно проследить до бронзового века, но римляне взяли эту идею и продолжили ее реализацию. Построив систему дорог, туннелей и мостов из Португалии в Константинополь, римляне смогли быстрее перемещать армии и доставлять больше людей и товаров. Другими словами, сильная дорожная система помогла Риму процветать.

Первой дорогой была Виа Аппиа, или Аппиева дорога, построенная в 312 г. до н. Э. Вехи устанавливались через равные промежутки времени и часто указывали, кто отвечает за содержание этой части дороги, а также за завершенный ремонт.Римляне также установили отметки мили на перекрестках, указывая расстояние до Рима. — так можно сказать, что римляне сделали первый дорожный знак.

В Древнем Риме люди передвигались на лошадях, в телегах, запряженных волами, или пешком — еще не было необходимости в сложных системах шоссе, чтобы выдержать интенсивное движение или обычных людей, спешащих на работу или забирающих детей в школе. Это будет позже.

2. Средневековье

В средние века, это период, описывающий Европу после падения Рима в 476 году нашей эры.D. до 14 века еще использовались римские дорожные системы. В это время на перекрестках были размещены знаки различных типов, чтобы направлять людей в разные города. Однако, когда пал Рим, дороги больше не обслуживались, и транспортировка становилась все труднее. Но открытие Нового Света вскоре помогло Европе улучшить транспортные системы.

Все люди, несмотря на социальный статус, начали покидать свои зоны комфорта и путешествовать в крытой повозке, верхом на лошади или пешком.Однако перевозка товаров в фургоне замедляла работу лошадей и делала путешествие медленным. Потребность в улучшенных дорожных знаках возникла только после того, как путешествия стали быстрее, с изобретением велосипеда и автомобиля.

3. 1800-е годы и первые дорожные знаки

XIX век был временем многих изобретений и прогресса в промышленности и на транспорте. Вскоре многим путешественникам больше не нужно будет садиться на лошадь, чтобы пересечь город. Вместо этого они могли путешествовать дальше и быстрее благодаря новым видам транспорта, таким как:

А.Велосипеды

Вы когда-нибудь думали о диком изобретении, которое вы считали слишком безумным, чтобы даже попробовать? Не расстраивайтесь. Вместо этого позвольте истории вдохновить вас. Велосипеду потребовались сотни лет, чтобы он стал реальностью. Знаете ли вы, что идея велосипеда возникла в 1418 году? Это было четырехколесное устройство с приводом от человека, разработанное итальянским инженером Джованни Фонтана.

Несмотря на видение Фонтаны, только в 1817 году немецкий изобретатель Карл фон Дрейс представил свою лошадь-хобби, или двухколесное транспортное средство.Лошадь-хобби была сделана из дерева, включая колеса, и у нее не было педалей. Это означало, что всадник передвигал машину пешком. Как вы понимаете, популярность лошади-любителя длилась недолго. К тому же этот простейший велосипед рассматривался как угроза для пешеходов.

Тем не менее, в 1860-е велосипеды вернулись с яростью. Деревянные колеса были заменены стальными, появились педали. Этот автомобиль был известен как велосипед и был создан для супер ухабистой езды.Неясно, кто изобрел велосипед, но Пьер Лаллеман, французский производитель экипажей, получил патент на автомобиль в 1866 году.

К концу 19 века велосипеды производились с учетом требований безопасности и комфорта водителей. С увеличением количества людей на велосипедах возрастала потребность в знаках для велосипедистов, пешеходов и других путешественников. Велосипедные организации и местные власти начали вывешивать знаки, помогающие предупреждать велосипедистов о крутых склонах и других опасностях.

В конце концов, автомобили и железные дороги затмили удобство велосипедов, и они в значительной степени превратились в детские игрушки до возрождения в 1960-х годах.Сейчас, по оценкам, в мире используется два миллиарда велосипедов.

B. Автомобили

Трудно точно определить, кто виноват в изобретении автомобилей. Как и велосипеды, автомобили появились за сотни лет до того, как стали реальным объектом для использования. Например, Леонардо да Винчи создавал дизайн автомобиля еще в 15 веке.

Несмотря на то, что это вызывает споры, Карлу Фридриху Бенцу приписывают изобретение первого автомобиля с бензиновым двигателем где-то в 1885 или 1886 году.В 1893 году братья Чарльз Эдгар Дурье и Фрэнк Дурья основали первую компанию по производству автомобилей в Соединенных Штатах.

Однако, несмотря ни на что, появление автомобилей означало, что знаки были еще более необходимыми.

Одна из первых организованных систем обозначений была разработана Итальянским туристическим клубом примерно в 1895 году. К началу 1900-х годов в Париже Конгресс международных туристических организаций начал рассматривать стандарты для дорожных указателей. В 1909 году девять европейских правительств выбрали четыре графических символа, которые будут использоваться в качестве стандарта в этих областях.

В Соединенных Штатах 1900-е годы также принесли призыв к появлению знаков, отвечающих росту автомобильной промышленности. Водители легко терялись без знаков. Знаки, которые действительно существовали в то время, часто были повреждены или сломаны. В результате американцы начали осознавать потребность в знаках.

Еще в 1899 году была сформирована первая группа Американской автомобильной ассоциации, частично для того, чтобы ставить знаки на загруженных дорогах и помогать путешественникам добраться до места назначения. В 1905 году Автомобильный клуб Буффало установил подписанную сеть в штате Нью-Йорк, а вскоре после этого Автомобильный клуб Калифорнии разместил знаки на самых важных автомагистралях вокруг Сан-Франциско.Иногда цветные полосы оборачивались вокруг столбов в качестве знаков.

Хотя большинство семей среднего класса не могли позволить себе автомобили до 1920-х годов, когда автомобили производились более эффективно на сборочных линиях, вывески по-прежнему пользовались спросом у богатых владельцев автомобилей. Знаки становились настолько важными, что автоклубы фактически соревновались за добавление их к популярным маршрутам — настолько, что на одном участке было несколько знаков. Поговорим о путанице!

Как выглядели ранние дорожные знаки?

Ранние вывески, такие как знаки Американской автомобильной ассоциации, были сделаны из дерева и помещены на железные колонны.Многие старые знаки в конечном итоге использовались для поставки металла во время Второй мировой войны. В 1915 году в Детройте был установлен первый знак остановки, представлявший собой металлический лист размером два на два фута с черными буквами на белом фоне.

На данном этапе истории знаки не были отражающими и не имели какой-либо стандартизации между различными правительственными учреждениями. Транспортные средства двигались на низких скоростях, и водители должны были сами следить за другими транспортными средствами и препятствиями.

Однако, когда в 1920-х годах автомобильное движение стало увеличиваться, люди передвигались по незнакомым дорогам, и их не предупреждали о потенциальных опасностях.Пришло время для униформы.

Какова история стандартизации дорожных знаков?

Из-за того, что люди заблудились, автоклубы боролись за то, кому поставить знак, и закончился хаос на дорогах, возникла острая необходимость в стандартных знаках. В следующий раз, когда вы заметите знак остановки или дорожный знак, вы почувствуете благодарность, что он есть. В первые дни путешественники, вероятно, больше времени теряли, чем наслаждались поездкой.

Стандартизация началась в 1922 году, когда W. F. Rosenwald из Миннесоты, J.Т. Донаги из Висконсина и А. Х. Хинкль из Индианы путешествовали по нескольким штатам, пытаясь придумать некоторую стандартизацию или единообразие для разметки и обозначения проезжей части. Они доложили о своих выводах на ежегодном собрании 1923 года Ассоциации дорожных департаментов штата Миссисипи (MVASHD). После некоторого обсуждения организация согласилась с некоторыми различными формами, которые будут использоваться в различных ситуациях. Формы были следующие:

• Круглый: Предупреждение о переезде через железную дорогу
• Восьмиугольник: До остановки
• Алмаз: Чтобы показать, что меры предосторожности необходимо принимать в определенной области
• Квадрат: Иногда нужно проявлять осторожность.
• Прямоугольный: Для информации о направлении или регулировании
• Звездообразный: Уникальная форма, используемая для обозначения шоссе

Все знаки должны были иметь белый фон с черными буквами или символами.Вместо того, чтобы раскрашивать вручную, как раньше, границы и буквы или символы будут тиснены или вдавлены в металл. Знак окунули в краску, а буквы, символ и окантовку закрасили в черный цвет. Этот процесс позволил изготавливать знаки в больших количествах. Однако оборудование могло изготавливать знаки размером только 24 дюйма, поэтому МВАШД использовало их как знак стандартного размера.

Вскоре после собрания MVASHD штат Миннесота опубликовал Руководство по указателям и знакам.Это то, что многие считают первым руководством по дорожным знакам. Вскоре для нужд автомобилистов были созданы другие издания, и произошли важные изменения. Как вы увидите ниже, к дорожным знакам относились гораздо серьезнее, чем в старые добрые времена. Вот график публикаций дорожных знаков, чтобы продемонстрировать прогресс от разметки мили до требований к знакам:

• Между 1923 и 1927 годами: Американская ассоциация государственных служащих автомобильных дорог и транспорта (AASHTO) и Национальная конференция по безопасности улиц и шоссе (NCSHS) опубликовали руководства для стандартных знаков и устройств управления движением.
• В 1924 году: На своем ежегодном собрании AASHTO рекомендовал, чтобы все предупреждающие знаки были черными на желтом фоне. Они также создали Объединенный совет по автомагистралям между штатами для создания систем нумерации дорог.
• В 1925 году: Министр сельского хозяйства принял рекомендации Объединенного совета, что привело к первой публикации Национального руководства по подписанию. Это руководство предназначалось только для сельских магистралей.
• В 1929 году: Второе издание было опубликовано и содержало информацию об использовании светоотражающих элементов и световых элементов, установленных под стандартным знаком или на отдельном столбике.
• В 1930: NCSHS принял Руководство по дорожным знакам, сигналам и разметке улиц. Это руководство предназначалось для городских районов. Некоторые из различий между городскими и сельскими руководствами заключались в цвете некоторых знаков, размере знаков и различиях между железнодорожными знаками.
• В 1935 году: Было опубликовано первое издание Руководства по унифицированным устройствам управления движением (MUTCD). Это помогло устранить некоторые различия между сельскими и городскими руководствами.Знаки в этом руководстве классифицируются как нормативные, предупреждающие или ориентирующие. На всех знаках по-прежнему использовались печатные буквы, которые были стандартом на протяжении многих лет. В этом издании также рекомендуется включать в ночное время некоторые знаки, такие как знаки «Стоп». Освещение могло быть достигнуто за счет использования стеклянных сфер или «кошачьих глаз», размещенных вокруг границы, или за счет использования прожекторов для вывесок. Минимальный размер знаков в этом руководстве составлял 24 дюйма и увеличивался с шагом в шесть дюймов.В этом дополнении было проиллюстрировано всего 40 знаков.
• В 1939 году: MUTCD был переработан. Основные моменты этого пересмотра были сосредоточены на освещении вывесок. Подсветка указателей маршрута, пунктов назначения и знаков с односторонним движением также рекомендуется, но не требуется. Белые светоотражатели использовались для всех знаков, за исключением знаков «Стоп», которые могли использовать красные светоотражатели.
• В 1942 году: Было опубликовано военное издание MUTCD. В этом выпуске рассматривались условия затемнения, сохранение материалов и необходимость ограничивать размещение местами в целях общественной безопасности и эффективного движения основных транспортных средств.Поскольку металл и хром были необходимы для военных действий, знаки из дерева и композитных материалов стали более распространенными.

Условия отключения электроэнергии создали много проблем и трудностей для операторов транспортных средств. Только автомобили, оборудованные разрешенными затемняющими огнями, могли двигаться в таких условиях затемнения. Утвержденный автомобиль может иметь только одну фару с очень низкой мощностью свечи и освещать проезжую часть только на расстоянии от 20 до 100 футов перед автомобилем. Это делало почти невозможным увидеть дорожные знаки, установленные на нормальной высоте.В этом издании военного времени требовалось установить затемняющие знаки на высоте не более 24 дюймов над вершиной дороги, и можно было отразить только сообщение. Знак затемнения будет размещен на том же столбике, только на уровне земли. В этом выпуске в основном рассматривались трудности, связанные с устройствами управления дорожным движением, созданными войной.

• В 1948 году: После Второй мировой войны было издано новое издание MUTCD. В этом издании были внесены важные изменения, касающиеся дорожных знаков.Некоторые из этих изменений включали принятие алфавита из круглых букв, а легенды знаков были упрощены за счет удаления ненужных слов. Освещение требовалось для всех предупреждающих и нормативных знаков, при этом особое внимание уделялось размерам знаков.
• В 1954: В этом исправленном издании MUTCD было сделано несколько значительных изменений знаков. Наиболее заметным было изменение цвета знака «Стоп». Цвет изменился с черного на желтый до белого на красном. Эта редакция также запретила использование вторичных сообщений на знаках остановки.Знак доходности также был введен в этом выпуске. Знак представлял собой желтый треугольник с черной надписью «Уступите дорогу».
• В 1961: Это издание MUTCD внесло дополнительные изменения в дорожные знаки. Это издание признало желательность использования символов. Размеры знаков также были увеличены в этом издании, а знак уступки был сокращен за счет удаления слов «Полоса отвода». В этом издании также рассматривается потребность в устройствах управления движением для проектов строительства автомагистралей для повышения безопасности.Предупреждающие знаки о строительстве должны быть черными на желтом.
• В 1971: MUTCD расширил использование символов на знаках, увеличивая международное единообразие. Общественность была информирована об этих изменениях с помощью образовательных табличек под знаками. Это издание также позволило использовать красный цвет для нескольких дополнительных нормативных знаков. Цвета белый на зеленом были сделаны стандартным цветом для указателей. Оранжевый цвет введен для строительных знаков и устройств рабочей зоны.Это также первый раз, когда были затронуты школьные территории, и был введен школьный знак в форме пятиугольника.
• В 1978: MUTCD добавил несколько новых символов для знаков в качестве альтернативы словам. В раздел строительных знаков добавлены символы флагманов и рабочих.
• В 1988 году: MUTCD добавил новый раздел, посвященный знакам, представляющим развлекательный и культурный интерес.
• В 1992 году: Закон об ассигнованиях Министерства транспорта США (DOT) и связанных с ним агентств принял закон, требующий, чтобы MUTCD включал минимальный уровень светоотражающей способности.Этот новый стандарт необходимо было сохранить для всех знаков, которые применялись на дорогах, открытых для общественного транспорта.

Хотя руководство постоянно обновляется для повышения безопасности и эффективности поездок, одно остается неизменным — оно ценит порядок!

Теперь вы можете рассчитывать на следующие цвета дорожных знаков для мгновенной связи, поскольку цвет указывает на содержащееся сообщение. Вот современные значения цветов вывески:

• Красный: Используется для остановки, уступки и запрета
• Белый фон: Нормативный знак
• Желтый: общее предупреждающее сообщение
• Зеленый: разрешенное движение и указание направления
• Флуоресцентный желтый или зеленый: Школа или пешеходный переход
• Оранжевый: Предупреждения и указания в зонах строительства
• Синий: Дорожная служба, туристическая информация или маршруты эвакуации
• Коричневый: Указатель мест отдыха или культурных достопримечательностей

США — не единственное место, где требуется постоянный пересмотр стандартов дорожных знаков.Другой пример — Великобритания.

В Великобритании до 1950-х годов дорожные знаки были катастрофой. Графические дизайнеры Джок Киннейр и Маргарет Калверт создали стандартные и легко читаемые дорожные знаки. После тестирования различных версий они создали новые знаки, основанные на европейском стандарте: треугольные знаки предупреждают, круги — команду, а прямоугольники — информацию. Они использовали рисунки или пиктограммы больше, чем слова.

Изображение может передать сообщение намного быстрее, чем слова, и это именно то, что нужно британским водителям.

Когда были изобретены знаки животных?

Вы знаете эти дорожные знаки, предупреждающие о переходе оленей? Что ж, они здесь не зря. Олени существуют по всей территории Соединенных Штатов, и несчастный случай с оленями может привести к серьезным повреждениям.

Олени являются ведущими животными в столкновениях автомобилей и животных — ежегодно происходит около миллиона столкновений оленей и транспортных средств.

Однако только в 1950-х годах к предупреждающим знакам об оленях относились серьезно.Невада была первым штатом, который включил предупреждающий знак об оленях в свои руководства для водителей в 1953 году. Однако к 1990-м годам 24 штата включили предупреждающие знаки об оленях в свои руководства для водителей.

Сейчас многие из нас узнают знак желто-черного оленя. Знак предупреждает водителей о местах, где много оленей. В зависимости от того, где вы находитесь, вы также можете увидеть предупреждающие знаки о черепахах, лосях или утках.

Где был первый светофор?

Помимо дорожных знаков, светофоры являются неотъемлемой частью системы дорожного движения.

Первый светофор был разработан инженером-железнодорожником Дж. П. Найтом и был установлен перед зданием британского парламента в 1868 году. Он имел семафорные рычаги, как и любой другой железнодорожный сигнал того времени, и красно-зеленые лампы, работающие на газе — но позже он взорвался и убил полицейского, дальнейшее развитие не приветствовалось.

Это означает, что первый постоянный светофор не устанавливали до 1914 года в Кливленде, штат Огайо. Первый светофор, похожий на железнодорожные сигналы, также был красно-зеленым и использовался для управления движением.Уже в 1913 году жители Нью-Йорка дважды в день попадали в пробки, так что регулирование дорожного движения пришло как раз вовремя.

В отличие от светофоров, которые мы знаем сегодня, ранние светофоры смотрели только в двух направлениях, и полицейские контролировали движение на переулках. Другие офицеры вручную управляли светом из будки в углу. Офицеры также были необходимы, чтобы убедиться, что водители действительно соблюдают правила освещения.

В 1917 году офицер полиции Детройта по имени Уильям Поттс добавил желтый свет, чтобы предупреждать водителей и пешеходов между сменами.

К 1918 году эти фонари с ручным управлением были в Чикаго и Нью-Йорке, а вскоре последовали и многие американские города. В 1922 году были доступны автоматические сигналы, которые позволили многим полицейским заняться другими делами. К 1926 году в Нью-Йорке было 98 автоматических фонарей.

Как изготавливаются дорожные знаки?

Знаете ли вы, что многие дорожные знаки рассчитаны на то, что в случае аварии они сломаются надвое? Это правда. Во многих столбах дорожных знаков используется скользящая основа, которая помогает столбу ломаться надвое, чтобы обезопасить водителей и предотвратить повреждение автомобиля в аварии.Проще говоря, стойка прикреплена к основанию с помощью болтов, которые ослабляются при ударе. Основание остается в земле, позволяя автомобилю проехать по нему, в то время как знак и столб разъединяются.

Хотя не все дорожные знаки устанавливаются с опорой скольжения, можно ожидать, что большинство дорожных знаков будет изготовлено с использованием следующего процесса. Во-первых, дорожные знаки больше не сделаны из камня, как в римские времена, из чугуна или необработанного дерева, как ранние дорожные знаки. Теперь знаки созданы для долговечности и практичности.Обычно дорожные знаки состоят из одного из следующих материалов:

• Фанера с пластиковым покрытием
• Сталь
• Алюминий

Изготовление дорожных знаков требует нескольких этапов, чтобы убедиться, что знак прочный и разборчивый. Для изготовления знака рабочий должен:

• Вырежьте заготовку: Заготовка знака обрезана, а углы скруглены. Пробиваются отверстия для крепления знака.
• Проверка: Перед тем, как перейти к следующему этапу, заготовка проверяется на наличие загрязнений и дефектов.На заготовках не должно быть мусора, чтобы световозвращающая пленка прилегала должным образом.
• Обезжиривание: Заготовка протирается специальным раствором для удаления любых отпечатков пальцев или жира.
• Примените светоотражающий лист: Отражающий лист вырезают и наклеивают на чистую поверхность.
• Нагрев: Знак нагревается перед нанесением копии или символов, а затем его оставляют охлаждаться.
• Нанесите светоотражающие буквы: Буквы, символы и границы нанесены на черный или белый светоотражающий лист.Знак снова нагревается.

Различные типы световозвращающей пленки дают разные результаты, которые также необходимо учитывать. Например, микропризматическая пленка создает отражения высокой интенсивности и обычно применяется для дорожных знаков и устройств зоны строительства. Все знаки необходимо обслуживать и регулярно проверять или заменять, чтобы они соответствовали стандартам световозвращения. Мы скоро поговорим о световозвращении более подробно.

Важно, чтобы вывеска соответствовала стандартам, установленным MUTCD.

Каковы требования к дорожным знакам?

Когда вы едете ночью, вы, вероятно, знаете, как важно видеть дорожные знаки. Светоотражающие знаки очень важны для безопасного плавания. Вы когда-нибудь задумывались, как можно увидеть дорожные знаки ночью без электричества? Наука световозвращения делает легкие ночные путешествия реальностью. Большинство знаков должны быть световозвращающими. Учитывая, что частота сбоев в ночное время почти в три раза выше, чем в дневное время, то, вероятно, хорошо, что это требование существует.

Согласно DOT, некоторые знаки освобождены от обслуживания световозвращения. К ним относятся:

• Парковочные знаки
• Знаки для пешеходов и автостопов
• Знаки на шоссе Adopt-A-
• Коричневый или синий фон
• Знаки, запрещающие использование велосипедов или мопедов F

Однако эти знаки должны соответствовать другим требованиям MUTCD и должны иметь световозвращающую способность. Все другие знаки необходимо регулярно проверять и поддерживать в рабочем состоянии, чтобы они соответствовали требованиям к световозвращению.

Что такое световозвращение?

Знаки отражают свет фар автомобиля в обратном направлении, то есть знак отражает свет обратно в автомобиль. Знаки состоят из специального пластика, содержащего миллионы маленьких призматических бусинок. Это позволяет поймать свет, отражающийся от знака под прямым углом.

Световозвращающая пленка появилась в 1930-х годах, и мы до сих пор используем подобную технологию. Однако в 1980-х годах знаки начали изготавливать с использованием крошечных призм, а не стеклянных бусинок.Другие требования к конструкции, заявленные MUTCD, включают:

• Размер: Общие размеры вывески должны быть кратны шести дюймам, если применимо. Иногда знаки должны быть больше или меньше стандартного размера в зависимости от ситуации. Когда знаки должны отличаться от стандартного размера, буквы необходимо скорректировать и либо уменьшить, либо увеличить в соответствии со стандартами.
• Стиль букв: Типы букв должны соответствовать тем, которые указаны в книге «Стандартные алфавиты для дорожных знаков».Доказано, что более широкие промежутки между буквами улучшают читаемость. Буквы обычно в верхнем регистре.
• Размер Letter: Обычно буквы должны быть не менее шести дюймов в высоту. Помните, что высота букв должен составлять один дюйм на каждые 40 футов желаемой разборчивости.
• Количество условных обозначений: Дорожные знаки должны быть ограничены тремя строками основных условных обозначений, включая названия мест, номера маршрутов и номера улиц для повышения мгновенной разборчивости. Другими словами, знаки не могут содержать слишком много информации.
• Границы: За некоторыми исключениями, все знаки должны иметь границу того же цвета, что и легенда.

Это всего лишь несколько правил, но мы прошли долгий путь от разметки мили до современных дорожных знаков.

Каково будущее дорожных знаков и производства?

Потребность в новых дорожных знаках постоянно растет и меняется, особенно для того, чтобы идти в ногу с достижениями в области технологий и современного образа жизни. В некоторых местах вывески переходят в цифровую форму.Вы замечали погодные или предупреждающие знаки на шоссе? Если вы живете в Айове, возможно, вам тоже приходилось слышать о придорожном цифровом юморе.

Приоритет эффективного дорожного знака — привлекать внимание и быть разборчивым. Затем знак должен иметь возможность мгновенно передавать сообщение. Когда дело доходит до дорожных знаков, лучше всего простые.

В некоторых штатах используются встроенные светоизлучающие диоды (LED) для улучшения видимости. DOT говорит, что светодиоды повышают безопасность на перекрестках, потому что они повышают осведомленность.Эти фонари работают на солнечной энергии, могут быть настроены на мигание или гореть постоянно и могут использоваться весь день или активироваться при приближении водителей или пешеходов. Светодиоды особенно эффективны для знаков остановки и проблемных зон.

Ожидайте, что по мере развития технологий дорожные знаки будут оставаться визуально простыми, но более разборчивыми в ночное время и с больших расстояний. Дорожные знаки предназначены не для того, чтобы отвлекать водителей, а для того, чтобы передать сообщение как можно быстрее в любое время суток. Знаки будут по-прежнему производиться с уделением особого внимания удобочитаемости и стандартам.

Ищете опытную компанию по производству вывесок?

За все эти годы дорожные знаки в США значительно улучшились. Вначале их было немного, да и то далеко. Сегодня практически невозможно выехать на любую дорогу, не увидев дорожного знака, указывающего водителям и пешеходам, куда идти.

D.E. Gemmill — это предприятие по производству вывесок, одобренное PA и MD, и наши вывески соответствуют высочайшим стандартам, чтобы гарантировать соответствие материалов и текущие стандарты световозвращения.

Если вы ищете опытную компанию по производству знаков или помощь в установке дорожных знаков, мы рекомендуем вам связаться с нами сегодня по всем вопросам, связанным с ADA, нестандартными внутренними или внешними указателями, указателями для навигации, баннерами и дорожными или шоссейными указателями.

Создание и обучение модели изображения трафика

Введение

Согласно отчету Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) за 2011 год, в дорожно-транспортных происшествиях ежегодно погибает 1,3 миллиона человек.К сожалению, серьезной причиной этого инцидента является нарушение дорожных знаков. Ситуация ухудшается для иностранных туристов и иностранцев из-за неправильной интерпретации или непонимания дорожных знаков, размещенных на иностранном языке.

Глубокое обучение — это новая развивающаяся технология для решения многих проблем с обнаружением изображений / объектов, особенно в здравоохранении, автономном вождении, распознавании лиц и домашней безопасности. Большой вопрос в том, можем ли мы применить глубокое обучение для решения реальных проблем, связанных с распознаванием дорожных знаков.Поскольку глубокое обучение продолжает развиваться, несомненно, что решающую роль будет играть технология обнаружения изображений. Интересно, что развитие передовых технологий обнаружения изображений улучшилось во много раз, оказывая существенное влияние на наш мир во всех смыслах.

Цель этой статьи — научить пользователей создавать модели искусственного интеллекта для прогнозирования значений немецких светофоров. Пользователи получат хорошее понимание модели искусственного интеллекта для обнаружения изображений, чтобы они могли применять те же знания для прогнозирования немецких изображений трафика, а затем использовать полученные знания для создания моделей прогнозирования искусственного интеллекта, связанных с их областью интересов.Мы предоставляем пошаговые инструкции по созданию приложения с использованием технологий Intel, специально предназначенного для прогнозирования немецких дорожных знаков для человека, не являющегося немецким, с целью объяснить их значение на английском языке обратно пользователю. Такая система важна при разработке приложений для беспилотных автомобилей.

Эта статья предназначена для широкого круга специалистов по ИИ, включая разработчиков ИИ, специалистов по обработке данных, инженеров по обработке данных, архитекторов решений и студентов колледжей. В нем рассматриваются основные инструменты и методы построения модели искусственного интеллекта для немецких дорожных знаков.Мы покажем, как развернуть модель ИИ в веб-приложении и перевести немецкие знаки на английский язык.

Рисунок 1. AI-модель светофора — схематическое изображение

Создание команды

Для разработки приложения AI для сценария использования, прогнозирующего дорожные знаки, DataTiles * рекомендует иметь команду Agile, в которую входят:

• Разработчик Python *
• Специалист по данным со знанием глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей (CNN)
• Специалист в предметной области, имеющий опыт обработки изображений, правил и регулирования светофоров, транспортных средств и т. Д.
• Разработчик интерфейсных приложений

Проектирование немецкого дорожного знака модели

Мы начинаем с предоставления общей картины модели изображения трафика, а затем обращаемся к техническим деталям построения такой модели. Короче говоря, пользователь сфотографирует дорожный знак и загрузит его в приложение, чтобы попытаться предсказать значение и передать его пользователю.

Для этого приложения разработчик будет использовать платформу модель-представление-контроллер (MVC) для создания внешнего интерфейса, среднего уровня и серверной части приложения.Как показано на рисунке 2 ниже, представление содержит интерфейсную часть приложения, контроллер составляет средний уровень, а модель представляет собой серверную часть.

Рис. 2. Модель AI для немецких светофоров. Внешний вид, контроллер и серверная часть.

Передняя часть (вид)

Внешний интерфейс будет построен с использованием HTML и CSS. Если вы предпочитаете, интерфейсную часть также можно разработать с использованием ReactJS, Ruby on Rails или другого интерфейсного инструмента. Основная цель заключается в том, чтобы интерфейсная часть предоставляла пользователю утилиту для загрузки фотографии дорожного знака и средство, с помощью которого пользователь может предсказать загруженный дорожный знак.Для текущего демонстрационного приложения мы создали кнопку «Прогноз» для внешнего интерфейса, чтобы использовать функцию Predict () для связи с сервером Flask, контроллером. Внешний интерфейс предоставляет изображение для предсказания функции Predict () . Изображение будет аргументом для функции Predict () .

Для того, чтобы приложение работало эффективно, необходимы некоторые параметры, определяющие, какие изображения могут быть использованы. Для этого демонстрационного приложения изображение должно быть трехканальным RGB, чтобы его можно было правильно обработать.(Мы не тестировали приложение для изображений, сделанных из каналов YUV, CMYK или HSV). В этом документе есть раздел о предварительной обработке изображений.

Средний уровень (контроллер)

После того, как внешний интерфейс предоставляет изображение во Flask, функция Predict () вызывает модель, расположенную в серверной части. Затем функция Predict () распаковывает эту модель машинного обучения, расположенную в серверной части. Впоследствии изображение, предоставленное интерфейсом пользователя, используется в качестве аргумента, и происходит прогнозирование.В результате появляется соответствующая метка класса для немецкого трафика.

Внутренняя часть (модель)

Серверная часть будет использовать машинное обучение с учителем для создания модели. Модель глубокого обучения будет создана с использованием Keras API и TensorFlow *. Будет загружен исходный набор данных «Немецкие изображения». Этот набор данных будет разделен на набор обучающих данных и набор тестовых данных. Поскольку мы применяем подход контролируемого машинного обучения, для обучения модели будут использоваться начальные 40 000+ изображений, эффективно обеспечивающие ее «основные корни».Теперь, когда появляется новое изображение, алгоритм машинного обучения должен уметь предсказывать правильную метку. Последующий набор тестовых изображений будет использоваться для тестирования модели. После того, как мы подобрали модель с точностью 98%, мы можем сохранить модель как файл .pickle , так как теперь она готова к предсказанию нового изображения.

Наконец, рисунок 2 выше показывает, что на сервере Flask функция Predict () распаковывает созданную нами модель машинного обучения и использует изображение, предоставленное клиентской частью, для прогнозирования.Результатом является соответствующая метка класса для немецкого трафика, которая затем отображается в интерфейсе пользователя.

Подробности, относящиеся к техническим требованиям — установка и проверка технических компонентов, создание и активация виртуальных сред, а также обучение, сохранение и использование модели — четко объяснены в этом документе. В следующих разделах мы проведем разработчиков через технический процесс построения модели изображения трафика, как описано выше. В разделе приложения содержатся подробные сведения о форматировании изображений, структуре каталогов изображений и о том, как обучающие и прогнозные изображения были предварительно обработаны для данной модели.Исходный код Python * для модели изображения трафика также представлен в приложении.

Пошаговое руководство

Мы покрываем все технические требования к аппаратному и программному обеспечению, включая шаги, которые должен выполнить специалист по анализу данных или разработчик для создания и обучения модели AI Traffic Image на локальном компьютере.

Локальная машина

Мы протестировали инструкции на локальном компьютере, который соответствует следующим требованиям:

macOS *

High Sierra (Операционная система) версии 10.13,3
Процессор: 2,2 ГГц, Intel® Core ™ i7
Память: 8 ГБ
Графика: Intel HD Graphics 6000 1536 МБ

Система Ubuntu *

Идентификатор распространителя: Ubuntu
Описание: Ubuntu 16.04.3 LTS
Версия: 16.04
Кодовое имя: xenial
Память: 8 ГБ
Частота процессора: 2,400 ГГц

Подход

Следующие компоненты решения:

• Веб-приложение: это приложение-фляга. Страницы отрисовываются на стороне сервера с использованием flask
.
• Автономное (пакетное) обучение модели: модель глубокого обучения обучается с использованием доступных данных
Развертывание модели
• : построенная модель глубокого обучения обслуживается как REST API с использованием Flask
.

Пошаговая инструкция

Эта информация относится к созданию виртуальной среды на macOS * или Ubuntu * для приложения модели ИИ.

Следующие инструкции предназначены для Mac * и должны выполняться локально.

Шаг 1. Установка Anaconda *

Загрузите Anaconda * и следуйте инструкциям по установке.

Шаг 2. Загрузите исходный код

Полный проект состоит из трех частей. Загрузите все три zip-файла и распакуйте весь проект.

Также загрузите файл traffic-signs-environment.zip, как показано в Приложении D.

После того, как все распаковано, проект должен соответствовать файловой организации, показанной на рисунке 3.

Рисунок 3. Организация компонентов проекта

Шаг 3. Установка необходимых пакетов (фреймворк, библиотеки)

В этом процессе используется Intel® Distribution для Python *; мы рекомендуем создать виртуальную среду для установки этого дистрибутива. Вы уже должны были загрузить файл environment.yml на предыдущем шаге — см. Приложение D. Он содержит список всех пакетов и библиотек Intel и сторонних производителей с правильной версией. Чтобы просмотреть список библиотек, откройте среду .yml в вашем терминале.

Выполните на терминале следующие команды:

conda update conda
Эта команда обновит conda

conda env create -f environment.yml
Эта команда создаст среду для приложения

source activate idp
Активируйте среду conda «idp», которая была создана на шаге выше

pip install —upgrade https: // storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.4.0-py3-none-any.whl —ignore-installed

Примечание. Если у вас возникли проблемы с разрешениями во время установки TensorFlow, вы можете добавить —user с вышеупомянутым кодом. Наконец, вы увидите сообщение об успешной установке в терминале.

Обновите TensorFlow * для Mac. TensorFlow 1.4.0 зависит от процессора (зависит от устройства). Если у вас не установлен TensorFlow, вы можете получить его с помощью «pip install»

.

pip install keras —ignore-installed
Эта команда установит keras на ваш локальный компьютер.Это высокоуровневый API поверх TensorFlow, и мы будем писать модель в keras

.

python3 -c ‘импортировать тензорный поток как tf; print (tf .__ version__) ‘
Проверьте версию TensorFlow
Вывод: 1.4.0

python3 -c ‘import keras; print (keras .__ version__) ‘
Проверить версию keras
Вывод: 2.2.0

Шаг 4. Сбор, обработка и предварительная обработка данных

Источник данных

Данные об изображениях дорожных знаков Германии были собраны из исследовательской работы Stallkamp (Stallkamp et al, 2011) (GTSRB).Вы найдете те же данные в папке «data», которые вы уже загрузили на шаге 2 выше. Каждое входное изображение представляет собой отдельный дорожный знак. Обратитесь к Приложению C для получения дополнительной информации о наборе данных.

Предварительная обработка данных

Как упоминалось ранее, нам необходимо предварительно обработать изображения перед их загрузкой в ​​модель Traffic Image. Модель, которую мы в настоящее время разработали, принимает изображения для обучения и тестирования в определенном формате, поэтому предварительная обработка требуется как для наборов данных для обучения, так и для наборов данных для тестирования.Поскольку изображения доступны в нескольких форматах, вы можете соответствующим образом изменить или изменить модель изображения трафика. Ниже приводится объяснение конвейера, который мы использовали для предварительной обработки обучающих изображений и для предварительной обработки прогнозных изображений. Мы также предоставили соответствующий код Python для предварительной обработки изображений, специфичных для нашей модели Traffic Image; вы можете изменить этот код для другого форматирования в зависимости от требований модели.

Входные изображения предварительно обрабатываются, прежде чем их можно будет использовать для построения модели.Изображения нормализованы и центрированы. Затем размер каждого изображения изменяется до 48×48 пикселей и подается в модель для обучения.

Рисунок 4. Предварительная обработка изображений для обучения

Соответствующий код Python (build_model.py)

  # Нормализация гистограммы по y
hsv = color.rgb2hsv (img)
hsv [:,:, 2] = экспозиция.equalize_hist (hsv [:,:, 2])
img = color.hsv2rgb (HSV)
# центральная область
min_side = min (img.shape [: - 1])
center = img.shape [0] // 2, img.shape [1] // 2
img = img [center [0] -min_side // 2: center [0] + min_side // 2,
          center [1] -min_side // 2: center [1] + min_side // 2,
          :]

# масштабировать до стандартного размера
img = преобразовать.изменить размер (img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
# повернуть ось цвета к оси 0
img = np.rollaxis (img, -1)

  

Во время прогнозирования входное изображение для тестирования предварительно обрабатывается так же, как это было сделано для обучения. Затем он вводится в модель для прогнозирования. Вот сводка изображений:

• Проблема классификации одного изображения, нескольких классов
• Более 40 классов
• Всего более 50 000 изображений
• Большая, реалистичная база данных
• Надежные достоверные данные благодаря полуавтоматической аннотации

Разделение набора данных изображения

Нам нужно разделить весь набор данных изображения на набор данных для обучения и набор данных для тестирования.Вот код для разделения наборов данных:

  model.fit (X, Y,
batch_size = размер_пакета,
эпохи = nb_epoch,
validation_split = 0,2,
shuffle = True,
callbacks = [LearningRateScheduler (lr_schedule),
ModelCheckpoint (& # 39; ../ webapp / models / model.h5 & # 39;, save_best_only = True)]
)
  

Он разделит весь набор данных изображения в соотношении 80/20. Это означает, что 80% набора данных изображения предназначены для обучения модели, а 20% набора данных изображения предназначены для проверки точности модели. Вы можете изменить разделение до 75/25 простым изменением кода (validation_split = 0.25).

Для вашего удобства данные уже разделены для обучения (папка «train») и тестирования (папка «test»). Найдите эти папки в папке «data», которую вы уже загрузили на шаге 2.

(Если вы хотите создать новый каталог с именем «test» и «train» внутри папки данных, скопируйте все обучающие изображения в папку ~ / IA / DemoApp / data / train и тестовые изображения в папку ~ / Папка IA / DemoApp / data $ test ).

Учебный набор данных

Набор данных тренировочного изображения имеет набор каталогов, каждый для одного дорожного знака, и список изображений, связанных с этим классом дорожных знаков в каталоге.Пример снимка экрана структуры каталогов обучающих изображений показан на рисунке 5. Обучающие изображения сгруппированы по соответствующим папкам; каждая папка содержит 30 изображений для одного физического дорожного знака. Каждый каталог содержит один CSV-файл с аннотациями (« GT- .csv ») и обучающие изображения. Каждый набор данных тестового изображения следует аналогичному шаблону.

Рисунок 5. Структура каталогов набора обучающих данных

Шаг 5. Построение модели

После создания среды и разделения набора данных изображения пора написать код для построения модели сверточной сети для обнаружения изображений.Разработка серверной части для этого приложения включает обучение модели CNN с помощью набора данных обучающего изображения. Обученную модель можно сохранить в формате .h5.

Мы готовы кодировать модель трафика. В этом разделе приведены пошаговые инструкции о том, как получить доступ к папке модели , а затем, как построить модель образа трафика в папке модели .

~ / IA / DemoApp $ cd model
# Доступ к папке «модель»
~ / IA / DemoApp / model $ vi build_model.py
# build_model файл был использован для построения модели образа трафика в папке модели

ПРИМЕЧАНИЕ: build_model.py был разработан DataTiles специально для создания и обучения ФОРМАТИРОВАННЫХ изображений трафика. См. Приложение A: Исходный код файла build_model.py *, чтобы увидеть исходный код build_model.py

Теперь вы будете использовать python для выполнения файла build_model.py, используя следующую команду:

~ / IA / DemoApp / модель $ / anaconda3 / bin / ipython build_model.ру

Модель

имеет точность 97,63%. См. Приложение B для получения дополнительной информации о точности модели и функции потерь.

Эта команда создаст файл model.h5 и файлы классификации lables.pkl в папке / IA / DemoAPP / webapp / models . Эти два файла необходимы клиентской части для прогнозирования. На этом завершается построение и сохранение модели прогнозирования изображения трафика DataTiles. Эта модель будет интегрирована с клиентским приложением.

Шаг 6. Создание внешнего интерфейса и внутреннего интерфейса для прогнозирования изображения

Внешний интерфейс приложения построен с использованием Flask. Пользовательский интерфейс демонстрационного приложения создается с использованием HTML, а CSS — с помощью начальной загрузки (https://getbootstrap.com/). Flask — это микро-фреймворк для Python, основанный на Werkzeug и Jinja 2, который представляет собой полнофункциональный механизм шаблонов для Python. Приложение отображается на стороне сервера. Все страницы построены на сервере. Модель обучается в пакетном режиме.После обучения модели она сериализуется. В приложении Flask модель загружается и остается в ОЗУ (памяти) сервера, а прогнозы теперь обслуживаются в режиме реального времени.

Рисунок 6. Предварительная обработка изображения для прогнозирования

Соответствующий код Python (build_model.py)

  # Нормализация гистограммы по y
hsv = color.rgb2hsv (img)
hsv [:,:, 2] = экспозиция.equalize_hist (hsv [:,:, 2])
img = color.hsv2rgb (HSV)
# центральная область
min_side = min (img.shape [: - 1])
center = img.shape [0] // 2, img.shape [1] // 2
img = img [center [0] -min_side // 2: center [0] + min_side // 2,
          center [1] -min_side // 2: center [1] + min_side // 2,
          :]
# масштабировать до стандартного размера
img = transform.resize (img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
# повернуть ось цвета к оси 0
img = np.rollaxis (img, -1)

# Извлечь img из объекта
если img.dtype == 'object':
    img = img [0]
# Конвертировать RGBA в rgB
если img.shape [2] == 4:
    img = color.rgba2rgb (img)
  

Когда входное изображение загружается в приложение и нажимается кнопка прогнозирования, вызывается API, обслуживаемый Flask.Функция API использует функцию прогнозирования объекта модели для прогнозирования дорожного знака. После того, как прогноз получен из модели, создается страница ответа, которая отправляется в браузер для визуализации.

Рисунок 7. Взаимодействие модели и приложения / веб-сервера

app.py — это главный файл, который использует index.html . index.html использует простые теги HTML и CSS для создания интерфейса. Внутренняя модель построена с использованием кода Python; найдите код в build_model.py файл. Мы используем Flask в качестве веб-сервера.

Шаг 7. Запуск демонстрационного приложения AI traffic Sign

После завершения построения, обучения и сохранения модели прогнозирования изображений и интеграции серверной части с клиентским приложением все приложение отправляется в облако.

В этом разделе показано, как использовать демонстрационное приложение AI для прогнозирования изображений трафика с помощью серии снимков экрана. Демонстрационное приложение AI размещено в облаке.Мы используем браузер Google Chrome, чтобы предоставить пошаговые инструкции по использованию приложения.

Теперь, чтобы развернуть приложение Flask, перейдите в папку webapp и выполните следующие команды (при условии, что вы находитесь в папке модели):

компакт-диск ../webapp

python app.py 127.0.0.1

Это запустит сервер и развернет приложение. После запуска сервера вы можете открыть его по ссылке браузера (локальный хост).

При доступе к демонстрационному приложению через URL-адрес вы попадаете на домашнюю страницу приложения.

Рис. 8. Домашняя страница приложения Demo AI

Интерфейсное приложение будет обращаться к тестовым изображениям трафика, хранящимся или размещенным в облаке или на локальном рабочем столе.

Рис. 9. Выбор тестового (данных / тестового) изображения для прогнозирования его метки

Выберите изображение трафика, метку которого вы хотите, чтобы модель предсказывала, и нажмите кнопку Открыть .

После того, как вы выбрали файл изображения трафика, щелкните Predict .Приложение предсказывает метку для файла изображения трафика, используя серверную часть.

Рисунок 10. Предсказание метки выбранного изображения

Рис. 11. Правильное предсказание метки приложением AI

Когда вы закончите прогнозировать метку для выбранного изображения трафика, нажмите кнопку Model Demo, чтобы перейти на домашнюю страницу приложения.

Заключение

В этой статье рассказывается о построении моделей искусственного интеллекта, которые предсказывают значение немецких светофоров.Эти пошаговые инструкции охватывают использование моделей ИИ для обнаружения изображений, позволяя разработчикам ИИ, инженерам, архитекторам решений и другим лицам применять эту информацию для прогнозирования немецких изображений трафика, а затем использовать эти знания для создания приложений, связанных с их областью интересов. . Теперь ваша очередь: начните использовать технологии Intel для новых решений, которые предсказывают немецкие дорожные знаки и предупреждают пользователей, не являющихся немецкими, об их значении на английском или любом другом языке.

Присоединяйтесь к программе Intel® AI Developer Program

Чтобы узнать больше о технологиях Intel® для искусственного интеллекта, зарегистрируйтесь в программе Intel® AI Developer Program и получите доступ к основным учебным материалам, сообществу, инструментам и технологиям, которые помогут вам в разработке искусственного интеллекта.

Приложение A. Исходный код для файла

build_model.py *

build_model.py * был разработан DataTiles * специально для создания и обучения отформатированных немецких изображений трафика.

build_model.py файл:

  # © DataTiles.io, DataTiles.ai
#! / glob / intel-python / python3 / bin / питон

# Чтобы собрать и развернуть приложение, нам нужно импортировать ряд библиотек Python. Ниже приведены наши ключевые библиотеки:

# numpy: это фундаментальный пакет для научных вычислений с Python.Это помогает нам манипулировать матрицами.
# pandas: это высокоуровневая абстракция поверх numpy, предоставляющая нам простые в использовании возможности анализа данных.
# sklearn: это базовая библиотека машинного обучения на Python.
# skimage: это базовая библиотека обработки изображений в Python
# keras: Keras - одна из самых популярных библиотек глубокого обучения в Python. Он обеспечивает абстракцию более высокого уровня для ряда библиотек глубокого обучения, таких как Tensorflow.
# joblib: Joblib помогает нам сериализовать модель глубокого обучения.импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
from skimage import io, color, экспозиция, преобразовать
из sklearn.cross_validation import train_test_split
импорт ОС
импортный глобус
импорт h5py
из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
из keras.models import Sequential, model_from_json
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
из keras.layers.convolutional import Conv2D
из keras.layers.pooling import MaxPooling2D
от keras.optimizers импортные SGD
из keras.utils импортировать np_utils
из кераса.обратные вызовы import LearningRateScheduler, ModelCheckpoint
из keras импортировать бэкэнд как K
K.set_image_data_format ('каналы_первый')
из matplotlib импортировать pyplot как plt
импорт joblib
NUM_CLASSES = 43
IMG_SIZE = 48


# Предварительная обработка изображений помогает нам лучше обучать модели глубокого обучения. Входные изображения могут иметь разные настройки # объектива и освещения. Нормализация интенсивности пикселей помогает обеспечить более быстрое схождение моделей. В этом случае рассмотрите возможность получения
# изображения с плохой контрастностью из-за бликов.Нормализация гистограммы помогает нам решить многие из этих проблем.

# Входные изображения имеют разные формы и размеры. Хотя нормализация гистограммы помогает нормализовать интенсивность, дорожный знак
# все еще может быть выключено и присутствовать в разных частях изображения. На этом этапе мы стандартизируем изображения до 32 x 32. Сначала сделаем стрижку по
# стороны выполняются по центру. Урожай основан на стороне минимального размера.
# Это гарантирует, что центр останется на виду.Затем изображение изменяется до 32 x 32.
# Следующая функция предварительно обрабатывает необработанные изображения с использованием функций, определенных выше, перед использованием для обучения модели глубокого обучения. Файл данных H5 означает иерархический формат данных. Он содержит многомерный массив числовых данных. Он предназначен для хранения и # # организации больших объемов данных.
# Нам нужно обработать изображения и сохранить их в формате HDF5. Это достигается в следующем наборе кода.
# В этом коде каждое изображение считывается и на нем выполняются функции предварительной обработки.Полученные изображения сохраняются в формате HDF5 и сохраняются на диске. Для каждого изображения также сохраняется соответствующий ему класс.


# # Предварительная обработка изображения
def preprocess_img (img):
    # Нормализация гистограммы по y
    hsv = color.rgb2hsv (img)
    hsv [:,:, 2] = экспозиция.equalize_hist (hsv [:,:, 2])
    img = color.hsv2rgb (HSV)

    # центральная область
    min_side = min (img.shape [: - 1])
    center = img.shape [0] // 2, img.shape [1] // 2
    img = img [center [0] -min_side // 2: center [0] + min_side // 2,
              center [1] -min_side // 2: center [1] + min_side // 2,
              :]

    # масштабировать до стандартного размера
    img = преобразовать.изменить размер (img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))

    # повернуть ось цвета к оси 0
    img = np.rollaxis (img, -1)

    вернуть img

def get_class (img_path):
    вернуть img_path.split ('/') [- 2]

# # Предварительная обработка обучающих изображений в массив numpy

get_ipython (). система ('rm X.h5')

пытаться:
    с h5py.File ('X.h5') как hf:
        X, Y = hf ['imgs'] [:], hf ['ярлыки'] [:]
    print ("Загруженные изображения из X.h5")
    
кроме (IOError, OSError, KeyError):
    print ("Ошибка чтения X.h5. Обработка всех изображений ...")
    root_dir = '/ home / userid / demoPP / data / train'
    imgs = []
    label = []
    #print («здесь»)
    all_img_paths = glob.glob (os.path.join (root_dir, '* / *. png'))
    #Распечатать("---")
    #print (all_img_paths)
    np.random.shuffle (all_img_paths)
    для img_path в all_img_paths:
        пытаться:
            img = preprocess_img (io.imread (img_path))
            метка = get_class (img_path)
            imgs.append (img)
            label.append (метка)

            если len (imgs)% 1000 == 0: print ("Обработано {} / {}". format (len (imgs), len (all_img_paths)))
        кроме (IOError, OSError):
            print ('пропущено', img_path)
            проходить

    X = np.массив (imgs, dtype = 'float32')
    Y = np.array (pd.get_dummies (pd.DataFrame (метки)))

    с h5py.File ('X.h5', 'w') как hf:
        hf.create_dataset ('imgs', данные = X)
        hf.create_dataset ('метки', данные = Y)

# Определение модели. Сверточные нейронные сети - это современные модели распознавания изображений. У нас есть несколько # классов и около 50 тысяч точек данных. Построение очень глубокой сети может привести к чрезмерной подгонке, а построение модели с меньшим количеством # слоев может привести к снижению точности.# Для задачи такого размера хорошее начало - трехслойная CNN. Мы наблюдаем за точностью проверки, а затем решаем, нужно ли нам # увеличивать или уменьшать слои.
# В стандартной модели CNN за каждым сверточным слоем следует максимальный уровень объединения, за которым следует слой исключения.
# Сверточный слой помогает в идентификации / преобразовании функций. Примеры включают: обнаружение краев, резкость и т. Д. Сверточный слой характеризуется общими весами, что позволяет уменьшить количество весов, которые необходимо изучить на этом слое.Это делает его мощным # (по сравнению с многослойным персептроном). Кроме того, в этом слое сохраняется макет изображений. Это гарантирует, что многие характеристики
# изображения используются и изучаются на этапе обучения.

# Как только мы идентифицируем особенности (скажем, края) в сверточном слое, относительные положения менее важны, чем области, в которых они существуют.
# Maxpooling достигает этого. Пропуски помогают избежать переобучения. Параметр (здесь: 0,2) сообщает, что 20% нейронов недоступны для обучения во время этого конкретного пакета.Это делает его надежным.
# Последний слой - это плотный классификационный слой. Мы проводим мультиклассовую классификацию, поэтому softmax является подходящим выбором.
# классификатор.

# Для обучения модели, помимо архитектуры, вам необходимо определить следующее:
#Optimizer: это алгоритм, который будет использоваться для обновления весов. Мы будем использовать стохастический градиентный спуск.
# Самый популярный оптимизатор. Другие варианты: адаград, адам и т. Д.

# Для SGD мы будем использовать категориальную перекрестную энтропию.Потери кросс-энтропии возрастают по мере того, как прогнозируемая вероятность отклоняется от фактической метки.
# Скорость обучения: рекомендуется составлять график скорости обучения.
# Фиксированная скорость обучения может быть либо слишком агрессивной, либо слишком консервативной. Если он слишком агрессивен, он может не сойтись, а если он слишком
# консервативно, обучение может занять много времени. В идеале начальная скорость обучения должна быть агрессивной, и по мере продолжения обучения она
# становится все более и более консервативным. Это гарантирует, что наиболее перспективный регион будет быстро увеличен и медленно / итеративно,
# лучшие параметры модели изучаются в этом регионе.# Мы использовали Keras с TensorFlow, так как вы можете достичь своих целей с Kera с меньшим количеством строк кода. Вы можете добиться тех же результатов, используя только код TensorFlow, но код будет намного длиннее и сложнее.
# TensorFlow также имеет преимущества, включая поддержку Python и Numpy, абстракцию вычислительного графа, более быстрое время компиляции, чем Theano, TensorBoard для визуализации и параллелизм данных и моделей.


# # Определить модель keras

def cnn_model ():
    model = Последовательный ()

    model.add (Conv2D (32, (3, 3), padding = 'same',
                     input_shape = (3; IMG_SIZE; IMG_SIZE),
                     активация = 'relu'))
    модель.add (Conv2D (32, (3, 3), Activation = 'relu'))
    model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
    model.add (Выпадение (0.2))

    model.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = 'same',
                     активация = 'relu'))
    model.add (Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'relu'))
    model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
    model.add (Выпадение (0.2))
    
model.add (Conv2D (128, (3, 3), padding = 'same',
                     активация = 'relu'))
    model.add (Conv2D (128, (3, 3), Activation = 'relu'))
    model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
    модель.добавить (Выпадение (0,2))
    model.add (Сглаживание ())
    model.add (Плотный (512, активация = 'relu'))
    model.add (Выпадение (0,5))
    model.add (Плотный (NUM_CLASSES, активация = 'softmax'))
    модель возврата

модель = cnn_model ()
# давайте обучим модель используя SGD + импульс (как оригинально).
lr = 0,01
sgd = SGD (lr = lr, распад = 1e-6, импульс = 0.9, нестеров = True)
model.compile (loss = 'category_crossentropy',
          optimizer = sgd,
          метрики = ['точность'])


def lr_schedule (эпоха):
    return lr * (0.1 ** int (эпоха / 10))

# Теперь, когда архитектура модели определена, вам нужно обучить модель на данных.Устанавливаем размер партии 32.
# Параметр nb_epoch определяет количество запускаемых эпох.
# В Keras есть функция «подгонки», которая тренирует модель.
# Мы используем 20% данных в качестве проверки, а оставшиеся используем для обучения. После каждой эпохи печатаются оценки обучения и проверки.
# Мы используем планировщик скорости обучения для управления процессом обучения. Он начинается с высокой скорости обучения, а затем скорость обучения снижается. Этот
# помогает быстро сузиться до области, где у нас есть наибольшие шансы найти параметры модели с наименьшей ошибкой.# После каждой эпохи, если точность валидации является лучшей на данный момент в процессе обучения, модель (веса) устанавливаются (сохраняются) в # имя файла, указанное в параметре контрольной точки модели.
  

Этикетки также сериализованы. Это нужно нам, чтобы найти дорожный знак по метке.

  # # Обучение модели

batch_size = 32
nb_epoch = 3

model.fit (X, Y,
          batch_size = размер_пакета,
          эпохи = nb_epoch,
          validation_split = 0.2,
          shuffle = True,
          callbacks = [LearningRateScheduler (lr_schedule),
                    ModelCheckpoint ('/ home / userid / demoPP / webapp / models / model.h5', save_best_only = True)]
         )

классификации_labels = pd.get_dummies (pd.DataFrame (label)). columns

joblib.dump (метки_классификации, "/home/userid/demoPP/webapp/models/classification_labels.pkl")


  

Приложение B. Функция точности и потерь для модели

Ниже показано, что точность модели составляет 97.63%. Мы используем 3 эпохи (итерации) для этой модели.

~ / IA / DemoApp / model $ source активировать idp
~ / IA / DemoApp / model $ / anaconda3 / bin / ipython build_model.py

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/cross_validation.py:41: DeprecationWarning: этот модуль устарел в версии 0.18 в пользу модуля model_selection, в который перемещены все реорганизованные классы и функции. Также обратите внимание, что интерфейс новых итераторов CV отличается от интерфейса этого модуля.Этот модуль будет удален в версии 0.20.

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:34: FutureWarning: преобразование второго аргумента issubdtype из float в np.floating устарело. В будущем он будет рассматриваться как `np.float64 == np.dtype (float) .type`.

из ._conv импортировать register_converters как _register_converters

Использование серверной части TensorFlow.

/anaconda3/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: время компиляции версии 3.5 модуля tensorflow.python.framework.fast_tensor_util не соответствует версии среды выполнения 3.6

return f (* args, ** kwds)

Ошибка чтения X.h5. Обработка всех изображений …

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/skimage/transform/_warps.py:84: UserWarning: режим по умолчанию, «постоянный», будет изменен на «отражать» в skimage 0.15.

warn («Режим по умолчанию» постоянный «будет изменен на» отражать «в»

Обработано 1000/39209
Обработано 2000/39209
Обработано 3000/39209
Обработано 4000/39209
Обработано 5000/39209
Обработано 6000/39209
Обработано 7000/39209
Обработано 8000/39209
Обработано 9000/39209

9

Обработано 11000/39209
Обработано 12000/39209
Обработано 13000/39209
Обработано 14000/39209
Обработано 15000/39209
Обработано 16000/39209 Обработано 16000/39209
Обработано 17000/39209
Обработано 18000/39209
209/2009 Обработано 19000/18
Обработано 21000/39209
Обработано 22000/39209
Обработано 23000/39209
Обработано 24000/39209
Обработано 25000/39209
Обработано 26000/39209
Обработано 27000/39209
Обработано 28000/39209
209 29000/18 Обработано
Обработано 31000/39209
Обработано 32000/39209
Обработано 33000/39209
Обработано 34000/39209
Обработано 35000/39209
Обработано 36000/39209 9 0918 Обработано 37000/39209
Обработано 38000/39209
Обработано 39000/39209

11 февраля 2018, 11:46:51.755885: I tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc: 137] Ваш ЦП поддерживает инструкции, для использования которых этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA

Обучить на 31367 образцах, проверить на 7842 образцах

Эпоха 1/3

31367/31367 [==============================] — 1596 с 51 мс / шаг — потеря: 1.0481 — согласно: 0.7129 — val_loss: 0,0973 — val_acc: 0,9749

Эпоха 2/3

31367/31367 [==============================] — 1520 сек 48 мс / шаг — потеря: 0.1514 — согласно: 0.9576 — val_loss: 0.0430 — val_acc: 0.9880

Эпоха 3/3

31367/31367 [==============================] — 1510 с 48 мс / шаг — потеря: 0,0848 — согласно: 0,9763 — val_loss: 0,0472 — val_acc: 0,9894

Приложение C. Набор данных изображений

Немецкий набор данных изображений трафика, используемый для этого демонстрационного приложения, взят из исследовательских работ профессора Сталлкампа. Пожалуйста, обратитесь к http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb&subsection=dataset для полного объяснения набора данных.

Цитата

Дж. Сталлкамп, М. Шлипсинг, Дж. Салмен и К. Игель. Немецкий эталон распознавания дорожных знаков: соревнование по классификации на несколько классов. В материалах Международной совместной конференции IEEE по нейронным сетям, страницы 1453–1460. 2011.

Приложение D. environment.yml

  имя: idp
каналы:
  - разведка
  - значения по умолчанию
зависимости:
  - астроид
  - щелкнуть
  - колба
  - изорт
  - это опасно
  - ленивый объект-прокси
  - Маккаб
  - пиллинт
  - werkzeug
  - завернутый
  - appnope
  - asn1crypto = 0.22.0 = py36_0
  - backports = 1.0 = py36_intel_6
  - bleach = 2.0.0 = py36_intel_0
  - bzip2 = 1.0.6 = intel_13
  - certifi = 2017.7.27.1 = py36_intel_0
  - cffi = 1.10.0 = py36_intel_0
  - chardet = 3.0.4 = py36_intel_0
  - криптография = 2.0.3 = py36_intel_0
  - cycler = 0.10.0 = py36_intel_5
  - cython = 0.27.1 = py36_intel_0
  - daal = 2018.0.1.20171012 = 1
  - декоратор = 4.1.2 = py36_intel_0
  - точки входа = 0.2.3 = py36_intel_0
  - freetype = 2.8 = intel_0
  - get_terminal_size = 1.0.0 = py36_intel_5
  - hdf5 = 1.10.1 = intel_0
  - html5lib = 0.999999999 = py36_intel_0
  - icc_rt = 2018.0,0 = intel_0
  - idna = 2.6 = py36_intel_0
  - intelpython = 2018.0.0 = 3
  - intelpython3_core
  - intelpython3_full = 2018.0.1 = 0
  - ipykernel = 4.6.1 = py36_intel_0
  - ipython = 6.1.0 = py36_intel_0
  - ipython_genutils = 0.2.0 = py36_intel_0
  - ipywidgets = 7.0.0 = py36_intel_0
  - jinja2 = 2.9.6 = py36_intel_0
  - jsonschema = 2.6.0 = py36_intel_0
  - jupyter = 1.0.0 = py36_intel_5
  - jupyter_client = 5.1.0 = py36_intel_0
  - jupyter_console = 5.1.0 = py36_intel_0
  - jupyter_core = 4.3.0 = py36_intel_1
  - libpng = 1.6.32 = intel_0
  - llvmlite = 0.20.0 = py36_intel_0
  - markupsafe = 1.0 = py36_intel_0
  - matplotlib = 2.0.2 = np113py36_intel_1
  - mistune = 0.7.4 = py36_intel_1
  - мкл
  - mkl_fft = 1.0.0 = np113py36_intel_15
  - mkl_random = 1.0.0 = np113py36_intel_6
  - mpmath = 0.19 = py36_intel_5
  - nbconvert = 5.2.1 = py36_intel_0
  - nbformat = 4.4.0 = py36_intel_0
  - нос = 1.3.7 = py36_intel_16
  - блокнот = 5.0.0 = py36_intel_0
  - numba = 0.35.0 = py36_intel_0
  - numexpr = 2.6.2 = np113py36_intel_5
  - numpy = 1.13.3 = py36_intel_6
  - openmp = 2018.0.0 = intel_8
  - openssl = 1.0.2l = intel_0
  - панды = 0.20.3 = np113py36_intel_4
  - pandocfilters = 1.4.1 = py36_intel_0
  - path.py = 10.3.1 = py36_intel_0
  - pexpect = 4.2.1 = py36_intel_1
  - pickleshare = 0.7.4 = py36_intel_1
  - pip = 9.0.1 = py36_intel_0
  - prompt_toolkit = 1.0.15 = py36_intel_0
  - ptyprocess = 0.5.2 = py36_intel_0
  - pycparser = 2.18 = py36_intel_0
  - pydaal = 2018.0.1.20171012 = np113py36_intel_0
  - pygments = 2.2.0 = py36_intel_1
  - pyopenssl = 17.2.0 = py36_intel_0
  - pyparsing = 2.2.0 = py36_intel_0
  - pysocks = 1.6.7 = py36_intel_0
  - pytables = 3.4.2 = np113py36_intel_2
  - питон = 3.6.3 = intel_3
  - python-dateutil = 2.6.0 = py36_intel_3
  - pytz = 2017.2 = py36_intel_3
  - pyyaml ​​= 3.12 = py36_intel_3
  - pyzmq = 16.0.2 = py36_intel_4
  - запросы = 2.18.4 = py36_intel_0
  - scikit-learn = 0.19.0 = np113py36_intel_6
  - scipy = 0.19.1 = np113py36_intel_23
  - setuptools = 27.2.0 = py36_intel_0
  - simplegeneric = 0.8.1 = py36_intel_5
  - шесть = 1.10.0 = py36_intel_8
  - sqlite = 3.20.1 = intel_0
  - sympy = 1.1.1 = py36_intel_0
  - tbb = 2018.0.1 = py36_intel_3
  - tcl = 8.6.4 = intel_17
  - terminado = 0.6 = py36_intel_6
  - testpath = 0.3.1 = py36_intel_0
  - tk = 8.6.4 = intel_26
  - торнадо = 4.5.2 = py36_intel_0
  - traitlets = 4.3.2 = py36_intel_1
  - urllib3 = 1.22 = py36_intel_0
  - wcwidth = 0.1.7 = py36_intel_5
  - webencodings = 0.5.1 = py36_0
  - колесо = 0.29.0 = py36_intel_5
  - widgetsnbextension = 3.0.2 = py36_0
  - xz = 5.2.3 = intel_0
  - yaml = 0.1.7 = intel_0
  - zlib = 1.2.11 = intel_3
  - пункт:
    - backports.shutil-get-terminal-size == 1.0.0
    - enum34 == 1.1.6
    - h5py == 2.7.1
    - joblib == 0.11
    - keras == 2.1.2
    - уценка == 2.6.10
    - networkx == 2.0
    - олефил == 0,44
    - подушка == 4.3.0
    - protobuf == 3.5.1
    - pywavelets == 0.5.2
    - scikit-image == 0.13.1
    - таблицы == 3.4.2
  

NYC DOT — Инфраструктура — Дорожные сигналы

Сообщить о проблеме

Чтобы сообщить о проблеме с дорожным или пешеходным сигналом, позвоните по номеру 311. Пожалуйста, сообщите точное место возникновения проблемы.

Подрядчики

DOT должны прибыть на место наиболее серьезных проблем (например, отключение всех источников света или поломка столба) в течение двух часов после уведомления.Если лампочка перегорела, подрядчики должны ответить в течение 48 часов.

Доступные пешеходные сигналы

DOT устанавливает специальные сигналы на пешеходных переходах для помощи слепым или слабовидящим пешеходам. Сигналы издают звуки и вибрируют, когда пешеходы нажимают кнопку, установленную на пешеходном переходе. Узнайте больше и просмотрите список всех доступных пешеходных сигналов в Нью-Йорке

Эксклюзивные пешеходные сигналы

На некоторых перекрестках Департамент транспорта штата Нью-Йорк программирует сигналы светофора с интервалом, который останавливает движение во всех направлениях, давая пешеходам исключительное время для перехода улицы.
>> Посмотреть список эксклюзивных сигналов для пешеходов

Интервальные сигналы ведущего пешехода

Светофоры на некоторых перекрестках дают пешеходам фору, чтобы перейти улицу до того, как начнется движение автомобилей. Просмотр расположения основных пешеходных интервалов на карте Vision Zero View См. Дополнительную информацию о пешеходных интервалах

.

Мигающая желтая стрелка указателей поворота

Сигналы поворота уменьшают травматизм пешеходов и велосипедистов, а также повышают безопасность, комфорт и мобильность автомобилистов.На этом видео показаны два примера мигающих желтых стрелок левых указателей поворота в Нью-Йорке.

Часто задаваемые вопросы о светофорах

Что делает светофор?

Сигнал светофора контролирует полосу отчуждения для транспортных средств, прибывающих на перекресток, что может уменьшить задержку движения и конфликты, вызывающие аварии. Это также делает перекресток безопасным, определяя, следует ли двигаться транспортным средствам или пешеходам.

Сигнал светофора контролирует скорость?

№В некоторых районах, где превышение скорости является проблемой, жители считают, что сигнал светофора необходим для решения проблемы превышения скорости. Фактически, светофоры иногда приводят к увеличению скорости, поскольку водители ускоряются, чтобы попытаться пройти через сигнал, прежде чем он станет красным. Другие меры контроля за дорожным движением, такие как лежачие полицейские, знаки ограничения скорости и контроль дорожного движения, более эффективны для контроля скорости.

Сколько светофоров в Нью-Йорке?

По состоянию на 30 июня 2011 года в городе было 12 460 перекрестков со светофорами, в том числе 2 820 на Манхэттене, 1 605 в Бронксе, 4 371 в Бруклине, 3119 в Квинсе и 545 на Статен-Айленде.

Сколько времени нужно, чтобы сменить свет?

Длительность цикла синхронизации сигнала обычно составляет от 45 до 120 секунд. Время для каждого сигнала определяется на основе объема трафика и шаблонов трафика в каждой конкретной области.

Цикл светофора слишком длинный или слишком короткий, изменит ли его DOT?

Иногда наличие светофора приводит к изменениям в предыдущих схемах движения, поскольку некоторые водители ищут альтернативные маршруты, чтобы избежать сигнала.Это может означать, что текущая синхронизация сигнала больше не подходит. Если вы считаете, что время конкретного сигнала неверно, обратитесь к Уполномоченному с запросом. DOT проведет исследование моделей трафика, чтобы определить, нужны ли какие-либо корректировки. Исследование займет примерно 12 недель.

Как я могу запросить новый сигнал светофора?

Вы можете запросить установку светофора, написав Уполномоченному. Вы также можете запросить доступный пешеходный сигнал, который воспроизводит звуковые сообщения, чтобы помочь пользователям с ослабленным зрением.

Как DOT решает, следует ли устанавливать светофор на перекрестке?

DOT использует подробный процесс, называемый исследованием контроля перекрестков, чтобы определить, подходят ли сигналы светофора или многосторонние знаки остановки для данного местоположения. Исследование включает в себя (но не ограничивается ими) следующие шаги:

• Инспекторы DOT проверяют все записи агентства (например, приказы о подписи, приказы о разметке тротуаров, школьные карты) на предмет местоположения.
• Инспектор DOT проводит полевое расследование, чтобы создать диаграмму состояния места.Эта диаграмма показывает ширину улиц и тротуаров, геометрию местоположения, направления улиц, расположение и состояние знаков и разметки DOT, землепользование, уличную мебель, расстояние до ближайшего устройства управления движением и другую информацию.
• Инспектор заполняет отчет полевых наблюдений, в котором есть контрольный список условий на месте. Это включает в себя соблюдение водителями существующих средств управления, проблемы с геометрией или расстоянием видимости, а также нарушения ограничения скорости.
• Инспекторы DOT проводят ручной подсчет количества транспортных средств и пешеходов, обычно в утренние и вечерние часы пик.Подсчеты включают количество поворачивающих транспортных средств, а также могут включать подсчеты во время и после уроков или в непиковые часы.
• DOT может установить автоматические регистраторы трафика (ATR) для сбора почасовых объемов транспортных средств в течение нескольких будних или выходных дней.
• На обозначенных школьных переходах DOT определяет количество безопасных переходов для школьников, регистрируя частоту и достаточность промежутков между транспортными средствами.
• Иногда DOT проводит исследования точечной скорости, чтобы определить 85-ю процентиль скорости транспортных средств (скорость, с которой 85% транспортных средств движутся на уровне или ниже), когда они приближаются к месту.
• DOT проверяет систему индекса происшествий Департамента полиции Нью-Йорка, которая содержит актуальные сводки происшествий на месте. DOT также оценивает отдельные отчеты об авариях (MV-104) для этого места.

DOT затем сравнивает все собранные данные с ордерами, изложенными в федеральных правилах, чтобы определить, уместно ли установить светофор или многостороннюю остановку. Если данные не соответствуют требованиям, DOT не будет устанавливать светофор или многосторонний знак остановки.В этих случаях DOT часто находит другие способы улучшить условия дорожного движения.

Каковы федеральные правила для светофоров?

Федеральные стандарты для устройств управления дорожным движением можно найти в Руководстве по унифицированным устройствам управления дорожным движением (MUTCD), которое публикуется Федеральным управлением автомобильных дорог (FHWA). MUTCD устанавливает критерии, известные как «гарантии», которые используются для определения того, подходит ли новый сигнал трафика.

Последнее издание MUTCD, опубликованное в 2009 году, устанавливает девять варрантов, которые кратко изложены ниже.Узнайте больше о MUTCD на сайте FHWA

1. Восьмичасовой объем транспортного средства — на каждые 8 ​​часов среднего дня наблюдается большой поток пересекающихся транспортных средств, или объем движения на главной улице настолько велик, что движение на второстепенной пересекающейся улице испытывает чрезмерную задержку или конфликт при въезде или пересечении главной улицы.
2. Четырехчасовой объем транспортного средства На каждые четыре часа среднего дня приходится большое количество пересекающихся транспортных средств.
3. Пиковый час — в течение как минимум 1 часа в день движение второстепенных улиц испытывает неоправданные задержки при въезде или пересечении главной улицы.
4. Пешеходный поток — движение на главной улице настолько велико, что пешеходы испытывают чрезмерную задержку при переходе через главную улицу.
5. Школьный переход — количество достаточных промежутков в транспортном потоке в период, когда школьники используют обозначенные школьные пешеходные переходы на главной улице, должно быть меньше количества минут за тот же период.
6. Скоординированная сигнальная система — сигнал необходим как часть координированной сигнальной системы для обеспечения надлежащего взвода транспортных средств.
7. Crash Experience — Серьезность и частота предотвратимых аварий, которые произошли в течение 12-месячного периода, снижают пороговые значения в гарантийных обязательствах по объему транспортного средства.
8. Сеть автомобильных дорог — сигнал может быть оправдан для поощрения концентрации и организации транспортного потока на сети дорог, когда два или более основных маршрута пересекаются.
9. Перекресток рядом с перекрестком — есть близость к перекрестку на перекрестке на подходе к перекрестку, контролируемому знаком STOP или YIELD и объемами большегрузных автомобилей.

Что такое программа камеры красного света?

Программа камеры на красный свет использует технологию, которая позволяет DOT автоматически делать снимки с высоким разрешением транспортных средств, проезжающих на красный свет, включая крупные планы номерных знаков. Судебные повестки выдаются владельцам транспортных средств, как и за нарушение правил стоянки.Фотографии прилагаются к повесткам. Городские власти провели первую в Соединенных Штатах полную программу обеспечения соблюдения правил фотографирования на красный свет и были первой юрисдикцией, которая отправила фотографии респондентам в рамках повестки.

Эффективны ли камеры на красный свет для предотвращения проезда водителей на красный свет?

Исследования показали, что общее количество происшествий, когда автомобилисты проезжают красный свет в местах, где установлены камеры, сократилось на 40 процентов. Это означает меньшее количество аварий, что делает Нью-Йорк намного безопаснее для пешеходов и других автомобилистов.

С тех пор, как в декабре 1993 года началась программа «Камера красных фонарей», до 2007 года было отправлено более 4 миллионов повесток. Поскольку повестки включают фотографии транспортного средства, проезжающего перекресток, очень немногие автомобилисты оспаривают вызовы. Около 88% признаны виновными.

В апреле 1998 года был принят закон, разрешающий DOT устанавливать камеры в 50 местах по всему Нью-Йорку. В июне 2006 года был принят закон, разрешающий установку дополнительных 50 камер.Еще 50 камер, в общей сложности 150, были разрешены законом, принятым в апреле 2009 года. Узнайте об оплате и оспаривании нарушений камеры красных фонарей в Департаменте финансов

.

NCSD и полиция Каспера предлагают «Напоминания о безопасности в школе»

Школьный округ округа Натрона в партнерстве с департаментом полиции Каспер выпустил серию «Напоминаний о безопасности в школе», чтобы удержать учащихся округа Натрона и членов сообщества безопасно.

Согласно сообщению Тани Саутерленд, директора NCSD по связям с общественностью, первый день в школе для учащихся школьного округа округа Натрона приходится на 1 сентября, и есть несколько способов быть безопасными, эффективными и доброжелательными друг к другу. учебный год начинается.

Согласно выпуску:

Знайте знаки

• Автомобилистам следует знать о школьных зонах и всегда соблюдать все правила дорожного движения.

• Сейчас прекрасное время, чтобы познакомиться с важными дорожными знаками, пешеходными переходами и школьными зонами, с которыми вы можете столкнуться не только в повседневных поездках на работу, но и в вашем районе и во всем сообществе.

• Уделяйте особое внимание школьным зонам, автобусным остановкам, знакам остановки и другим важным элементам дорожного движения, установленным для того, чтобы ученики могли безопасно ходить, ездить, ездить на автобусе или ездить на велосипеде в школу и обратно.

• Знак остановки школьного автобуса. Красный означает остановку, оба мигающих огня и / или знак остановки.

  «Независимо от того, находитесь ли вы перед школьным автобусом или позади него, если горит красный мигающий свет или нет знака« Стоп », вы должны остановиться», — заявил Саутерленд. «Мы призываем всех водителей быть внимательными и прилежными во время вождения, но особенно обращать внимание на школьные зоны и школьные автобусы. Вы должны остановиться, когда не горит знак «Стоп» или мигает красный свет. Эти законы действуют для защиты наших детей.Давайте вместе сохраним их в безопасности.

Готово, готово, вперед! Планирование с целью

• Сейчас прекрасное время для активных бесед с вашими детьми относительно их ежедневных прогулок или поездок в школу и из школы и обсуждения простых мер безопасности, обеспечивающих их безопасность.

• Поговорите с детьми о том, как распознавать светофоры, знаки и разметку тротуаров и соблюдать их.

• Перед переходом улицы всегда смотрите в обе стороны и переходите улицу только по пешеходному переходу.Никогда не выходите на улицу из припаркованных машин, кустов, знаков и т. Д., Которые могут закрывать вам обзор или обзор автомобилистов.

• Идите и никогда не пересекайте перекрестки.

  «Потратьте некоторое время перед школой, чтобы пойти с ребенком в школу и обратно или на автобусную остановку — это прекрасная возможность для целенаправленного разговора с вашими детьми о том, как обращать внимание на пешеходные переходы, знаки остановки и другие светофоры», — предложила Сотрудник отдела общественной информации полиции Каспера Ребекка Лэдд.

  «Это также прекрасное время, чтобы пораньше поговорить со своим учеником о том, чтобы знать об окружающем и избегать отвлекающих факторов, таких как текстовые сообщения или игры на телефоне во время прогулки или езды на велосипеде в школу и обратно». — поделилась Таня Саутерленд, PR-директор NCSD.

Цифровые напоминания о безопасности

• Начало нового учебного года — прекрасная возможность начать разговор с вашим ребенком о безопасности в Интернете.

• Поговорите со своим учеником о том, какой тип онлайн-доступа им нужен для школы и как может выглядеть неуместное использование.

  «Родители и опекуны должны разработать безопасный план действий со своими детьми относительно прозрачного использования телефона», — посоветовала сотруднику полиции Casper по общественной информации Ребекка Лэдд. «По крайней мере, знайте, с кем разговаривают ваши дети и какие приложения они используют для общения. Ищите скрытые приложения или приложения, которые выглядят как разные приложения. Самое главное, поощряйте своих детей разговаривать со взрослым, которому доверяют, всякий раз, когда они сталкиваются с неудобной ситуацией в Интернете.”

  Для получения дополнительной информации по этому вопросу на национальном уровне и советов по обеспечению безопасности ваших детей посетите сайт missingkids.org.

  Ресурсы по обучению детей онлайн-безопасности и тому, что нужно искать на устройствах, можно найти на сайте casperpolice.org/keepkidssafeonline

В сообщении отмечается, что Департамент полиции Каспера и школьный округ округа Натрона «работают вместе с наше сообщество, чтобы обеспечить всем ученикам исключительный и безопасный учебный год! »

И NCSD, и CPD поощряют родителей следить за своими учетными записями в социальных сетях, поскольку они продолжают делиться советами «Снова в школу».

15 вещей, которые каждый ребенок 90-х годов в Casper полностью помнит, делая

.