Пдд онлайн 2018 знаки дорожного движения: виды и изображения дорожных знаков ПДД 2018

Изучайте билеты ПДД онлайн 2020 г. и не попадайте в ДТП!

Знаки дорожного движения 2021 с пояснениями » Новости Онлайн

Знаки дорожного движения 2021 с пояснениями и последними изменениями – отличный учебник для начинающих, написанный простым и доступным языком.  

Штрафы, аварии, уголовные сроки, переломанные судьбы, смерти близких на асфальте – все это результаты изучения ПДД в автошколах, где материал преподается скучно, невыразительно, сжато.

Данный обзор дорожных знаков с картинками и доступными объяснениями – точная и творческая работа профессионального инструктора и преподавателя Алексея Пулорошева.  

Последние новости о знаках и разметке, изменения в законодательстве, оперативно появляются на этой странице. 

Общий обзор

Потратив на каждую часть около 5 минут, вы сможете легко учиться разбираться в основных дорожных указателях, и легко ориентироваться в обстановке городского или загородного трафика: 

ЗАПРЕЩАЮЩИЕ ЗНАКИ 

Ограничивают определенные действия водителя – проезд, парковку, разворот и так далее. 

Подробный обзор

ПРЕДУПРЕЖДАЮЩИЕ ЗНАКИ 

Предупреждают об опасности или о сложном участке дороги – на дорогах их наибольшее число.

Подробный обзор 

ЗНАКИ ПРИОРИТЕТА 

Устанавливают очередность проезда, обозначают главную или второстепенную дорогу.  

Подробный обзор

ПРЕДПИСЫВАЮЩИЕ ЗНАКИ 

Предписывают, куда двигаться водителю – определяют правильное направление, разделяют потоки и полосы.

Подробный обзор

ИНФОРМАЦИОННО-УКАЗАТЕЛЬНЫЕ ЗНАКИ 

Информируют о расположении различных дорожных объектов, населенных пунктов и географических точек.

Подробный обзор

ЗНАКИ ОСОБЫХ ПРЕДПИСАНИЙ 

Устанавливают отдельные полосы для движения, обозначают жилые зоны и автомагистрали. 

Подробный обзор  

ЗНАКИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ 

Таблички, которые уточняют действие тех или иных знаков. 

Подробный обзор 

ЗНАКИ СЕРВИСА ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ 

Указывают расположение объектов дорожной и городской инфраструктуры – АЗС, больниц, постов.

Подробный обзор

Написание курса является авторским, форма простая и доступная, которая подойдет даже для детей. При этом перед сдачей экзамена лучше прочитать весь курс ПДД, написанный официальным языком и в полной форме, так как именно в таком контексте идет обсуждение дорожных ситуаций с экзаменатором и изложено задание в билетах.

Последние изменения

В 2021 году будет введен новый знак «Велосипедная зона». Движение механических ТС в зоне действия данного знака разрешено только со скоростью не более 20 км/ч, при этом велосипедисты имеют преимущество. Пешеходам в зоне знака также разрешено двигаться, при этом они имеют право переходить дорогу в любом месте.  

Конечно, инициатива сомнительная, так как знак очень похож на действие «Пешеходной зоны», но, вероятно, власти решили проявить либерализацию к велосипедистам, и сделать несколько зон в стране, где будет акцент именно на педальный транспорт.

Вторая поправка касается также велосипедистов. Раньше им было запрещено поворачивать налево в зоне действия знака «Направление движения», если пересекаемая дорога имела более двух полос (односторонний транспорт). Это было сделано в целях безопасности – чтобы их не сбивали при повороте автомобили справа.

Сейчас такой поворот разрешен (на картинке), что опять же должно создать более комфортный проезд перекрестков для граждан на велосипедах.

С 2020 года отменяется обязательное применение знака «Шипы», который клеился на заднее стекло автомобиля.  

Как замечать и «читать» знаки быстро и легко? 

Проблема всех начинающих водителей заключается в том, что они не могут быстро «прочитать» знак, либо вообще его не замечают, отвлекаясь на управление. В дорожной обстановке на это, порой, уходит не более доли секунды.

При этом за эту долю секунды нужно успеть не только увидеть знак, но и решить дорожную задачу. 

Надо сказать, что в России, как и других странах СНГ знаки ставят где попало – и за деревьями или рекламными щитами, и подвешивают над дорогой, и устанавливают на встречном направлении.

Действительно, сложно, порой, разобраться. Но выход тут есть.

Итак, для этого:

1. Необходимо выучить знаки, понимать логику их расположения, распознавать их на уровне рефлексов. Решайте билеты многократно, всегда смотрите на знаки, даже когда идете пешком, продумывайте разные ситуации, не ленитесь!

2. Управление автомобилем должно быть отточено до совершенства. Мозг не должен заниматься мыслями о необходимой передаче, сцеплении или педали газа. А работать на оценку дорожной обстановки.

3. Дорожные указатели, как и пешеходов (или неадекватных водителей), нужно постоянно ИСКАТЬ на дороге. Постоянно мониторить обочины, растяжки, здания. 

Тогда риск попадания в аварию или нарушения ПДД сводится к минимуму. 

Каверзные уловки на экзамене 

Инспектора, принимающие экзамен в городе, наибольшее внимание уделяют двум важным вещам: уверенному управлению и адекватности выпускника. Что понимается под адекватностью? Правильная реакция на дорожные знаки и ситуацию в целом.

Местные отделения ГАИ очень сильно ругают за статистику аварийности водителей-выпускников. Когда эта статистика становится очень плохой, начинаются «массовые завалы» в городе, причем, казалось бы, без особых на то причин. Как сдать экзамен?

Например, впереди пешеходный переход. Людей рядом нет. Имеет право водитель проехать его, не снижая скорость? Имеет!

Но если курсант немного сбрасывает газ и смотрит по сторонам, инспектор для себя отмечает, что человек думает за рулем, и старается избежать даже маловозможной аварии.

Впереди знак – пересечение со второстепенной дорогой. У вас преимущество, но отреагировать на предупреждение вы обязаны. Как минимум, нужно туда посмотреть, а лучше на 5-7 км/ч притормозить.

На экзамене инспектора могут попросить выбрать место для остановки (на нарушение уже стараются не провоцировать), либо развернуться. Естественно, нужно держать в голове зоны действия запрещающих знаков, а также запретных зон для этих маневров. 

Вопросы и ответы  

Что делать, если я проехал знак перед перекрестком? Выход тут один – всех пропустить, убедиться в безопасности движения, а потом ехать. И не надо бояться выглядеть глупо – все совершают ошибки, даже опытные водители.

Дорожные знаки разные в каждой стране? Нет. Но отличия присутствуют – в США, например, любят устанавливать указатели с подробным текстовым написанием, в Европе много специфичных информационных знаков, в Японии и Китае различия еще более яркие. Так что при выезде за рубеж определенное привыкание потребуется.

Какой самый опасный дорожный знак? Все знаки, кроме информационных, представляют собой опасность не только в плане нарушений, но и если в них врезаться. Если же отталкиваться от штрафов, то наиболее крупные санкции возникают от нарушения за «проезд под кирпич» (то есть, под знак «Движение запрещено») – лишение прав до 6 месяцев.

Знаки с пояснениями – лучшее и самое доступное пособие в Рунете на сегодняшний день для мгновенного изучения ПДД на компьютере, мобильном телефоне или планшете.  

***

Понятие «профессиональный водитель» всегда связывают с красивой, плавной и безопасной ездой. Умение ориентироваться в незнакомой обстановке, быстро проявлять реакцию, легко решать дорожные «ребусы» приносит куда больше удовольствия, чем пустое лихачество. 

Нет предела совершенству! Мастерство вождения – тема неисчерпаемая, состоящая из многих факторов, ему учатся всю водительскую жизнь. Техника прохождения заносов, удержание машины в случае поломки рулевой тяги или лопнувшего колеса, экономия топлива, многочисленные технические и правовые вопросы… Но базой все-таки является знание ПДД. 

Последние новости

Осень 2019. Грядут новые изменения ПДД для беспилотников, а владельцев моноколес, самокатов и сигвеев заставят сдавать на права. Соответствующие изменения планируют принять в течение 3 лет с подачи премьер-министра РФ Д. А. Медведева. 

Лето 2019. Вступили в действие новые правила о оформлению ДТП. Белую разметку хотят заменить на желтую, чтобы ее лучше было видно зимой, когда на покрытии снег. 

Весна 2019. Лимит превышения скорости будет снижен с 20 до 10 км/ч. Лимит будет затрагивать, как обычные ограничители скорости, так и названия населенных пунктов. 

Зима 2018. Размер знаков в России будет уменьшен. Например, размер знака «Парковка» раньше был 60х60 см, а после последних изменений будет 35х35 см. Круглые знаки уменьшатся до 50 см. Нововведение связано с экономией металла и необходимостью пополнения бюджета за счет штрафов.  

Безопасность дорожного движения, ГБОУ Школа № 1329, Москва

ДОКУМЕНТЫ ОБ ДПС ГИБДД УВД по ЗАО ГУ МВД России по г. Москве

обновлено: 15.12.2020

Поздравляем Саенко Д. и Парфенов И. с победой в международной олимпиаде «Классный час» по дисциплине «ПДД» (1 и 3 место)!

обновлено: 24.11.2020

обновлено: 20.10.2020

обновлено: 06.03.2020

обновлено: 28.01.2020

обновлено: 09.02.2020

обновлено: 17.12.2019

обновлено: 13.12.2019

обновлено: 19.11.2019

обновлено: 08.11.2019

обновлено: 07.11.2019

обновлено: 07.11.2019

обновлено: 29.10.2019

обновлено: 14.10.2019

обновлено: 30.09.2019

обновлено: 04.09.2019

обновлено: 21.08.2019

обновлено: 08.05.2019

обновлено: 22.03.2019

обновлено: 12.02.2019

обновлено: 07.12.2018

обновлено: 14.05.2018

обновлено: 09.04.2018

обновлено: 20.12.2017

обновлено: 18.10.2017

обновлено: 27.09.2017

обновлено: 03.04.2017

обновлено: 14.02.2017

обновлено: 28.11.2016

обновлено: 16.09.2016

обновлено: 09.09.2016

обновлено: 23.05.2016

обновлено: 17.05.2016

обновлено: 22.04.2016

обновлено: 26.04.2017

Метод обнаружения и распознавания дорожных знаков в реальном времени на основе упрощенных вейвлетов Габора и CNN

Обнаружение дорожных знаков, как одна из категорий обнаружения объектов, привлекает внимание многих исследователей. По сравнению с обычным обнаружением объектов дорожные знаки имеют строгий цвет и форму, чтобы их легче было отличить от фона по этим характеристикам, будь то человек или интеллектуальная машина. Поэтому метод обнаружения дорожных знаков обычно основан на цвете, форме или и том и другом.Однако цветные изображения, снятые камерами, установленными на транспортном средстве, часто не могут выделить информацию о форме и не могут стабильно отображать информацию о цвете, что приводит к потере такой информации. В существующих технологиях методы улучшения цветовой информации [22] или улучшения формы информации [3] обычно используются в качестве стадии предварительной обработки при обнаружении дорожных знаков. Форма определяется краями объектов на изображениях, поэтому усиление информации о краях объекта и ослабление некраевой области может улучшить информацию о форме.В нашем методе мы улучшили информацию о форме дорожных знаков с помощью технологии улучшения границ с помощью упрощенных фильтров Габора.

4.1. Упрощенная модель вейвлета Габора

Зрительная система человека состоит из банков фильтров. Функции Габора с различными ориентациями и масштабами могут моделировать реакции соответствующих фильтров людей. Было обнаружено, что особенности Габора особенно эффективны для идентификации и представления текстуры [23,24]. Эта характеристика фильтра Габора применялась для обнаружения объектов [25], распознавания отпечатков пальцев, распознавания выражения лица [26], сегментации изображения [27] и т. Д.

В пространственной области двумерный фильтр Габора представляет собой гауссову функцию ядра, модулированную синусоидальной плоской волной, где функция показана уравнением (1):

G (x, y) = exp [- (x2 + y2 ) 2σ2] ⋅exp [jω (xcosθ + ysinθ)]

(1)

где σ — стандартное отклонение функции Гаусса в x- и y-ориентациях; и ω обозначает пространственную частоту. Для свертки сцены дорожного движения с помощью фильтра Габора с входным изображением I (x, y) выходные данные карты с фильтром Габора, ϕ (x, y), задаются уравнением (2).Оператор ⊗ в функции обозначает операцию двумерной свертки.

ϕ (x, y) = G (x, y) ⊗I (x, y)

(2)

Pellegrino et al. [28] предположили, что мнимая часть фильтра Габора была эффективным и надежным методом обнаружения границ. Мнимая часть GW показана в уравнении (3), а σ и ω удовлетворяют условию σ⋅ω≤1:

G (x, y) = exp [- (x2 + y2) 2σ2] ⋅sin [ω ( xcosθ + ysinθ)]

(3)

Традиционный вейвлет Габора (TGW) был введен для улучшения границ объекта сцен в течение многих лет [29,30], поскольку он дает лучший эффект сегментации для этой области.Однако края объектов на изображениях, таких как дорожные знаки, всегда имели случайную ориентацию. Чтобы получить направление фильтра Габора близко к краю, потребуются фильтры с множеством разных ориентаций TGW. Чем больше фильтров с разной ориентацией и масштабом, тем полнее выражена информация. С другой стороны, чем больше фильтров, тем больше требуется вычислительного времени. Одна из наиболее серьезных проблем в приложениях с многоцелевым и многомасштабным фильтром Габора — это затраты времени.Это основная причина того, что TGW может быть непрактичным для применения в режиме реального времени обнаружения и распознавания дорожных знаков. Поэтому сокращение времени обработки — одна из ключевых проблем в этой области.

Чтобы сократить затраты времени на фильтрацию и повысить эффективность вычислений, мы использовали набор упрощенных фильтров Габора для извлечения функций для обнаружения границ, как предложено в ссылке [31]. SGW имели форму простых шаблонов для разных масштабов и ориентации, которые можно было эффективно вычислить.Как предложено в ссылке [31], эти характеристики SGW могут быть вычислены для каждой позиции пикселя без необходимости использования быстрого преобразования Фурье (БПФ), что значительно экономит время.

Выбранные уровни квантования для SGW были такими же, как и в ссылке [30]. Мы устанавливаем один уровень квантования SGW равным нулю. Поскольку часть изображения функции Габора является антисимметричной, значения положительного и отрицательного уровней квантования были одинаковыми, и мы обозначили их как n _l , так что в нашем примере было 2 n _l + 1 уровней квантования. подход.Чтобы дискретизировать амплитуду Габора, предположив, что наибольшая величина TGW была A и k = 1,…, n _l , уровни квантования q _{положительный} и q _{отрицательный} были определены уравнениями (4) и (5) соответственно. Затем сцена дорожного знака была свернута с ядрами SGW с разными масштабами и ориентациями:

qpositive = A2nl + 1⋅2k

(4)

qnegtive = −A2nl + 1⋅2k

(5)

As В поисках компромисса между скоростью и эффективностью мы выбрали четыре ориентации и два масштабных фильтра.Выход сверточного изображения I (x, y) с SGW обозначался как ϕωi, θj ′ (x, y). Мы синтезировали восемь карт фильтрации в одну карту, обозначенную как ϕω, θ ′ ′ (x, y), путем нахождения максимального значения восьми фильтрованной карты в каждом пикселе с помощью уравнения (6), где i = 0,1 и j = 0,1,2,3:

ϕω, θ ′ ′ (x, y) = max {ϕωi, θj ′ (x, y), i = 0,1 и j = 0,1,2,3}

(6)

Выбор ориентации включал в себя использование метода выбора угла равной полуплоскости, что означало, что θj принадлежал (0, π) вместо (0, 2π), потому что сердечники фильтров имели одинаковую способность извлечения краев в в обратном направлении, что позволило сократить время фильтрации до половины от исходного.Поскольку направление упрощенного ядра Габора было разделено на двумерную плоскость на одном и том же этапе, оно уравновешивало каждую ориентацию и надежность с несколькими факторами, такими как перемещение и вращение. Этот алгоритм инвариантен к переводу, потому что он не зависит от позиции появления капли в сцене. Выходная характеристика ϕωi, θj ′ (x, y) является результатом свертывания изображения (I (x, y)) с помощью упрощенного фильтра Габора, и его шаблон зависит от двух параметров: θ и ω.Поскольку края являются локальным элементом изображения, цель свертки состоит в том, чтобы извлечь локальные особенности изображения, поэтому размер ядра свертки должен быть достаточно малым. В нашем подходе лучший размер окна был 5 × 5 на протяжении всех экспериментов.

Целью упрощенной предварительной обработки Габора было усиление грани, но существует множество алгоритмов для улучшения границ, таких как алгоритм Кэнни и алгоритм TGW с определенными параметрами и т. Д. В следующем тексте мы анализируем и сравниваем вычислительные сложности из трех различных алгоритмов обнаружения края: алгоритм Кэнни, TGW и SGW.В нашем контексте вычисление алгоритма относится к числу реальных сложений и действительных умножений, необходимых для обнаружения границ. Количество добавлений не учитывает операции, необходимые для генерации координат пикселей в нашем анализе. Поскольку для обнаружения границ на основе TGW использовалось БПФ, мы предположили, что размер изображения был степенью двойки. Для алгоритмов на основе SGW и Canny изображение может быть любого размера. Характеристики SGW в любой позиции пикселя можно было вычислить индивидуально и эффективно.

Из видно, что подход на основе SGW обеспечивает лучший вычислительный эффект по сравнению с методами Кэнни и традиционными вейвлет-методами Габора. Число ориентации и масштаб традиционного вейвлета Габора и упрощенного метода вейвлета Габора составляли два и четыре, соответственно. Хотя SGW был немного быстрее, чем Canny, на выходе алгоритма Canny было двоичное изображение, что приводило к большой потере информации об изображении и не могло обеспечить достаточные характеристики обнаружения и классификации.

Таблица 1

Сравнение вычислительных сложностей алгоритмов обнаружения границ алгоритмов Кэнни, традиционного вейвлета Габора (TGW) и упрощенного вейвлета Габора SGW [30].

Восемь ядер фильтров SGW показаны на.Первый и второй ряды показывают пример знака ограничения скорости 60, свернутого SGW с восемью ядрами фильтра SGW. Изображение (o) в третьей строке показывает результат синтеза восьми карт фильтрации в одну карту путем нахождения максимального значения восьми фильтрованных карт в каждом пикселе с помощью уравнения (6). Как показано на изображениях (а) и (h) в, ориентация края дорожного знака, совпадающего с фильтром SGW, была явно усилена. Кроме того, все края дорожных знаков синтезированных карт фильтрации усилены на последнем изображении.Из вышесказанного мы пришли к выводу, что SGW действительно может улучшить края изображений, экономя время вычислений.

Восемь фильтров SGW, показанных на трехмерных гистограммах со следующими параметрами: ( a ) ω = 0,3π θ = 0; ( b ) ω = 0,3π, θ = π j /4; ( c ) ω = 0,3π, θ = π j /2; ( d ) ω = 0,3π, θ = 3π j /4; ( e ) ω = 0,5, π θ = 0; ( f ) ω = 0.5π, θ = πj / 4; ( г ) ω = 0,5π, θ = πj / 2; и ( h ) ω = 0,5π, θ = 3πj / 4.

Обработка выборки восемью фильтрами SGW и вывод максимизации в каждом пикселе на восьми картах характеристик: ( a ) ω = 0,3π, θ = 0; ( b ) ω = 0,3π, θ = π j /4; ( c ) ω = 0,3π, θ = π j /2; ( d ) ω = 0,3π, θ = 3π j /4; ( e ) ω = 0.5π, θ = 0; ( f ) ω = 0,5π, θ = πj / 4; ( г ) ω = 0,5π, θ = πj / 2; ( ч ) ω = 0,5π, θ = 3πj / 4; ( i ) ввод изображения; ( o ) вывод синтезированной карты.

Из приведенного выше анализа мы ясно видим, что SGW имеет лучшую способность расширения границ. В следующем разделе мы анализируем эффект фильтрации SGW для некраевых областей. Изображения (a) в и являются изображениями RGB сцены дорожного движения. Изображения (b) в и являются изображениями в градациях серого, которые были преобразованы из изображений RGB.Изображения (c) в и являются синтетическими картами. Мы взяли один вектор-строку из каждого изображения в градациях серого (b) в и, как показано оранжевой линией в той же позиции, в каждом из изображений (c) в и, мы взяли один вектор-строку, как показано в синей линии. . Чтобы сделать два вектора визуально сопоставимыми, вектор из синтетических карт был преобразован по уравнению (7). V1 (i) обозначает вектор, взятый, как указано выше, L — длина вектора V1 (i), а V2 (x) — вектор после преобразования:

V2 (x) = 255 − V1 (x) max [| V1 (i) |] × 255, x = 1,…, L i = 1,…, L

(7)

( a ) Дорожный знак RGB; ( b ) изображение в оттенках серого; ( c ) синтетическая карта, отфильтрованная по Габору; ( d ) два векторных графика контраста.

( а ) Знак дорожный RGB; ( b ) изображение в оттенках серого; ( c ) синтетическая карта, отфильтрованная по Габору; ( d ) два векторных графика контраста.

Мы сравнили два вектора на изображениях (d) и. На двух изображениях оранжевые кривые представляют векторы, полученные из карты оттенков серого, а синие кривые представляют векторы из синтезированной карты. Области в рамке с красной пунктирной линией соответствуют областям векторов изображений (изображения (b) из и, изображения (c) из и) в одном блоке стиля.Вектор, вырезанный красной пунктирной линией, представлял собой окрашенную область на дорожном знаке, которая более однородна по сравнению с природным объектом на сцене дорожного знака. На двух рисунках мы видим, что амплитуда синих линий на кривых меньше, чем у оранжевых, что означает, что шум нарисованного изображения внутри дорожного знака подавлен, а изображение сглажено. На изображении (d) оранжевая кривая вектора карты градаций серого находится в состоянии спада.Причиной снижения вектора был дисбаланс в освещении, как мы могли видеть на изображении, что дорожный знак был наклонен в сторону камер. На изображении (d), по сравнению с оранжевой кривой, синяя кривая сбалансирована, что означает, что дисбаланс освещения был исправлен фильтрами SGW. В ходе многих экспериментов мы обнаружили, что SGW может не только улучшать края, но и сглаживать поверхность искусственных объектов, таких как окрашенные некраевые области. Это означало, что SGW может уменьшить шум в областях поверхности искусственных объектов, таких как окрашенные области, где цвет был однородным.Кроме того, SGW также может преодолеть эффект несбалансированного освещения. Эти характеристики SGW очень важны для следующего этапа нашего метода.

4.2. Извлечение предложений дорожных знаков

Чтобы обнаружить дорожные знаки на дорожной сцене, на следующем этапе мы стремились найти регионы предложения дорожных знаков, предложенные детектором областей MSER. Алгоритм MSER часто используется в качестве метода обнаружения пятен на изображениях. Этот метод был предложен в [32] для решения проблем, связанных с устойчивым стереозвуком с широкой базой, и впервые был использован для обнаружения дорожных знаков в [33].MSER — это области, которые сохраняют свою форму, в то же время устанавливая пороговое значение для изображения на нескольких уровнях. Преимущество этого подхода — его устойчивость к изменениям контраста и условий освещения в уличных дорожных сценах. Этот метод широко используется для определения местоположения текста в естественных сценах и обнаружения дорожных знаков. В [33] MSER использовались для обнаружения дорожных знаков на карте в оттенках серого. В ссылке [10] MSER использовались для обнаружения дорожных знаков с предложением региона на основе цветовой карты вероятности, что увеличивало контраст между целью и фоном.В отличие от ссылок [10,33], мы извлекли максимально устойчивые экстремальные области из синтетической упрощенной карты с фильтром Габора.

Чтобы найти MSER, значение каждого пикселя в синтетической упрощенной отфильтрованной карте Габора было установлено на 1, если его интенсивность была больше порогового значения; в противном случае он был установлен на 0. Когда карта SGW была пороговой на нескольких уровнях, наиболее стабильные подключенные компоненты, которые сохраняли свою форму, определялись как MSER. Как упоминалось выше, после фильтрации с помощью SGW края дорожных знаков были усилены, а область внутри дорожного знака сглажена.Согласно принципам алгоритма MSER, это может помочь получить региональное предложение дорожных знаков.

Фон естественных сцен сложен, и детектор MSER обнаружит большое количество участков, не являющихся дорожными знаками, как показано на изображениях (d) и (e) из. Необходимо разработать правила фильтрации, чтобы уменьшить количество кандидатов. Такой подход позволяет значительно сократить время обработки в системе и повысить точность. В наших методах функции, используемые для фильтрации кандидатов, включали следующее: минимальная и максимальная высота предлагаемых областей, минимальная и максимальная ширина предлагаемых областей, соотношение сторон и коэффициент заполнения.Соотношение сторон определялось как ширина предложенной области, деленная на высоту предлагаемой области. Коэффициент заполнения был определен как площадь MSER, деленная на площадь ограничивающего прямоугольника. Ограничивающая рамка представляла собой наименьший внешний прямоугольник дорожного знака. Расчет продолжительности включения показан в уравнении (8). Когда пиксель I (x, y) был в MSER, значение f (x, y) было 1; в противном случае — 0. Ширина и высота в формуле относятся к ширине и высоте ограничивающей рамки соответственно.Числовые диапазоны этих параметров в правилах фильтрации показаны в. Числовые диапазоны параметров в, были выбраны по эмпирическим данным в эксперименте.

( a ) Исходное изображение RGB сцены; ( b ) изображение в оттенках серого; ( c ) синтетическая отфильтрованная карта SGW; ( d ) максимально устойчивые экстремальные области (MSER) ​​на карте в градациях серого; ( и ) MSER на синтетической отфильтрованной карте SGW; и ( f ) результаты сегментации после учета правил фильтрации.

Таблица 2

Правила фильтрации, определенные в нашем методе.

MB = ∑x = 1width∑y = 1heightf (x, y) ширина × высота

(8)

показывает примеры изображений сцены дорожного движения, обработанные SGW и MSER, отфильтрованные по разработанным нами правилам.Изображение (a) и изображение (b) представляют собой изображения сцены дорожного движения в RGB и оттенках серого. Изображение (c) представляет собой синтезированную карту SGW с максимальными значениями восьми фильтрованной карты в каждом пикселе. На изображении (c) мы можем ясно видеть, что края и внутренний символ дорожных знаков были усилены. Изображение (d) и изображение (e) представляют собой изображение в градациях серого и синтезированную карту SGW после обработки MSER. Этот пример показывает, что количество максимально устойчивых экстремальных областей на синтезированной карте SGW было явно меньше, чем на изображении в градациях серого; Однако в этих регионах были зоны дорожных знаков.Изображение (f) показывает области, оставшиеся после фильтрации по правилам, определенным выше.

4.3. Обнаружение дорожных знаков

Благодаря предварительной фильтрации MSER по правилам фильтрации, мы смогли значительно сократить количество предлагаемых зон дорожных знаков. Другими словами, количество областей-кандидатов было сокращено без снижения скорости отзыва. С точки зрения времени обработки уменьшение количества предложенных регионов означало экономию времени на следующем этапе. Кроме того, он избегает метода обнаружения многомасштабного скользящего окна, который требует много времени и имеет низкую эффективность.В качестве основного требования для обнаружения дорожных знаков необходимо использовать более подробный алгоритм классификации для разделения регионов-кандидатов на их суперклассы.

Чтобы получить суперклассы, которым должны принадлежать предлагаемые области, мы сначала извлекли гистограмму ориентированных градиентов (HOG) из карты функций SGW, которую мы назвали функциями SGW-HOG, а затем использовали обученный мультиклассовый классификатор SVM. с функциями SGW-HOG. Поскольку в дорожных знаках было два суперкласса, мы обучили SVM с тремя классами, поскольку был третий суперкласс отрицательных образцов.

В процессе преобразования карты SGW в карту характеристик HOG мы не использовали метод преобразования всей карты в карту характеристик HOG, а только преобразовали предложенные области-кандидаты. Таким образом было значительно сэкономлено время обработки. Операция обработки показана на.

Операция обработки для классификации суперкласса.

Функция HOG характеризуется информацией о направлении градиента локальной области изображения как представления локальной области изображения; процесс выделения признаков HOG на основе признаков SGW выглядит следующим образом:

• Нормализованное изображение образца используется в качестве входных данных, а градиенты в горизонтальной и вертикальной ориентациях вычисляются оператором градиента.

• Статистическая информация о локальном градиенте изображения, где образец изображения разделен на несколько пикселей (ячейка), а направление градиента разделено на девять интервалов (бинов). В каждом блоке направление градиента всех пикселей подсчитывается в интервале направлений, и получается девятимерный собственный вектор.

• Соседние четыре блока образуют блок, поэтому характеристические векторы всех элементов в блоке соединяются последовательно для получения векторов описания признаков области блока (36 измерений).

• Образец изображения сканируется блоками, а шаг сканирования — это ячейка. Наконец, все особенности блока объединяются, чтобы получить особенность образца.

На этапе обнаружения мы получили информацию о расположении и размере дорожных знаков на месте дорожного движения. Кроме того, мы определили суперклассы дорожных знаков, чтобы определить, был ли дорожный знак круглым или треугольным. После этой работы мы смогли независимо классифицировать дорожные знаки двух суперклассов на их подклассы.

Местный дорожный центр штата Мэн — Проблемы дорожного движения

Вероятно, проще всего разработать местные правила, которые следовали бы формату Муниципальной ассоциации штата Мэн, у которой есть «типовое постановление». Эта «модель» может быть очень полезной в развитии вашего местного нормативно-правовые акты.

MMA Образец постановления (Word) (PDF) Обновлено в феврале 2018 г.

Основная идея — ввести правила, касающиеся зарегистрированной полной массы транспортного средства.Это устраняет в нужно реально взвесить автомобили — просто проверьте регистрации. Если вы не укажете зарегистрированный вес в своих правилах, то фактическое взвешивание транспортных средств является обязательным требованием, если вы хотите привлечь к ответственности нарушителей.

Погода в штате Мэн сильно различается с юга на север, и дорожные условия могут сильно отличаться. Будь то «январская оттепель» или позже зимой и ранней весной, начинаются верхние слои дороги. оттаивает и не может слить лишнюю воду, что делает дорогу очень уязвимой.Чтобы уменьшить повреждение проезжей части, MaineDOT и многие города применяют ограничения весенней нагрузки (или «размещают» дороги) во время критических ситуаций. временной интервал, когда дорожное покрытие наиболее уязвимо для повреждений. Обычно это происходит, когда температура начинает подниматься выше 32 F. Однако теперь есть очень удобный технический инструмент, помогающий сделать это, избавляя от необходимости гадать, когда разместить дорогу.

Карта замораживания / оттаивания в масштабе штата доступна по адресу: http: // nrcc.Cornell.edu/industry/roads/ В правом верхнем углу не забудьте переключить карту на «Кумулятивный индекс оттаивания» (CTI) и найдите области, превышающие 25 (коричневый и желтый). Это области, в которых должны существовать сообщения, где это применимо. Щелкните «Дни прогноза», чтобы увидеть, как оттаивать или замораживать является прогнозируется изменение на основе текущих прогнозов погоды. Это конечный продукт, созданный в результате исследовательского проекта, который проводился в течение последних двух лет.Будучи инструментом, нужно сочетать это с местными знание местных почвенных и дорожных базовых условий, которые помогут вам точно принять решение о прокладке дороги.

Знаки «должны быть размещены на видном месте» на каждом конце каждого участка дороги, на котором город хочет временно ограничить движение тяжелых транспортных средств. Фактические знаки должны быть хорошо видны по цвету и размеру. Вы можете разместить знаки достаточно высокие, чтобы их нельзя было легко достать для вандалов, но не настолько высокие, чтобы их не пропустили водители.Закон не устанавливает какой-либо конкретной высоты.

Знаки должны указывать «обозначенные участки проезжей части, периоды закрытия и предписанные ограничения или исключения».

Кроме того, если автомобиль должен проехать по неопубликованной дороге соседнего города, прежде чем он попадет на указанную дорогу вашего города, что вы от них ожидаете? Лучше поработать с соседним городом, прежде чем создавать этот сложная ситуация.

Где купить оранжевые знаки «Heavy Load» (PDF)
Как правило, флуоресцентные оранжевые знаки размером 11 «x 22» доступны по адресу многие местные типографии по всему штату. Цвет не обязательно должен быть флуоресцентным оранжевым — он может быть белым, желтым или любым другим видимым цветом. Толщина знаков важна еще и потому, что тонкий знак не выдержит вплоть до снега, дождя или слякоти.
Знаки «Heavy Loads Limited», которые являются наиболее часто используемыми знаками в штате Мэн, в порядке, но как водитель грузовика узнает предельный вес, типы транспортных средств и даты размещения во время вождения ими? Водители, как известно, не останавливаются и не останавливаются и не читают знаки!
В начале 2017 года MaineDOT изменил дизайн своих знаков, чтобы графически выделить верхний предел в 23 000 фунтов стерлингов. Это также изменило некоторые исключения (мелкий шрифт), чтобы соответствовать некоторым недавним изменениям Правил.Эти знаки есть и в местных типографиях. Важно понимать, что эти новые знаки НЕ нужно использовать немедленно. Если твой город есть некоторые из «старого» стиля, используйте их, прежде чем покупать новые.
Или вы можете разработать свой собственный и обозначить пределы веса жирным шрифтом. Этот формат сделает ваше сообщение более понятным.

На каждом знаке должно быть указано:

• Название дороги и указывается ли вся дорога или ее часть.
• «Предписанные ограничения» (т.е. ограничения по весу)
• Периоды закрытия.
• Любые «исключения», например освобожденные автомобили.

Дата вступления в силу публикации должна предшествовать любому значительному периоду оттаивания. Температуры в разных штатах сильно различаются, но в целом Департамент транспорта штата Мэн (MaineDOT) обнаружил, что размещение дорог в начале марта является относительно обычным явлением. Используйте эту карту замораживания / оттаивания в масштабе штата, чтобы определить, когда размещать дороги. Это запрещает использование тяжелых транспортных средств в те теплые дни, когда поверхность дороги размягчается, а затем снова замерзает ночью. Транспортные средства не должны быть допущены к проезду по дорогам, которые не покрыты твердой мерзлотой.

Согласно правилу MaineDOT, обновленному в июне 2019 года, дорога считается «полностью замороженной» только тогда, когда температура воздуха составляет 32 F. или ниже, и в трещинах дороги (если она заасфальтирована) не видно воды. В качестве альтернативы, если температура воздуха составляет 32 градуса по Фаренгейту или ниже и в трещинах шоссе просвечивает вода, шоссе будет считаться «замороженным», если прилегающие гравийные подъездные пути, обочины или лужайки останутся замерзшими. На гравийной дороге «твердо замороженный» может означать, что на поверхности гравия осталось менее 1/4 дюйма «оттепели».

Последний день публикации может быть разным для штата. В обычно используемой дате 15 мая нет ничего «волшебного». Объявление должно оставаться в силе до тех пор, пока не сойдут морозы и не стечет вся лишняя вода. Как правило, лучше всего «наладить» пару недель, по истечении которых условия вернутся к «нормальным». Обычно государственные дороги размещаются до середины апреля на юге штата Мэн и до конца апреля / начала мая на севере штата Мэн.Поэтому рекомендуется указать дату окончания в начале мая. Используйте эту карту замораживания / оттаивания в масштабе штата, чтобы определить, когда размещать дороги.

По закону, «муниципальные служащие в пределах их соответствующего муниципалитета имеют те же полномочия, что и государственная полиция, в обеспечении соблюдения всех правил DOT, окружных комиссаров и муниципальных служащих, которые относятся к … «. Другими словами, уполномоченный или член совета может останавливать транспортные средства, но, вероятно, лучше всего оставить эти правоприменительные действия сотрудникам правоохранительных органов, которые знакомы с такими обязанности.Полицию штата или округа не нужно вызывать для задержания нарушителей. Если это делегировано, ваш местный констебль или полицейский имеет такие же полномочия. Нарушения считаются преступлениями класса E и нарушение карается штрафом в размере не менее 250 долларов «. Просто оформите уведомление о нарушении правил дорожного движения.