Светофор значение его сигналов в картинках: цвета по порядку, описание и значение. Пешеходного светофора фотографии

Детям о светофоре и правилах дорожного движения.

Внимание! Глядит в упор

На вас трехглазый светофор.

Зеленый, желтый, красный глаз —

Он каждому дает указ!

Изучать и знать правила дорожного движения необходимо для того, чтобы не подвергать свою жизнь опасности и не мешать движению транспорта. Просто так правил не бывает. У каждого правила есть свой смысл: почему так, а не наоборот.

Правила поведения на улице

• Знай основные правила движения общественного и личного транспорта.
• Не забывай, как надо переходить дорогу перед трамваем и троллейбусом.
• Дорогу переходи только по пешеходному переходу.
• Помни цвета светофора: красный — стой, зеленый — иди.
• Переходя дорогу, не разговаривай с друзьями, а посмотри сначала налево, потом направо.
• Не играй в мяч или в подвижные игры в местах, где неожиданно может появиться транспорт.
• В гололед или туман будь особенно внимателен на улице!
• Переходи дорогу сам правильно и учи этому младших, а старшим, если необходимо, помоги перейти улицу.

Красный свет нам говорит:

— Стой! Опасно! Путь закрыт!

Желтый свет — предупрежденье:

Жди сигнала для движенья.

Зеленый свет открыл дорогу:

Переходить ребята могут.

Знакомство с правилами перехода дороги

— Что делать, если красный сигнал уже вспыхнул, а вы уже начали переход?

Правильный ответ — вернуться назад, на тротуар, если вы только начали переходить дорогу. Если вы оказались на середине проезжей части, надо дожидаться зеленого сигнала, стоя на «островке безопасности» или на осевой линии, но нельзя пятиться назад или метаться между движущимися автомобилями.

Желтый сигнал — предупредительный. При желтом сигнале начинать переходить улицу нельзя.

Пересекать дорогу можно лишь при зеленом сигнале светофора. Вы, конечно, видели на дорогах светофоры, у которых нет желтого сигнала. Это светофоры пешеходные, их сигналы обязательны только для пешеходов.

Прежде чем на дорогу шагнуть,

Всегда осмотритесь: не опасен ли путь?

Налево сначала ты посмотри,

Направо потом, в середине пути.

Памятка соблюдения правил дорожного движения

• Переходи улицу только у перекрестков или там, где есть знак «Переход» или широкие поперечные полосы мостовой. И только тогда, когда на светофоре загорится зеленый свет.
• Если светофора здесь нет, то выходя на проезжую часть, посмотри сперва налево — приближается ли какая-нибудь машина. А как дойдешь до середины улицы, посмотри направо — не идет ли машина оттуда. А если идет, остановись и подожди, пока не пройдет.
• Не перебегай улицу перед движущимся транспортом. Подожди, пока пройдет.
• Если на перекрестке есть светофор, переходи улицу на зеленый свет или когда загорится сигнал «Идите».
• Стоящий на остановке автомобиль, автобус или троллейбус обходи только сзади, чтобы вовремя увидеть, не идет за ним другая машина, шофер которой тебя не видит. Но ещё лучше подождать, когда они уедут, и тебе станет видна вся улица.

Игра

(Ребята хором отвечают на вопросы «да» или «нет».)

Быстрая в городе езда? — Да!

Правила знаешь движения? — Да!

Вот в светофоре горит красный свет

Можно идти через улицу? — Нет!

Ну а зеленый горит, вот тогда

Можно идти через улицу? — Да!

Сел в трамвай, но не взял билет.

Так поступать полагается? — Нет!

Старушка, преклонные очень года,

Ты место в трамвае уступишь ей? — Да!

Лентяю ты подсказал ответ,

Что ж, ты помог ему этим? — Нет!

Молодцы, ребята, запомним,

Что «нет» и что «да»,

И делать как нужно,

Старайтесь всегда.

Если Вам понравилась статья, кликните на социальные кнопки, поделитесь с друзьями. Это лучшая благодарность автору.

Какими станут светофоры будущего — Quto.ru

Какие функции мог бы получить светофор нового типа?

Использование светодиодных экранов высокого разрешения, разумеется, предоставляют достаточную свободу для интеграции всевозможных функций. Но важно понимать, что светофор – объект, несущий определенную первостепенную функцию, значение которой не может и не должно быть упразднено или, вернее сказать, обесценено. Лишние функции могут отвлекать от главной сути и задачи светофора, в связи с чем необходимо соблюсти определенной степени гармонию, выраженную в простом и вместе с тем функциональном решении проблемы. Кстати, темой конкурса Lexus Design Award 2017 была философия “YET” (“И вместе с тем”), которая, по моему мнению, как нельзя лучше описывает и отражает ту самую гармонию между функциональностью, утилитарностью и эстетическими свойствами. Так что существующий концепт уже на данном этапе развития предусматривает возможность отображения тех или иных знаков дорожного движения, например, может предупредить о ремонте дороги на перекрестке с одной стороны и отрицает какие-либо “лишние” интеграции в виде отображения рекламы и иного контента.

Как такие светофоры вписываются в будущие концепции интеллектуального движения, когда они должны стать активной частью интеллектуальной городской системы, получая информацию и от беспилотных автомобилей?

Работа над концептом светофора буквально “открыла” глаза на возможное будущее дорожно–транспортной инфраструктуры в целом. Так, не исключаю, что развитие технологий, в том числе интенсивный рост интереса к формату виртуальной реальности принесет в будущем много значительных и контрастных изменений в устоявшиеся десятилетиями сценарии взаимодействия автомобилистов и пешеходов с инфраструктурой города. Разумеется, подобные изменения вряд ли произойдут в ближайшее время, тем не менее, их объективную вероятность исключать не хотелось бы. Так, не удивительно, что возможность взаимодействия светофора с автомобилем рассматривалась в первостепенном порядке. Открытым, разве что, остается вопрос в том, должен ли эту информацию получать: светофор от автомобиля или же наоборот?!

Методическая разработка непрерывной образовательной деятельности с детьми второй младшей группы «У нас в гостях Дядюшка Светофор»

Введение

На сегодняшний день одна из наиболее актуальных проблем – соблюдение правил дорожного движения. И самым тревожным являются дорожно-транспортные происшествия с участием детей. Чаще всего участниками дорожно-транспортных происшествий становятся дети-пешеходы. Основными причинами ДТП, совершённых по неосторожности несовершеннолетних пешеходов, являются переход дороги в неустановленном месте, неподчинение сигналам регулирования и игра вблизи проезжей части. В каждой третьей аварии пострадавшими являются дети дошкольного и младшего школьного возраста.

Обеспечение безопасности детей на улицах и дорогах, профилактика детского дорожно-транспортного травматизма является одной из наиболее насущных, требующая безотлагательного решения задача.

Мы считаем, что необходимо начинать учить детей соблюдать правила дорожного движения именно с младшего возраста, воспитывать у них внимательность и наблюдательность на дороге, чтобы избежать дорожно-транспортных происшествий.

Цель: закрепить знания детей о светофоре и назначении его сигналов.

Задачи:

1. Образовательная: познакомить детей со светофором, учить понимать значение красного, жёлтого и зелёного сигналов светофора; 

2. Развивающая: развивать навыки связной речь, внимание, память.

3. Воспитательные: воспитывать умение применять в повседневной жизни полученные знания.

Основная часть

Адресат: вторая младшая группа.

Форма проведения: познавательное занятие.

Реализуемая образовательная область: «Познавательное развитие».

Интеграция образовательных областей: «Речевое развитие», «Физическое развитие», «Социально-коммуникативное развитие».

Виды деятельности: игровая, двигательная, коммуникативная, познавательно-исследовательская.

Материалы и оборудование: макет светофора с четырьмя сторонами, экран с изображением улицы города, дидактическая игра «Найди и собери» (разрезные картинки дорожных знаков), три кружка: красного, желтого, зеленого цвета.

Предварительная работа: Дидактическая игра «Собери светофор», беседы на тему правила поведения на дороге и на улице, просмотр мультфильмов «Смешарики. Азбука безопасности».

Ход непосредственной образовательной деятельности:

Воспитатель: -Здравствуйте ребята! Я сегодня шла к вам в детский сад и по дороге встретила Дядюшку Светофора. Он стоял и очень грустил. Оказалось, что он приехал к нам в город на экскурсию и так увлекся рассматриванием достопримечательностей, что даже не заметил, как растерял все свои сигнальные цвета. Может мы поможем нашему гостю?

Дети: Да, поможем.

Воспитатель: — Отлично, ребята. А прежде чем отправиться на поиски мы с вами поиграем в игру и вспомним некоторые правила поведения на дороге и улице. Игра называется «Можно-нельзя». Вы готовы? (Ответы детей.)

Воспитатель: -Играть на проезжей части можно или нельзя? (нельзя)

— перебегать улицу в неположенном месте? (нельзя)

— переходить дорогу на зеленый сигнал? (можно)

— гулять по тротуару(можно)

— проходить возле арки, не посмотрев в нее? (нельзя)

— переходить дорогу по зебре? (можно)

Воспитатель: — Молодцы ребята. Теперь, вспомнив правила, мы можем отправляться на поиски сигналов светофора.

Дети берутся за руки, проходят змейкой под веселую музыку. По дороге они встречают грустного мишку Тимошу.

Воспитатель: — Ребята, смотрите, на скамейке мишка сидит, может у него спросим, не видел ли он цвета? (Ответы детей.)

Воспитательница: — Здравствуй мишка! Мы с ребятами помогаем нашему гостю Дядюшке Светофору найти его сигналы. Ты случайно не находил?

Мишка: — Я сегодня гулял и нашел желтый огонек. Может вы его ищите?

Воспитатель:- Мишка, это не простой огонек, может это сигнал светофора? Ребята, подскажите, у светофора есть желтый сигнал? (Ответы детей.)

Мишка: — Но я вам просто так его не отдам. Давайте, я вам загадки загадаю:

Какой сигнал нам говорит:

«Проходите- путь открыт» (зеленый).

Все водителю расскажет,

Скорость верную укажет.

У дороги, как маяк,

Добрый друг-дорожный…(знак)

Какое животное помогает нам переходить улицу? (зебра)

Полосатая указка,

Словно палочка из сказки (жезл).

Мишка: — Ну молодцы ребята. Развеселили меня. Держите ваш сигнал, он вам нужнее.

Дети берутся за руки и дальше идут змейкой, находят письмо. Сообщают об этом воспитателю.

Воспитатель: — Ребята, давайте поскорей узнаем, что там написано. (Открываем письмо.)

«Здравствуйте! Меня зовут лиса Алиса. Мне сказали, что вы отличные помощники. Помогите мне правильно собрать дорожные знаки, а за это, я вам отдам зеленый сигнал светофора!»

Проводится дидактическая игра «Найди и собери». В конверте лежат разрезные картинки дорожных знаков, дети достают их и собирают. Заходит лиса Алиса.

Лиса: — Ой, ребята, вы так быстро все собрали. Спасибо вам большое. Вот ваша награда.

Воспитатель: — Ребята, вы наверно все устали. Давайте немного отдохнем. Сядем на лужок и поиграем в игру. Выполняется пальчиковая игра «Светофор».

Воспитатель: Ну а сейчас ребята отправимся дальше в путь дорогу.

Дети берутся за руки и дальше идут змейкой.

Появляется ежик, а на спине у него красный сигнал в виде круга.

Воспитатель: Ежик, здравствуй. Мы долго с детьми путешествуем в поисках красного сигнала, который потерял Дядюшка Светофор. А что это у тебя на спине.

Ежик: Здравствуйте, ребята. Я гулял и нашел красное яблоко. Вот несу его к себе в нору.

Дети начинают говорить ежику, что это не яблоко, а потерянный сигнал светофора.

Ежик: Раз так, я тоже очень хочу помочь Дядюшке Светофору и верну красный сигнал вам.

Воспитатель и дети: Спасибо тебе большое ежик.

Ежик: Только передайте Дядюшке Светофору, что бы в следующий раз он был очень внимательным и не терял свои сигналы. Без светофора нам не обойтись.

Воспитатель: Хорошо, до свидания, ежик. Ребята, мы нашли с вами все сигналы светофора и значит отправляемся к Дядюшке Светофору.

Дети берутся за руки и идут змейкой. Доходят до Дядюшки Светофора.

Воспитатель: Дядюшка Светофор, мы нашли все потерянные сигнальные цвета. И сейчас тебя починим. Ребята, только давайте еще раз вспомним, где должен быть красный сигнал? (вверху) Зеленый? (внизу) Желтый? (посерединке). Молодцы!

Дядюшка Светофор: Спасибо вам, ребята. А сейчас послушайте.

Слушай и запоминай

И всегда их выполняй!

Загорелся красный свет,

Стой, малыш, прохода нет!

Желтый свет смотри горит

Стой еще нам говорит.

А зажегся свет зеленый

Проходи мой друг ученый.

Помни правила движенья

Как таблицу умноженья! (Абдульмахмуд Рахимов.)

В этом стихотворении использует слово «свет», но красный, желтый, зеленый – это «сигналы» светофора.

Воспитатель: Спасибо, Дядюшка Светофор. Мы с ребятами обязательно будем помнить о сигналах светофора.

Заключение

Главная задача воспитателей доступно разъяснить правила ребенку, а при выборе формы обучения донести до детей смысл опасности несоблюдения правил, при этом не исказить их содержание. Детей необходимо обучать не только правилам дорожного движения, но и безопасному поведению на улицах, дорогах, в транспорте.

Выбор совместной деятельности в виде игры-поиска позволяет положительно сформировать знания детей о светофоре и значении его сигналов. Дети с большим интересом включаются в игру и самостоятельно могут решать проблемные задачи, проявляют чувство ответственности. Они знают: что означают сигналы светофора и как переходить дорогу. Дети стали более раскрепощены и самостоятельны.

Мы убедились в том, что такой подход к обучению детей правилам дорожного движения дает положительные результаты.

Список использованной литературы

1. Гарнышева Т.П. Как научить детей ПДД? Планирование занятий, конспекты, кроссворды, дидактические игры. -СПб.: ООО ИЗДАТЕЛЬСТВО «Детство- Пресс» , 2010.
2. 2. Данилова Т.И. Программа «Светофор». -СПб., издательство «Детство- Пресс», 2009.
3. Кобзева Т.Г. «Правила дорожного движения. Система обучения дошкольников». — Издательство: «Учитель» (2018)
4. Саулина Т.Ф. Знакомим дошкольников с правилами дорожного движения: Для занятий с детьми 3-7-лет.- М.: МОЗАИКА – СИНТЕЗ, 2016.- 112с.

Арканзас DMV: светофоры и сигналы

А теперь самое интересное: часть со всеми красивыми картинками!

Вот краткое руководство о любых светофорах, с которыми вы можете столкнуться, и о том, что они означают:

Сплошной красный — Вопреки тому, что, по-видимому, считают многие подростки, сплошной красный свет не означает: «Продолжайте движение вперед, поскольку свет означает стать зеленым ». Мы ценим, что вы спешите в торговый центр, но пара патронов, которые вам нужны, все равно будет там через пять минут.ОСТАНОВИТЕСЬ на всех красных светофорах, пожалуйста. Пока нет знака, указывающего, что вы не можете повернуть направо на красный, вы можете сделать это , предполагая, что вы сначала пришли к ПОЛНОЙ ОСТАНОВКЕ и уступили дорогу пешеходам, велосипедистам, другим транспортным средствам или сбежали. кошки из джунглей, которые могут оказаться на вашем пути.

Красная стрелка — Это также означает «СТОП». Угадайте, что вы не можете сделать, когда видите этот сигнал? Поверните направо, верно! Эй, кто-то изучает их цвета и формы, не так ли?

Мигающий красный — У нас есть еще один красный сигнал, поэтому мы предполагаем, что он имеет какое-то отношение к остановке.Был прав! Когда вы видите этот свет, это означает то же самое, что и знак остановки. Вы должны полностью остановиться, но затем можете продолжить движение вперед, если решите, что это безопасно. Иногда мигающий красный свет означает, что светофор сломан, поэтому помните о других автомобилях, которые также могут пытаться пересечь перекресток.

Горит желтым — Вы можете подумать, что этот сигнал означает «ЗАМЕДЛЕНИЕ», но это не совсем точно. Например, если вы почти подошли к перекрестку, и свет изменился на желтый, и вы начали замедляться, возможно, вы медленно скользите через этот перекресток, когда Сэмми, Демон Скорости, движется в вашу сторону слева.Вместо этого это означает «ВНИМАНИЕ». Вам следует замедлить движение до остановки, если у вас нет достаточно времени для безопасной остановки; в этом случае вам следует продолжить движение через перекресток. Только не начинайте либерально относиться к своей интерпретации того, сколько времени вам нужно, чтобы безопасно остановиться. Если вам нужно надеть очки по рецепту, чтобы прочитать этот уличный знак, скорее всего, у вас будет достаточно времени, чтобы замедлить темп.

Помните: желтый свет — не проблема. Светофор не ставит вам все в лицо и не высмеивает вас за то, что вы не смогли вовремя проехать перекресток.Просто отпустите — мы увидим еще много зеленых огней в вашем будущем.

Yellow Arrow — Поскольку вы очень умны, мы уверены, что вы уже довольно хорошо представляете, что это означает. Если вы собираетесь повернуть в указанном направлении, действуйте осторожно и делайте это только в том случае, если вы сможете проехать перекресток до того, как изменится сигнал. Если вам не хватает экстрасенсорных способностей, и вы не совсем уверены, хватит ли у вас времени, перестраховаться и сбавить обороты.

Мигает желтым — это желтый свет, который носит плащ и открывается для посторонних в метро.Подождите, поцарапайте это. Фактически это означает, что вы должны «ДЕЙСТВОВАТЬ ВНИМАТЕЛЬНО». Вам не нужно останавливаться полностью, но вам следует снизить скорость и быть более внимательным, чем обычно (и вы уже должны быть чертовски внимательными).

Мигающая желтая стрелка — Если вы видите этот сигнал, вы можете осторожно повернуть в указанном направлении, но только после того, как уступите дорогу встречным транспортным средствам и пешеходам. Не то, чтобы когда-нибудь нельзя было избегать столкновений с машинами или людьми.

Сплошной зеленый — Сплошной зеленый цвет сделан из людей! Возможно, вы слишком молоды для этого, но не переживайте.Хотя это действительно забавно — просто поверьте нам. В любом случае, столкнувшись с этим светофором, не думайте сразу, что вы можете «ИДТИ». Некоторые водители нажимают на педаль газа, как только видят этого щенка, но, как всегда, вы должны осознавать свое окружение. Прежде чем продолжить, убедитесь, что ни один автомобиль, пешеход, велосипедист или кошка из джунглей не проезжают перекресток — чувак, откуда все эти кошки из джунглей? Если вы поворачиваете налево, убедитесь, что вы можете безопасно повернуть до того, как приближается встречный транспорт.Это также самый экологичный из всех светофоров. Да, мы пошли туда.

Зеленая стрела — Да, это означает, что Оливер Куин, супергерой со стрелами-трюками, вот-вот появится. Ботан. На самом деле этот сигнал означает, что вы можете сделать защищенный поворот в указанном направлении. Еще раз, постарайтесь не переехать старушек с ходунками, которым может потребоваться несколько дополнительных секунд, чтобы добраться до бордюра.

Синий свет с оранжевыми полосами — Вы, наверное, ели плохих моллюсков.Обратитесь в ближайшую больницу и немедленно обратитесь за медицинской помощью.

Затмение светофора — Если вы подъезжаете к перекрестку, на котором обычно есть светофоры, и не видите никаких огней, это означает одно из трех:

1. Ваши глаза закрыты. Немедленно откройте их и продолжайте.
2. Русские их взяли.
3. Произошла просто механическая неисправность, и фары в настоящее время не работают. В этом случае (надеюсь, наиболее вероятном из трех) относитесь к ситуации так, как если бы вы подъезжали к перекрестку со знаками остановки на всех углах.Действуйте осторожно, некоторые тупицы могут подумать, что отключение электричества — это приглашение к общедоступному трафику.

История светофоров Нью-Йорка

Устали от автомобилей и мотоциклов, которые едут на красный свет? Как насчет того, чтобы вообще не было света? Такова была транспортная система Нью-Йорка до 1920 года, когда серия высоких голых башен поднялась по центру Пятой авеню, мигая красными и зелеными огнями на фоне растущего натиска автомобилей. Два года спустя они были заменены грозно элегантными башнями из бронзы и гранита, которые внесли огромный вклад в создание прекрасного города, но были разрушены в течение десятилетия, став жертвами увеличения трафика.

У Библиотеки Конгресса есть веб-сайт оцифрованных фотографий и ранних фильмов о Нью-Йорке, который называется «Память Америки». Если вы посмотрите полдюжины фильмов, действие которых происходит в Нью-Йорке, становится ясно, что, за исключением нескольких полицейских, правила дорожного движения сводились к «эй, осторожно!»

Моя книга «Пятая авеню, 1911 год, от начала до конца» (Довер, 1994) охватывает большинство кварталов от Вашингтон-сквер до 93-й улицы, и на фотографиях нет ни светофора, ни знака, хотя На многих перекрестках явно дежурили милиционеры.

Но автомобили усложняют ситуацию, и безопасность становится все более серьезной проблемой. В 1913 году «Нью-Йорк Таймс» сообщила о городском «Жатве смерти» — это фактический заголовок — с 1910 по 1912 год о трех различных типах транспортных средств: число погибших от повозок и повозок снизилось за два года до 177 с 211; и трамваев — до 134 с 148. Но количество погибших в автомобилях почти удвоилось — до 221 с 112. Девяносто пять процентов погибших, по данным The Times, составляли пешеходы. (В 2013 году 156 пешеходов погибли из-за автомобилей.)

Влиятельные ритейлеры на Пятой авеню, без сомнения, сочувствовали, но у кассы им навредило заторможенное движение, и давление на проспект росло. Переход с 57-й на 34-ю улицу может занять 40 минут.

В 1917 году был опытный светофор, но просуществовал он недолго. Так, в 1920 году в Нью-Йорке загорелся первый постоянный светофор — подарок доктора Джона А. Харрисса, врача-миллионера, увлеченного уличными условиями. Его конструкция представляла собой уютный деревянный сарай на стальной решетке, из которого полицейский менял сигналы, давая от одной до двух минут для каждого направления.Хотя значения, которые мы придаем красному и зеленому, теперь кажутся естественным порядком вещей, в 1920 году зеленый означал, что движение на Пятой авеню должно было прекратиться, чтобы можно было продолжить движение через город; белый означал идти. Большинство перекрестков и Пятая авеню все еще оставались двусторонними.

Сигналы врача были так хорошо приняты, что в 1922 году Ассоциация Пятой авеню подарила городу за 126 000 долларов новый набор сигналов — семь декоративных бронзовых башен высотой 23 фута, расположенных на перекрестках Пятой улицы с 14-й по 57-ю. Улицы.Созданные Джозефом Х. Фридлендером, они были самой элегантной уличной мебелью, которую когда-либо имел город. Это было время, когда повышение общественного вкуса с помощью гражданской красоты считалось подходящей целью для правительственных усилий. В 1923 году журнал «Архитектура» высказал мнение, что «понять прекрасное — значит вызвать любовь к прекрасному, расширить границы человеческой гордости, удовольствий и достижений».

Башни доктора Харрисса выглядели бы как дома на железнодорожной грузовой станции; Башни Фридлендера были достойным украшением самых благородных общественных мест Нью-Йорка, таких как передний двор Нью-Йоркской публичной библиотеки или Плаза на 59-й улице.

По неустановленным причинам башни были размещены не в центре перекрестков, а в нескольких футах к северу или югу от пешеходных переходов — водители через город едва могли их видеть. Новые огни якобы сократили эту поездку с 57-й до 34-й до 15 минут. Вскоре светофоры стали похожи на ноутбуки в классах: все были за них.

На большинстве больших проспектов есть светофоры гораздо более простой конструкции, расположенные на углах. В 1927 году нынешняя система красного, желтого и зеленого цветов была общепризнана, но «Таймс» сообщила, что в Нью-Йорке отказались от желтого предупредительного светового сигнала, потому что это «искушение для автомобилистов проехать через перекрестки».”

Автомобили продолжали наводнять улицы, и через несколько лет полиция решила, что роскошные транспортные вышки Фридлендера блокируют проезжую часть. Это потребовало некоторой убедительности, но Ассоциация Пятой авеню решилась их уничтожить, и в 1929 году Фридлендер был отозван, чтобы разработать новый двухцветный светофор, также бронзовый, для размещения на углах. Они были увенчаны статуями Меркурия и просуществовали до 1964 года. Некоторые из статуй Меркурия сохранились, но башни Фридлендера 1922 года полностью исчезли.

Оглядываясь назад, можно сказать, что автомобиль открывается как клин, открывающий новый вид города. Пешеходы были отделены от улиц, на которые раньше у них был беспрепятственный доступ. Скорость автомобилей, а не конных повозок, стала метрикой. Уличные автомобили, которые были заложниками своих фиксированных маршрутов, часто останавливались из-за пробок. Сами улицы стали наслоены регулированием за регулированием, покрытым знаками, фонарями, стрелками и стойками, ни одна из которых не была такой элегантной, как транспортные башни на Пятой авеню 1922 года.

Проезд на красный свет / стоп-сигнал

Это, пожалуй, самый универсальный светофор: красный свет. Все мы знаем, что это значит, когда мы это видим: Стоп. То же самое и с повсеместным красным знаком остановки. Тем не менее, от побережья до побережья каждый день пишутся сообщения о дорожном движении для бегущих стоп-сигналов или знаков остановки.

Билет на красный свет может быть результатом множества различных маневров. Водитель может не останавливаться достаточно долго (знаменитая «остановка в Калифорнии» или «роликовая остановка»), либо камера слежения за дорожным движением может сфотографировать водителя, находящегося на перекрестке.Все зависит от правил и правоприменения в вашей конкретной области.

Закон о дорожном движении

Во всех штатах действуют законы о дорожном движении, которые прямо требуют «подчиняться сигналам и устройствам управления движением» (или аналогичным формулировкам), что означает, что водители должны соблюдать и подчиняться всем светофорам и знакам остановки при управлении транспортными средствами.

Наиболее частым нарушением правил дорожного движения, связанным с сигналами и устройствами управления движением, является «проезд» на красный свет или знак остановки — когда водитель проезжает перекресток:

• Когда на светофоре горит красный свет (или красная стрелка поворота), или
• Без полной остановки и соблюдения требований полосы отвода при размещении знака «Стоп».

Положение о красном свете / знаке остановки

Ниже вы найдете список законов о запрещении проезда на красный свет и знак остановки для всех 50 штатов (и округа Колумбия). Если вам нужна дополнительная информация, посетите раздел «Законы о водительских правах FindLaw».

Нанять поверенного по вопросам дорожного движения

Самостоятельно бороться с штрафом за нарушение правил дорожного движения непросто. Правила дорожного движения и процедуры дорожного суда могут сбивать с толку. Подумайте о том, чтобы поговорить о вашем деле сегодня с опытным местным юристом по билетам.

Обнаружение светофора в реальном времени с использованием частотных диаграмм с помощью высокоскоростной камеры

Abstract

широко используются в качестве светофоров. Поскольку большинство светодиодных светофоров работают на альтернативных источниках питания, они мигают на высоких частотах, даже вдвое превышающих их.Мы предлагаем метод обнаружения светофора по изображениям, снятым высокоскоростной камерой, которая может распознавать мигающий светофор. Этот метод надежен при различном освещении, поскольку он может обнаруживать светофор, извлекая информацию из мигающих пикселей с определенной частотой. Метод состоит из шести модулей, включая полосовой фильтр и фильтр Калмана. Все модули работают одновременно для обработки в реальном времени и могут работать со скоростью 500 кадров в секунду для изображений с разрешением 800 × 600.Этот метод был проверен на исходном наборе данных, снятом высокоскоростной камерой при различных условиях освещения, таких как закат или ночная сцена. Отзыв и точность оправдывают обобщение предложенной системы обнаружения. В частности, он может обнаруживать светофоры с другим внешним видом без настройки параметров и без необходимости изучения наборов данных.

Ключевые слова: обнаружение светофора, интеллектуальные транспортные средства, высокоскоростная камера, обработка изображений, системы реального времени

1.Введение

Автомобили играют важную роль в современном обществе. Современные автомобили дешевле, быстрее и во многих случаях удобны в использовании; однако каждый год происходит много несчастных случаев. Статистические данные показывают, что 94% всех дорожно-транспортных происшествий происходят из-за человеческой ошибки, и ежегодно в Соединенных Штатах регистрируется примерно 38 000 смертей в результате дорожно-транспортных происшествий [1]. Были проведены значительные исследования и разработки в области автономных транспортных средств и усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS), которые, как ожидается, будут предсказывать опасные события и снижать количество дорожно-транспортных происшествий.Однако создание автоматических систем вождения — непростая задача. Перекресток, который контролирует поток транспортных средств и пешеходов, является важным аспектом для автономного вождения. В 2017 году в результате дорожно-транспортных происшествий с проездом на красный свет в США погибло 890 человек [2]. Автоматическая система вождения может принимать важные решения по безопасности в соответствии с состоянием светофора. Следовательно, он должен уметь надежно распознавать состояние светофора с большого расстояния и в режиме реального времени.Такая система автоматического обнаружения еще не разработана. Как обсуждалось в [3], обнаружение светофора для сложных сцен представляет собой серьезную проблему. Некоторые из факторов, влияющих на эти сложные сцены, включают различные условия освещения; неполные формы из-за окклюзии; очень мало пикселей для обнаружения дальних светофоров; и размытость изображения из-за высокоскоростного вождения.

Система обнаружения требует, чтобы камера распознавала состояние диаграммы направленности светофора.Поэтому многие системы обнаружения светофора основаны на методах обработки изображений. Многочисленные методы основаны на техниках зрения. Их можно разделить на три подхода; подходы на основе эвристических моделей, подходы на основе обучения и подходы на основе вспомогательных сенсоров. Подход, основанный на эвристической модели, использует визуальные характеристики светофора, такие как цвет и форма [4,5,6,7]. Этот подход интуитивно понятен, а настройка параметров проста. Подход, основанный на обучении, требует множества изображений светофора для построения нейронной сети, которая обнаруживает светофор.Из-за быстрого развития методов машинного обучения это в настоящее время один из самых популярных подходов [8,9]. Некоторые методы, основанные на наклоне, включают не только обнаружение светофора, но и обнаружение автомобилей [8], и были разработаны подходы, распознающие полосу движения светофора [10,11]. Подход, основанный на вспомогательных датчиках, использует датчики, отличные от камеры, для выполнения точного обнаружения путем интеграции информации [12]. Обычно для этого подхода требуется предварительная карта с трехмерным расположением светофора и перекрестка [13,14].Поскольку создание карты требует больших затрат, использовать ее на большой площади неудобно. Поэтому область применения этого подхода ограничена.

Внешний вид светофора зависит от страны, региона и производителя. Различия во внешнем виде затрудняют обнаружение подходов, основанных на эвристической модели и обучении. Напротив, светодиодные светофоры широко используются, потому что они могут обеспечить лучшую энергоэффективность. Поскольку светодиодный светофор работает от переменного тока, он мигает пропорционально входной мощности переменного тока.Светодиодные светофоры мигают с высокой частотой, и ни невооруженный глаз, ни стандартные камеры не могут это распознать. Высокоскоростная камера может снимать изображения со скоростью несколько сотен кадров в секунду и распознавать светодиодные светофоры. В [15] была предложена гибридная система обнаружения светофора, сочетающая частотный анализ и визуальную информацию с высокоскоростной камерой. Этот подход кодирует изменение яркости пикселей. После этого он обнаруживает светофор, выделяя из изображения временного ряда область, которая показывает конкретный образец мигания.Распознавая мигающий светофор, этот подход может обеспечить более надежное обнаружение по сравнению с традиционными методами, которые используют только визуальную информацию.

Хотя предыдущие работы были выполнены с высокой точностью, от практического применения они еще далеко. Ложное обнаружение наблюдалось в сценах, в которых есть объекты, отражающие нерегулярно или содержащие мигающие самосветящиеся объекты, такие как электронные доски объявлений. Кроме того, традиционный метод не может обрабатывать несколько сотен изображений в реальном времени.В этом исследовании предлагается метод обнаружения светофора в реальном времени на основе мигающих светодиодных индикаторов. Эта система может выполнять обнаружение более надежно в тяжелых условиях освещения. Вклад этого исследования включает создание надежной системы с характеристиками в реальном времени, которые не могут быть достигнуты с помощью обычного гибридного детектора светофора. Ключевыми элементами для достижения повышенной устойчивости являются извлечение мигания с помощью полосового фильтра и оценка состояния с помощью фильтра Калмана.В предлагаемом методе все модули обработки работают в параллельном конвейере для увеличения пропускной способности. Поэтому в этом исследовании был реализован метод обнаружения с кратким алгоритмом, который не требует большого объема вычислений для обработки в реальном времени.

В следующем разделе будут обсуждаться связанные работы. В третьем разделе описан предлагаемый метод обнаружения светофора, а в четвертом разделе представлены результаты проверки эффективности этого метода. Наконец, в последнем разделе представлены выводы этого исследования и нашей будущей работы.

2. Связанные работы

Многие предыдущие исследования были сосредоточены на визуальной информации. Мы классифицируем методы обнаружения светофоров в соответствии с подходами, использованными в предыдущих исследованиях.

2.1. Обнаружение на основе эвристической модели

Подход на основе эвристической модели использует информацию о цвете, форме, местоположении и краях светофора [4,5,7,16]. В некоторых исследованиях комбинация нескольких типов данных повысила точность обнаружения [6,17]. Параметры и алгоритмы очень интуитивно понятны и могут иметь широкий спектр применений.Некоторые методы, которые концентрируются на цвете светофоров, выполняют обнаружение путем извлечения определенного цвета в цветовом пространстве RGB. Также были предложены методы, использующие цветовое пространство HSV [6,16] или цветовое пространство LAB [4,7]. Между тем, некоторые методы, которые фокусируются на краях и форме светофоров, выполняют обнаружение с использованием преобразования Хафа, которое выделяет круглые области [17]. В других подобных методах для выделения круглых областей используются обнаружение прожектора или преобразование радиальной симметрии [4,17].В [18] был предложен метод установки нескольких камер с разными углами обзора для обнаружения светофора в широком диапазоне.

2.2. Обнаружение на основе обучения

Подходы на основе обучения стали популярными в последние годы благодаря быстрому развитию машинного обучения и методов обнаружения объектов [19,20]. По сравнению с подходами, основанными на эвристических моделях, подходы, основанные на обучении, требуют гораздо большего количества обучающих данных и вычислительной мощности.Однако они превосходят другие из-за их большей устойчивости к вариациям и меньшей склонности к переобучению. В [21] был предложен метод сокращения кандидатов на светофоры в зависимости от положения и размера. В некоторых методах обнаружения регионы, не являющиеся светофорами, часто принимаются в качестве кандидатов. Более того, эти методы предназначены для сокращения вычислений в процессе распознавания. Важно не только обнаруживать светофоры, но и выбирать их в соответствии с текущей полосой движения автомобиля для практического применения.Некоторые методы обнаруживают светофоры и классифицируют полосу движения светофора с помощью CNN [10,11]. В [22] обнаружение светофора было основано на глубокой нейронной сети и предшествующей карте. Они использовали предыдущую карту для выбора светофоров, соответствующих текущей полосе движения транспортного средства, среди огней, обнаруженных сетью. Путем оценки местоположения соответствующих светофоров на изображении этот метод позволил эффективно снизить количество ложных срабатываний. Существуют детекторы, которые используют эвристический подход для выбора интересующей области, чтобы включить легкие и работающие в реальном времени детекторы, при этом все еще используя распознавание CNN [23].Как правило, подходы, основанные на обучении, требуют дорогостоящего сетевого обучения. Однако трансферное обучение можно использовать для сокращения вычислительных и временных ресурсов во время обучения [24,25]. В некоторых случаях высокая точность распознавания достигается за счет объединения функций HOG и функций, извлеченных CNN [9]. Также изучались сетевые модели, такие как RetinaNet [26] и YOLO [8,22]. Между тем, был предложен метод разработки оригинального фильтра подавления фона и обучающих коэффициентов фильтра с использованием множества изображений светофора без использования нейронной сети [27].

2.3. Обнаружение на основе дополнительных датчиков

Подход на основе дополнительных датчиков использует дополнительные датчики, такие как GNSS, акселерометр, гироскоп, стереовидение и LiDAR. Более того, в некоторых случаях смартфон используется как датчик для обнаружения светофоров [12]. Эффективное обнаружение достигается с помощью IMU и самоопределения, которые помогают ограничить диапазон поиска на изображении. В [13,14] предлагаются методы, которые могут прогнозировать положение появления светофоров в поле зрения камеры на основе собственного местоположения, оцененного с помощью LiDAR и GNSS, и предыдущей карты.Эти исследования также предложили эффективный способ создания предыдущей карты с помощью стереокамеры. Методы, в которых использовались вспомогательные датчики, позволяют очень точно обнаружить светофор. Однако эти методы обычно требуют дорогих датчиков в дополнение к стоимости создания предыдущей карты.

2.4. Обнаружение гибридного светофора

З. Ву продемонстрировал эффективность гибридного подхода [15]. Самым большим преимуществом гибридного подхода является то, что он обнаруживает светофор в ночное время, когда жилье практически невозможно распознать, а свет труднее отличить от других огней.Это связано с тем, что гибридный подход использует не только визуальную информацию, но также и частотную информацию. показывает светофор, управляемый переменным током 50 Гц, сделанный камерой со скоростью 500 кадров в секунду. Это явление незаметно невооруженным глазом, но может быть обнаружено высокоскоростной камерой. Поскольку почти нет объектов, мигающих так же быстро, как светофор, их можно обнаружить, выделив область мигания. Хотя предыдущие исследования показали высокую точность во многих сценах, она все еще далека от практического применения для автоматических систем вождения или систем помощи водителю.

Пример мигания светодиодного светофора, наблюдаемого камерой со скоростью 500 кадров в секунду. Временные интервалы составляют 2 мс.

Этот подход недоступен в районах, где такие светофоры не установлены, или на автомобилях, не оборудованных скоростными камерами. Однако очень полезно обнаруживать светофор ночью или вечером, что сложно сделать другими подходами. Использование скоростной камеры имеет и другие преимущества. Во-первых, не нужно устранять проблемы с мерцанием, вызванные миганием светофора.Кроме того, изображения не размываются, даже если автомобиль движется с большой скоростью.

3. Система обнаружения светофора в реальном времени

3.1. Обзор

В данном исследовании рассматривался случай, когда светофор приводился в действие переменным током 50 Гц; таким образом, лампа мигает со скоростью 100 кадров в секунду. Для этого исследования на автомобиле была установлена ​​высокоскоростная камера, работающая со скоростью 500 кадров в секунду, поскольку она могла сделать пять изображений за один период мигания лампы. Предлагаемая система обнаружения состоит из шести модулей, которые включают загрузку, полосовой фильтр, бинаризацию, буферизацию, обнаружение и классификацию.Обзор предлагаемого метода обнаружения представлен в.

Процедура предлагаемого метода обнаружения светофора.

Модуль загрузки извлекает изображения с камер. В эксперименте, описанном в четвертом разделе, данные изображения считывались из сохраненного видеофайла. Подчеркнем, что эти данные не были получены непосредственно с камеры автомобиля. Кроме того, модуль полосового фильтра применяет полосовой фильтр к полутоновому входному изображению в частотной области, а не в пространственной области.Этот фильтр увеличивает область мигания со скоростью 100 кадров в секунду. Модуль бинаризации сначала оценивает состояние динамики светофора, которое включает в себя амплитуду, смещение и фазу мигания. Он использует фильтр Калмана для оценки состояния. Впоследствии он определяет соответствующий порог для преобразования в двоичную форму отфильтрованного изображения на основе оцененного состояния и, наконец, преобразовывает в двоичную форму отфильтрованное изображение. Модуль буферизации ретранслирует изображение, которое имеет более сильные сигналы по сравнению с предыдущими изображениями.Это связано с тем, что трудно распознать цвета и области изображения с не максимальной яркостью. Модуль обнаружения извлекает контуры из пикового двоичного изображения. Кроме того, размер и форма используются для исключения кандидатов во избежание ложных срабатываний. Модуль классификации классифицирует цвет лампы с помощью контуров и изображений RGB. Машина опорных векторов (SVM) использовалась для классификации на три класса: красный, желтый и зеленый. иллюстрирует сводку обработанных изображений для каждого модуля.Как показано на рисунке, зеленый светофор был успешно обнаружен.

Последовательность обработки изображений каждым модулем системы.

3.2. Модуль полосового фильтра

Этот модуль улучшает область мигания с определенной частотой, применяя полосовой фильтр к полутоновому изображению с течением времени. Мы использовали БИХ-фильтр, который имел крутые частотные характеристики даже при малых размерах, чтобы уменьшить объем вычислений, необходимых для обработки в реальном времени.показаны условия проектирования полосового фильтра.

Таблица 1

Состояние полосового фильтра.

Фильтр типа II

Заказ

Пример изображений, которые были подвергнуты фильтрации, приведен во второй строке.

Модуль полосового фильтра требует больше вычислений, чем любые другие модули. Каждая операция фильтрации требует сложения и умножения чисел с плавающей запятой в порядке, в несколько раз превышающем количество пикселей. Кроме того, операция должна выполняться несколько сотен раз в секунду из-за высокоскоростной камеры. Если эти вычисления выполняются простым способом, производительность в реальном времени легко выйдет из строя. Поэтому мы разработали несколько методов увеличения скорости вычислений.В поле зрения автомобильной камеры область, в которой светофор появляется на изображении, ограничена. Поэтому мы решили не обрабатывать участок, где не будет светофоров. Полосовые фильтры выполняли умножение и суммирование чисел с плавающей запятой. Следовательно, зависимость данных и условное ветвление отсутствовали. Основываясь на этом свойстве, мы реализовали процесс фильтрации, используя параллельную обработку с несколькими данными одной инструкции (SIMD) и OpenMP.В частности, с помощью набора команд Intel AVX512 можно было одновременно умножать 16 пар объектов с плавающей запятой одинарной точности. Построив БИХ-фильтр с такими инструкциями, время вычислений было значительно сокращено.

3.3. Модуль бинаризации

Для исследования была необходима бинаризация изображения, которое было применено к полосовому фильтру, чтобы эффективно выделить мигающую область. Существует два метода бинаризации: один — использовать общий порог для всего изображения, а другой — адаптивно использовать переменный порог для каждого пикселя в соответствии с окружающими пикселями.Мы выбрали первый метод, в котором использовался общий порог, поскольку он уменьшал вычислительные затраты. Соответствующий порог бинаризации зависит от условий. В частности, вид светофора на изображении, сделанном днем ​​и ночью, значительно отличается. Оценивалось состояние светофора. Он включал амплитуду, смещение и фазу мигающего светофора. Расчет соответствующего порога устранил помехи, сохранив светофор на изображении.Для оценки состояния в этом исследовании предполагалось, что все светофоры на изображении находятся в одном и том же состоянии. Это означает, что когда на изображении есть светофор, амплитуда и фаза мигания для всех светофоров одинаковы. показывает пример, в котором фазы всех светофоров совмещены. На рисунке все лампы кажутся выключенными, потому что все амплитуды всех источников света одновременно минимальны.

Пример светофора с одинаковой фазой мигания.

После того, как изображение было пропущено через полосовой фильтр, значение пикселя, соответствующее мигающему светофору, было получено на основе абсолютного значения синусоидальной волны. Однако значение пикселя в другой области было подавлено. Яркость каждого пикселя изображения была изменена, как показано на.

Изменение яркости для каждого пикселя.

На рисунке красная кривая представляет пиксель, соответствующий светофору, а оранжевая кривая представляет области без светофора.Здесь огибающую яркости можно аппроксимировать с помощью следующего уравнения:

яркость = A | sin2πft | + b

(1)

где A и b меняются в зависимости от условий освещения, а f — частота переменного тока.

Когда разработанный выше полосовой фильтр применялся к видео с 8-битной глубиной цвета, A находился в диапазоне от –40 до –100 и b в диапазоне от 50 до 130. | A | зависит от того, насколько резко камера фиксирует мигание светофора на контрасте с фоном.Например, из-за динамического диапазона камеры мигание светофора в яркой сцене не кажется таким резким, как в темной сцене; следовательно, | A | маленький. Далее, | b | близка к | A |, но | b | — | A | изменяется в зависимости от нарушения мигания. | b | — | A | показывает, насколько сильно сохраняется мигающий шум, и он равен длине от 0 до нижнего края огибающей. Если не светофоры полностью удаляются полосовым фильтром, то | b | и | A | равны. Напротив, в сценах с большим количеством не светофоров, таких как ночные сцены, есть большой промежуток между | b | и | A |.В пределах той же сцены A и b остаются примерно постоянными в течение короткого периода времени в 1 с. Когда бинаризация была выполнена с использованием синей пунктирной линии в качестве порога, шум был удален без воздействия на пиксели сигналов светофора. Пример бинаризованных изображений показан в третьей строке. Состояние было оценено следующим образом:

Впоследствии порог был установлен с использованием | b | — | A | · k, где k — параметр, который регулирует серьезность порога.Значение огибающей было получено каждый раз путем поиска самого яркого пикселя в изображении. Мы аппроксимировали динамику с помощью достаточно простой функции; поэтому в этом исследовании для оценки состояния использовался расширенный фильтр Калмана (EKF). Формула процесса EKF выглядит следующим образом:

At + 1bt + 1θt + 1 = Atbtθt + 002πfΔt.

(3)

Формула наблюдения определяется уравнением (1).

Мы предположили, что ковариации шума процесса и измерения постоянны и нет ковариации между какими-либо переменными.В частности, ковариации технологического шума и наблюдаемого шума были выражены как Q и ​​R, соответственно, и мы определили их следующим образом:

Каждая самовариация была скорректирована вручную. EKF удовлетворительно работал в этих свободных условиях, описанных выше, хотя более точные значения можно было бы установить, если бы учитывались характеристики полосового фильтра и характеристики сигнальных огней. Используя EKF, определенный выше, мы оценили текущее состояние динамики мигания светофоров.Порог определялся адаптивно с использованием оценочного состояния; следовательно, было получено бинарное изображение.

3.4. Модуль буферизации

Этот модуль выполняет две задачи: (1) он ищет изображение локального максимума из последних изображений, тем самым упрощая обработку для последующих модулей; и (2) он компенсирует фазовую задержку бинаризованного изображения, чтобы способствовать его синхронизации с изображением RGB.

3.4.1. Поиск изображения локального максимума

Мигание двоичного изображения и изображения RGB затрудняет классификацию цвета и обнаружение контуров.Этот модуль выбирает изображение, которое легко классифицируется из последних пяти изображений, и передает его последующим модулям. В частности, последние пять изображений сохраняются с использованием кольцевого буфера, и лучшее изображение выбирается с использованием фазы, оцененной EKF в модуле бинаризации.

3.4.2. Компенсация фазовой задержки, вызванной полосовым фильтром

Бинаризованное изображение проходит через полосовой фильтр. Следовательно, сигнал задерживается по отношению к изображению RGB.Когда камера движется, положение пикселей светофора в двоичном и RGB-изображениях различается. В этом случае при классификации цвета лампы цветное изображение светофора может быть неполным, из-за чего его классификация может не пройти. Для этого исследования передача данных изображения RGB была отложена, чтобы синхронизировать его с данными бинаризованного изображения. Фазовая задержка из-за полосового фильтра постоянна, потому что частота мигания светофора и частота дискретизации камеры неизменны.Соответствующая задержка была рассчитана заранее, и согласованность по времени была скорректирована на изображениях.

3.4.3. Обработка избыточных вычислений, вызванных буферизацией

Светофор достигает максимальной яркости один раз на каждые пять входов; следовательно, выходной образ этого модуля часто дублируется. Следовательно, последующий модуль использует одно и то же изображение пять раз и дает одинаковый результат. В качестве меры по устранению этой избыточной обработки у нас была возможность выполнять последующие модули только один раз для каждых пяти входов.Однако дубликат вывода не был пропущен, чтобы упростить систему.

3.5. Модуль обнаружения

API под названием findContours был предоставлен библиотекой компьютерного зрения с открытым исходным кодом OpenCV для обнаружения кандидата. Контур, извлеченный из двоичного изображения, состоит из точек, которые покрывают периферию области переднего плана на изображении. Извлеченные контуры могут содержать шум, который нельзя удалить с помощью полосового фильтра или бинаризации. Следовательно, это было отфильтровано с использованием округлости контура, области и положения на изображении, чтобы их можно было удалить.Окружность определяется как:

округлость = 4π · Площадь (периметр) 2.

(6)

Это означает, что круг имеет округлость 1. То есть округлость указывает, насколько близок контур к окружности. Учитывая, что фонарь светофора круглый, контуры, которые не были круглыми, были удалены.

3.6. Классификационный модуль

SVM использовался для распознавания цвета светофоров. Для SVM есть три классификационных метки: «красный», «желтый» и «зеленый».Входное изображение для SVM имело разрешение 10 × 10 пикселей, 8-битную глубину цвета и три канала. Когда изображение было предоставлено в качестве входных данных для SVM, ограничивающая рамка контура была преобразована в 10 × 10 пикселей. Данные для обучения SVM были сгенерированы с использованием случайных чисел и не были извлечены из реальной сцены. Причина случайной генерации изображений заключалась в том, чтобы сделать SVM менее зависимым от светофора. изображает пример сгенерированных обучающих данных. Этот модуль требуется только для того, чтобы уметь классифицировать три цвета.Поэтому классификация в этом методе была реализована очень лаконично. В частности, для каждой метки использовалось 100 изображений, а обучение проводилось с использованием параметров модуля SVM по умолчанию в OpenCV.

Примеры обучающих данных для машины опорных векторов.

Светофоры всегда выстраиваются в следующем порядке: красный, желтый и зеленый. Исходя из этого, площадь корпуса светофора также оценивалась по цвету, размеру и положению мигающей области.

В, есть два пути от буферизации и обнаружения до классификации. Два пути относятся к потоку данных изображения RGB и бинаризованного изображения соответственно. Эта система реализована, чтобы уменьшить вычислительную сложность и, насколько это возможно, избежать ненужного копирования данных. Изображения RGB необходимы только в модуле классификации, а не в других модулях, таких как полосовой фильтр, бинаризация и обнаружение. Следовательно, изображения RGB проходят через модули в порядке загрузки, буферизации и классификации.

3,7. Многопоточная обработка

В этой системе все модули зависят от своих предыдущих модулей, некоторые из которых требуют значительных вычислений для обработки изображения. Предлагаемая система должна быть рассчитана на 500 кадров в секунду или более для ее практического применения. Таким образом, в этом исследовании был принят параллельный конвейерный процесс для увеличения пропускной способности. предоставляет обзор обработки изображения. Модули запускают процесс, как только требуемые данные становятся доступны в очереди.Это не уменьшает объем вычислений; поэтому задержка либо оставалась постоянной, либо могла быть немного увеличена из-за эффекта передачи данных между потоками. Более того, во время операции можно игнорировать задержку, вызванную конвейерной обработкой шести модулей, поскольку система обрабатывает изображения со скоростью несколько сотен кадров в секунду.

Обзор параллельной обработки в системе. ( a ) Иллюстрация блок-схемы системы с очередями. ( b ) Демонстрация перехода обработанного изображения.Изображения в одном ряду обрабатывались одновременно.

4. Результаты экспериментов

Видеопоследовательности были сняты на городской улице в Восточной Японии с помощью высокоскоростной камеры Basler (модель: acA800-510uc). Он был установлен на автомобиле, и на его выходе было изображение с разрешением 800 × 600 пикселей и частотой кадров 500 кадров в секунду. Сбор данных был поддержан Kotei Informatics Corporation. Во всех экспериментах, учитывая, что глубина цвета изображения камеры составляет 8 бит, мы устанавливали параметры EKF σA2 и σb2 на 65, σθ2 на 0.03 и σbrightness2 до 1600. Данные в большинстве общедоступных наборов данных не фиксируются высокоскоростными камерами; следовательно, их нельзя было использовать для оценки этой системы.

4.1. Оценка точности

Эксперимент по оценке точности проводился в четырех сценах при разном времени и погодных условиях. В каждом случае яркость и контраст между фоном и светофором были разными. Предлагаемый метод позволяет выполнять детектирование с фиксированными параметрами во всех сценах. Мы создали для набора данных региональную, вручную помеченную наземную истину, где каждая область светодиодного светофора была представлена ​​ограничивающей рамкой.Эта ограничивающая рамка была назначена не на каждый фонарь, а на весь корпус светофора. Это произошло потому, что некоторые светофоры одновременно мигали несколькими цветными лампами или имели лампы в форме стрелок, которые давали второстепенные инструкции. Поэтому при практическом применении необходимо было распознавать не только светофор, но и весь сигнал в целом.

Точность и отзыв использовались для оценки точности, которая определяется как

где TP, FP и FN указывают на истинно положительный, ложноположительный и ложноотрицательный соответственно.Результаты обнаружения были присвоены наземным объектам истинности, и они были определены как истинные или ложноположительные путем измерения пересечения по объединению (IoU). Порог для IoU был установлен на 0,4, это размер, который может быть увеличен, когда SVM классифицирует кандидата по неправильному цвету. Это было сделано с учетом того, что в этом эксперименте мы сосредоточились на том, может ли предложенный метод обнаруживать источники света, и нас не интересовало какое-либо отклонение.

суммирует характеристики обнаружения для каждой сцены.Значения точности и запоминания, полученные в дневное время, превышали 90%, тогда как значение запоминания составляло примерно 80% во время заката и ночью, когда обнаружение было затруднено. Эти результаты показывают, что предлагаемый метод устойчив к изменениям освещенности. Мы не измеряли точность цветовой классификации SVM в этом наборе данных, потому что нас интересовало только, могут ли детекторы обнаруживать светофоры. Однако, если цвет классифицирован неправильно, значения отзыва будут ниже из-за невозможности распознать корпус.

Таблица 2

сцена предоставляет результаты обнаружения для каждой сцены.Светофор, который на изображении кажется довольно маленьким, был успешно обнаружен. Кроме того, был обнаружен светофор для пешеходов. В сцене заката можно было обнаружить даже светофор, залитый пятном солнечного света. В ночной сцене четыре светофора можно было правильно распознать, несмотря на путаницу, вызванную уличными фонарями и фарами. Кроме того, дальний светофор нельзя было распознать как зеленый свет; однако они тоже были обнаружены.

Результаты обнаружения для всех сцен.Левый столбец — это изображение с полным разрешением. Правый столбец — увеличенное изображение желтого квадрата.

Промежуточные результаты для всех сцен отображаются в формате. Некоторые изображения были пропущены через полосовой фильтр, как показано в средней строке рисунка. Было замечено, что зона, отличная от светофоров, практически подавлена ​​фильтром. На крайнем правом центральном изображении рисунка были отключены уличные фонари и электронная доска объявлений. Однако в двоичном образе они были вычтены, и остались только светофоры.Это связано с тем, что порог бинаризации был установлен надлежащим образом, как определено оценкой состояния. Таким образом, эта система может точно определять светофор без необходимости настройки параметров как в дневное, так и в ночное время.

Промежуточные результаты во всех сценах. Каждый столбец соответствует сцене. Верхняя строка показывает изображения с серой шкалой, средняя строка отображает изображения с полосовой фильтрацией, а нижняя строка показывает бинаризованные изображения.

Набор данных включал множество мигающих огней, кроме светофоров.показывает изображения двух сцен, в которых эффекты возмущений наиболее очевидны. В солнечной сцене на высокой скорости мигает электронная доска объявлений. В ночное время мигают уличные фонари и вывески магазинов. Большинство помех, вызываемых миганием лампочек, устраняются полосовым фильтром и бинаризацией. Модуль обнаружения также способствует устранению помех. Было не так много круглых дисплеев, ярких, как светофор, мигающих на той же высоте и в том же положении, что и светофор, которые предлагаемая система не могла различить.

Эффекты нарушения мигания. ( a ) Солнечная сцена с электрической доской объявлений. ( b ) Ночная сцена с множеством мигающих огней, например уличные фонари.

Однако в предложенном методе в некоторых случаях обнаружение не удалось. Во-первых, поскольку в этом методе используется мигание светофора, свет, отражаемый автомобилями или зданиями, может быть обнаружен ошибочно. Это можно решить, проверив положение обнаружения или размер; кроме того, также возможно уменьшить отраженный свет с помощью поляризационного фильтра на линзе.Во-вторых, сотрясение камеры приводило к тому, что иногда не удавалось выделить мигающую область. Поскольку полосовой фильтр обрабатывает значение каждого пикселя как независимый сигнал, невозможно добиться мерцания пикселя, когда светофор перемещается по пикселям кадр за кадром. Если не обнаружено мигание, эта система не может идентифицировать светофоры. Кроме того, обнаружение может не сработать, если в поле зрения попадет светофор, фаза мигания которого сдвинута. Фазы в целом одинаковые.Однако они могут быть разными из-за различий в схемах управления.

4.2. Сравнение с традиционной гибридной системой обнаружения

Наш набор данных, снятый высокоскоростной камерой, включает множество кадров, на которых светофор полностью выключен. Следовательно, невозможно провести достоверное сравнение с методами обнаружения, которые используют другие подходы к тому же набору данных. Другие методы, не учитывающие мигание светофора, не могут обеспечить адекватную производительность. Поэтому мы не сравнивали точность с негибридными методами обнаружения.

В этом исследовании результаты сравнивались с традиционным методом гибридного обнаружения [15] с использованием высокоскоростной камеры. Однако, к сожалению, невозможно провести сколько-нибудь значимое сравнение предлагаемого метода и традиционного гибридного метода. Это связано с тем, что традиционный метод обнаруживает только круглые цветные лампы и не выполняет цветовую классификацию. Кроме того, этот метод не может обнаружить стрелочные лампы и световой корпус целиком; таким образом, его нельзя сравнивать в равных условиях с предлагаемым нами методом, который может обнаружить их все.Кроме того, традиционный метод имеет ограниченные функциональные возможности и не так практичен, как предлагаемый метод. Исходя из вышеизложенного, это исследование проанализировало производительность, сравнив выходные результаты. В качестве входных данных использовались те же видеоролики, которые использовались в эксперименте по оценке точности. демонстрирует результаты обнаружения светофора с использованием метода сравнения, который использует одни и те же параметры для обнаружения во всех сценах.

Пример результатов обнаружения традиционным гибридным методом.Утром ошибочно зафиксировано рассеяние света деревом. В солнечную погоду не удалось обнаружить электронную доску объявлений. Во время заката светофор под виадуком обнаружить не удалось. Ночью были обнаружены все светофоры; однако свет в магазине был обнаружен неправильно.

В этом традиционном методе для обнаружения используется мигание светофора; следовательно, он успешно идентифицировал несколько светофоров днем ​​и ночью.Однако было несколько ложных срабатываний и ложноотрицательных результатов. По утренним данным, свет, рассеянный листьями на улице, был ошибочно распознан как мигающий светофор. Аналогичным образом, в случае солнечных данных, электронной доски объявлений и для ночных данных, части освещения были ошибочно распознаны как светофор. Более того, судя по данным о закате, некоторые светофоры не были обнаружены, хотя светофоры находились достаточно близко.

В методе, используемом для сравнения, мигание кодируется на основе того, превышают ли изменения яркости для каждого пикселя пороговое значение.Кроме того, он использует области, где шаблон временного ряда кода совпадает с указанным шаблоном кандидатов на светофор. Следовательно, область, где изменение яркости соответствует указанному шаблону, ошибочно распознается как светофор, или светофор, который не соответствует шаблону из-за мешающего света, не будет обнаружен. В частности, было много ложных срабатываний из-за рассеяния света и электронной доски объявлений. Кроме того, ложноотрицательные результаты имели место при значительном влиянии солнечного света.

Все эти проблемы традиционного метода были заметно улучшены за счет применения предложенного метода. В предложенном методе полосовой фильтр использовался для извлечения данных, соответствующих области мигания, а область, которая действительно мигала, представляла кандидатов сигналов. Таким образом, предлагаемый метод позволяет отклонять мгновенные изменения яркости, вызванные рассеянием света. Сравниваемый метод требует процесса синхронизации цикла мигания каждый раз, когда он ищет область, закодированную с помощью определенного шаблона.Если синхронизация не удается, обнаружение светофора также не удается; однако в предложенном способе полосовой фильтр выделяет мигающую область без синхронизации. Кроме того, адаптивная бинаризация также способствует повышению производительности. Хотя в сравниваемом методе используются предварительно рассчитанные конкретные шаблоны, его устойчивость к изменению освещения была недостаточной из-за изменений в шаблонах яркости, которые были основаны на окружающей среде. Между тем, предложенный метод распознавал редко изменяющуюся динамику мигания, а пороги мигающих сигналов оценивались с помощью фильтра Калмана.Это сделало его способным обнаруживать светофоры в различных средах без использования определенных шаблонов, которым может не хватать надежности.

4.3. Оценка эффективности

Чтобы проверить, можно ли использовать этот метод в реальном времени, было измерено время расчета каждого модуля. Поскольку каждый модуль выполняется в параллельном конвейере, время вычисления любого модуля должно быть менее 2 мс для обработки со скоростью 500 кадров в секунду в реальном времени. Модуль, отображающий изображение для подтверждения результата обнаружения, не был включен во время расчета, поскольку он не связан с обнаружением светофора.В этом исследовании измерялось время вычисления для обнаружения светофора в 2000-кадровом видео с разрешением 800 × 600 пикселей. Подробные сведения о компьютере, выполнившем обнаружение, показаны в. Параметры обнаружения были установлены на те же значения, что и те, которые использовались в эксперименте по оценке точности обнаружения.

Таблица 3

Время вычислений сведено в. Даже для модуля, который занимает больше всего времени вычислений, обработка была завершена менее чем за 1 мс. Во всех модулях среднее время расчета и значение, полученное путем добавления к нему стандартного отклонения (SD), было меньше 2 мс.Это означает, что модуль имеет достаточную скорость для обработки видео со скоростью 500 кадров в секунду в реальном времени.

Таблица 4

Эффективность по времени для каждого модуля.

Мы подтвердили, что на портативном ПК (Core i7 9750) можно запускать со скоростью 500 кадров в секунду.Однако мы не проводили подробных экспериментов на портативном ПК, потому что он вряд ли будет способен выполнять требуемые вычисления, которые при практическом использовании должны выполняться с запасом вычислительных ресурсов. ПК, используемый в оценочных экспериментах, может обрабатывать изображения с достаточной скоростью с дополнительной вычислительной мощностью, а дополнительные ресурсы можно использовать для выполнения других процессов. Потребляемая мощность нашей высокоскоростной камеры составляет 3 Вт по каталогу. ПК, используемый в экспериментах, не имел графического процессора, а расчетная тепловая мощность процессора (TDP) составляла 140 Вт.Мы думаем, что они достаточно малы, чтобы их можно было установить в автоматизированном транспортном средстве, и их можно применять на практике.

5. Выводы

В этом исследовании предлагается метод обнаружения светофора в реальном времени путем распознавания мигания светодиода, вызванного переменным током. К входным изображениям применялся полосовой фильтр с частотой переменного тока, чтобы эффективно обнаруживать мигающие области. Порог бинаризации задавался адаптивно с использованием состояния, оцененного фильтром Калмана. Следовательно, различие в средах может быть обнаружено аналогичным образом.Хотя в нескольких предыдущих исследованиях для обнаружения использовалась визуальная информация, например светофор, их результаты сильно различаются в зависимости от освещения. Между тем, предлагаемый метод практически не зависел от этого, и он использовал более надежную частотную информацию для выполнения обнаружений в тяжелых условиях. Никакой настройки параметров, таких как эвристические пороги или обучение нейронной сети, не требовалось. Согласно результатам экспериментов, предложенный метод обеспечивает детектирование с высокой точностью в различных экспериментальных сценах.Было подтверждено, что все модули могут быть обработаны в течение 1 мс. Таким образом, предлагаемый метод мог обрабатывать более 1000 кадров в секунду. Задача будущего — повысить эффективность классификации. На реальной дороге светофоры, не ограниченные определенной полосой движения, могут появляться в угле обзора. Для этого требуется умение правильно определять светофоры. Кроме того, система должна компенсировать дрожание изображения, вызванное вибрацией автомобиля. Если может быть достигнута коррекция дрожания, производительность попиксельного полосового фильтра улучшится, и, следовательно, обнаружение светофора станет более точным.

Распознавание светофора с использованием функций карты высокой четкости

Манато Хирабаяси — доктор философии. студент факультета информатики Нагойского университета. Он получил степень B.E. и М.С. степени Университета Нагоя в 2013 и 2015 годах соответственно. Его исследовательские интересы включают параллельные вычисления, обработку изображений и автономные транспортные средства.

Ади Судживо — доктор философии. студент факультета информатики Нагойского университета. Он получил свой M.S. степень Университета Индонезии. Его исследовательские интересы включают низкоуровневую робототехнику и параллельные вычисления.

Авраам Монррой — доктор философии. студент факультета информатики Университета Нагоя. Он получил степень B.E. из Национального университета Мексики и его магистра наук. Степень в Университете Нагоя в 2008 и 2016 годах соответственно. Его исследовательские интересы включают глубокое обучение, обработку изображений и автономные транспортные средства.

Шинпей Като — доцент Школы информационных наук и технологий Токийского университета.Он получил степени бакалавра, магистра и доктора философии. степени Университета Кейо в 2004, 2006 и 2008 годах соответственно. Он работал в Токийском университете, Университете Карнеги-Меллона и Калифорнийском университете в Санта-Круз с 2009 по 2012 год. Его исследовательские интересы включают операционные системы, системы реального времени, а также параллельные и распределенные системы.

Масато Эдахиро — профессор кафедры вычислительных и программных систем Высшей школы информатики Нагойского университета.Он получил докторскую степень. В 1999 году получил степень в области компьютерных наук в Принстонском университете. Он присоединился к NEC Corporation в 1985 году, работал над EDA, многоядерными SoC и их программным обеспечением для мобильных телефонов и автомобилей, а в 2011 году перешел в университет Нагои. Его исследовательские темы включают графические и сетевые алгоритмы. и программное обеспечение для многоядерных и многоядерных процессоров.

© 2018 Elsevier B.V.Все права защищены.

Что такое камера красного света?

Автоматически фотографируя автомобили, проезжающие на красный свет, фотография является доказательством того, что полиция обеспечивает соблюдение правил дорожного движения. Как правило, когда автомобиль приближается к перекрестку (проезжает полосу остановки), камера активируется после того, как сигнал светофора стал красным.

Обычно сотрудник правоохранительных органов просматривает фотографические доказательства и определяет, имело ли место нарушение. Цитата обычно отправляется по почте владельцу автомобиля, который нарушает закон. Эти камеры используются во всем мире, в Китае, в европейских странах и в странах, включая Австралию, Новую Зеландию, Канаду, Индонезию, Великобританию, Сингапур и США. Более чем в 75 странах мира используются камеры красного света.

Если невозможно произвести правильную идентификацию, некоторые полицейские управления могут направить владельцу транспортного средства уведомление о нарушении вместо ссылки, требуя идентификационные данные, чтобы ссылка могла быть дана позже.

Камеры красного света обычно устанавливаются на перекрестках в надежных металлических коробках, прикрепленных к столбам (в отличие от радаров, которые носят полицейские), и выбираются наиболее четко из-за высокого уровня столкновений и / или нарушений режима красного света. В системах камер на красный свет обычно используются две индуктивные петли, которые расположены близко друг к другу и встроены в тротуар непосредственно перед линией ограничения для определения скорости транспортного средства. Используя рассчитанную скорость, машина определяет, не может ли отдельное транспортное средство остановиться перед подъездом к перекрестку, и делает две фотографии происшествия.На первом фото автомобиль показан непосредственно перед въездом на перекресток, а на втором фото, сделанном через секунду или две позже, виден автомобиль, находящийся на перекрестке.

Детали, которые могут быть захвачены системой камеры (и впоследствии показаны владельцу транспортного средства), включают дату и время, положение, скорость транспортного средства и количество времени, которое прошло с тех пор, как загорелся красный свет и автомобиль выехал на перекресток. Инцидент записывается в виде серии фотографий или видеоклипа, или и того, и другого, в зависимости от используемого оборудования, на котором показано транспортное средство перед подъездом к перекрестку на красный световой сигнал и его движение через перекресток.Данные и видео, будь то цифровые или созданные на пленке, передаются в соответствующие правоохранительные органы.

Исследования показали, что 38% нарушений происходят в течение 0,25 секунды после включения красного света и 79% — в течение секунды. Некоторые системы камер на красный свет позволяют водителям, проезжающим перекресток, «льготный период» продолжительностью до полсекунды, когда свет становится красным.

Огайо и Джорджия приняли закон, требующий применения одной секунды к стандартному желтому времени на каждом перекрестке, на котором установлена ​​камера на красный свет, что привело к снижению количества билетов на 80 процентов с момента его запуска.В Нью-Джерси самые строгие правила желтого времени в мире из-за опасений, что камеры будут использоваться для увеличения доходов; у них есть закон, требующий, чтобы желтое время для перекрестка с камерой на красный свет фокусировалось на скорости, с которой движется 85 процентов дорожного движения, а не на фактическом ограничении скорости дорожного движения.

В некоторых полицейских управлениях Калифорнии, где невозможно произвести окончательную идентификацию, зарегистрированному владельцу транспортного средства будет выдано предупреждение о нарушении правил дорожного движения вместо реального билета.Эти документы, часто называемые «стукач-билетами», используются во время предполагаемого нарушения для запроса информации, удостоверяющей личность водителя транспортного средства. Поскольку эти уведомления не были поданы в суд, они не имеют юридической силы, и зарегистрированный владелец не обязан отвечать. На подлинном билете в Калифорнии будет указано название и адрес местного отделения Верховного суда, который направит покупателя в этот суд. Напротив, уведомление о нарушении правил дорожного движения, созданное полицией, будет опускать судебную информацию с использованием таких формулировок, как «Это уведомление не должно появляться» и «Не передавать эту информацию в суд.»] Проезд на красный свет на подъезде к больнице может стоить до 2000 долларов.

Почему светофоры красные, зеленые и желтые

Принято считать, что красный означает остановку, зеленый означает движение, а желтый означает замедление, верно? Но задумывались ли вы о , почему эти цвета используются для передачи этих значений на светофоре? Похоже, они с таким же успехом могли использовать синий, фиолетовый и коричневый.

Оказывается, эти три цвета были выбраны не случайно, и на самом деле в обозначении каждого цвета есть некоторая логика.

Red, наверное, есть самое простое объяснение. Задолго до того, как появились автомобили или даже поезда, красный цвет использовался для обозначения опасности, и ученые считают, что разум уходит корнями в эволюцию. В исследовании, опубликованном в «Психологической науке», исследователи обнаружили, что макаки-резусы, вид обезьян Старого Света, избегали людей, предлагающих им перекус, когда эти люди носили красную одежду, а не синюю или зеленую.

«Сходство наших результатов с результатами, полученными на людях, предполагает, что избегание красного или покорное поведение в его присутствии может быть результатом наследственной психологической предрасположенности», — говорит нейробиолог Дартмутского колледжа и автор исследования Джеральд Д.Кралик сказал Science Daily.

Flickr | amitp

Поскольку красный цвет уже давно ассоциируется с опасностью или как указание на остановку, вполне естественно, что железнодорожные компании выбрали именно его, чтобы приказать поездам останавливаться. Сначала, помимо использования красного цвета для остановки, они использовали белый цвет для обозначения движения и зеленый для обозначения осторожности. Однако это вызывало проблемы, когда проводники видели белый свет от других источников, таких как звезды, и принимали их за сигнал, идущий вперед. По этой причине зеленый цвет был заменен на «вперед».

Хотя красный использовался для обозначения остановки с поездами, когда автомобили впервые появлялись на месте происшествия, многие знаки остановки были на самом деле желтыми, потому что цвет было легче увидеть в плохо освещенных местах. Со временем были разработаны материалы с более высокой отражающей способностью, благодаря которым красный цвет снова стал обозначать остановку как для светофора, так и для знаков остановки.