Дорожные знаки искусственная неровность: Дорожный знак 1.17 Искусственная неровность

Дорожный знак искусственная неровность от производителя.

Обозначает границы искуственной неровности. Знак устанавливается на ближайшей границе искуственной неровности относительно приближающихся транспортных средств.

Примечание: для дорожного знака 2.1 допускается уменьшение размера B до 350 мм.

Дорожный знак 5.20 искусственная неровность является знаком особых предписаний. Согласно стандартам, он изображается как белый треугольник внутри синего квадрата. Это техническое средство безопасности дорожного движения устанавливается на границе искусственной дорожной неровности – лежачего полицейского –  с целью обозначения участка, где водителю требуется снизить скорость. Чаще всего это места, на которых расположены нерегулируемые пешеходные переходы. При наезде на ИДН на высокой скорости, подвеска автомобиля изнашивается и выходит из строя, поэтому автомобилисты вынуждены снижать скорость на участках, где установлен дорожный знак искусственная неровность. То есть это средство информирует водителей о расположении лежачего полицейского.

Основа наших знаков – это устойчивая к коррозии оцинкованная сталь, за счёт своих свойств она не подвержена воздействиям различных неблагоприятных факторов. Внешняя часть дорожного знака 5. 20 покрыта плотной плёнкой с высокой степенью световозвращения. Изделие оснащено надежным креплением, что облегчает установку знака «Искусственная неровность».

Покупка технических средств безопасности дорожного движения от производителя.

Рассчитать стоимость знака «Искусственная неровность» можно прямо сейчас. Для этого нужно выбрать подходящий типоразмер по ГОСТ 52290-2004  и тип светоотражающей плёнки. Затем добавьте изделие в корзину и оформите заказ. Мы сотрудничаем с самыми надёжными транспортными компаниями и производим транспортировку дорожных знаков по всей России. При значительном объёме заказа доставка осуществляется бесплатно.

В России изменятся дорожные знаки «Искусственную неровность» отделят от «неровной дороги»: Россия: Lenta.ru

С 1 января 2006 года в России вступают в силу новые стандарты на дорожные знаки, светофоры и разметку, пишет «Российская газета». Соответствующий документ уже подготовлен и в ближайшее время будет подписан.

На дорогах, согласно вводимым стандартам, должны появиться 24 новых знака, а еще 18 изменятся. Все они будут соответствовать конвенции ООН о дорожных знаках и сигналах, а также последним европейским стандартам.

К примеру, знак «Неровная дорога» теперь не станут устанавливать перед «лежачими полицейскими». На замену ему в таких случаях придет новый — «Искусственная неровность». Появятся также знаки, обозначающие затор. Они будут устанавливаться перед перекрестками, на которых можно повернуть, чтобы объехать образовавшуюся впереди пробку.

Также будут устанавливать знаки, предупреждающие о закруглении дороги и опасной обочине.

Запрещающий знак «контроль» появится, в первую очередь, у постов ГИБДД. Сейчас там чаще всего можно увидеть знак приоритета «Стоп», который по ГОСТу должен стоять совсем не там. Его место — только перед перекрестками. «Контроль» у постов ДПС будет запрещать движение без остановки.

Изменятся знаки, показывающие направление движения на перекрестках. Сейчас движение «только прямо», «только направо» и «только налево» обозначается, по сути, одним и тем же символом — прямой стрелкой. Все зависит от того, в какую сторону эта стрелка повернута. Теперь для «поворотов», как в Европе и США, будет применяться изогнутая стрелка.

Появятся новые варианты знаков, обозначающих начало и конец населенных пунктов, а также зональные знаки — они будут обозначать границы территории, на которых действуют определенные ограничения и запреты.

На въездах в Россию будут устанавливать знак «Общие ограничения максимальной скорости». Он будет демонстрировать, что в нашей стране в населенных пунктах нельзя разгоняться быстрее 60 километров в час, превышать 90 за городом и 110 на автомагистралях.

Наконец, появятся знаки «бассейн или пляж», а также знаки, показывающие, на какой частоте можно услышать информацию о ситуации на дорогах и частоту, по которой владельцы радиостанций могут связаться с аварийно-спасательными службами.

На дорогах также будут устанавливать так называемые «Таблички дополнительной информации».

Помимо новых знаков стандартами предусмотрено применение разных световозвращающих пленок на указателях. Одни виды пленок будут использоваться на магистралях, другие — на городских улицах, третьи — на загородных дорогах. Но в любом случае, знаки станут читаться лучше.

Введение новых стандартов не означает, что старые знаки должны быть демонтированы и заменены на новые. Эта замена произойдет лишь после того, как по действующим стандартам окончится срок службы уже установленных дорожных указателей.

Дмитрий Ларченко

Дорожные знаки и искусственная неровность возле школы в поселке Знаменский Марий Эл не решили проблему безопасности детей

Эксперты Общероссийского народного фронта в Республике Марий Эл призвали власти обустроить перекресток вблизи Знаменской средней школы в соответствии с национальными стандартами. После обращений общественников Марийскавтодор установил «лежачего полицейского» и предупреждающие дорожные знаки на опасном участке школьного маршрута, но представители Народного фронта считают, что данные меры не решили проблему безопасности детей.

Зимой прошлого года к общественникам обратились жители поселка Знаменский, проживающие на улицах Победы, Строителей, Заречная, Черепанова, Речной и Сафина, с просьбой помочь в обустройстве перекрестка улиц Первомайской и Победы, который находится рядом со школой. Они рассказали, что улица Первомайская – основная транспортная артерия поселка – является участком региональной автомобильной дороги Знаменский – Паганур – Кугенерка и имеет интенсивный поток движения. Улица Победы – безальтернативный маршрут следования детей к учебному заведению, однако быть бдительным автомобилистов призывает лишь знак «Внимание, дети!».

«Мы неоднократно обращались к властям разного уровня с просьбой обратить внимание на этот перекресток. В начале текущего года комиссия, в составе которой были представители Марийскавтодора, управления ГИБДД и сельского поселения, осуществила осмотр участка и приняла решение в летний период провести мероприятия по повышению безопасности дорожного движения вблизи школы, но пешеходный переход так и не появился. Сегодня мы видим, что здесь установили искусственную неровность с соответствующими дорожными знаками, и на примыкающих улицах заменены дорожные знаки «Уступите дорогу» на «Движение без остановки запрещено». Родители считают, что этих мер недостаточно. Детям все еще приходится перебегать дорогу где попало

Он добавил, что в паспорте дорожной безопасности школы данный перекресток указан на нескольких маршрутах следования школьников. В документе этот участок представлен как «опасная зона». Общественники держат вопрос на контроле, призывают организацию, отвечающую за дорожную деятельность, обустроить перекресток возле школы в соответствии с национальными стандартами.

Главные ошибки при проезде «лежачих полицейских» — Российская газета

В разных регионах нашей страны можно обнаружить самые различные конфигурации «лежачих полицейских» и, соответственно, в зависимости от их фактуры и геометрии, такие препятствия нужно по-разному переезжать. Чтобы было понятнее, разберемся с тем, что же такое «лежачий полицейский».

Фактически речь идет об искусственном возвышении, можно сказать, рукотворном препятствии на проезжей части, заставляющем водителей сбросить скорость. Необычный термин, к слову, пришел из Англии, причем изначально бугры и выпуклости на асфальте назывались «спящими полицейскими».

Принцип действия таких ограничений заключается в неминуемом наказании «лихачей», не притормаживающих перед «лежачими». Не секрет, что сотрясения приводят к постепенному выходу из строя различных узлов подвески: стоек, шаровых шарниров, ступичных подшипников, наконечников рулевых тяг.

Какие бывают лежачие полицейские

Фото: Евгений Биятов/РИА Новости

На улицах крупных мегаполисов сегодня наиболее часто встречаются «лежачие полицейские», выполненные по ГОСТУ (ГОСТ Р 52605-2006). Согласно ему, искусственные препятствия могут быть двух видов: монолитные из асфальтобетона и сборно-разборные из высокопрочной резины и полимерных материалов.

При этом, как правило, прорезиненные и пластиковые конструкции крепятся к асфальту болтами. Габариты искусственной неровности зависят от максимальной разрешенной скорости движения. Принципиально, что установка лежачих полицейских разрешена только на участках дорог с искусственным освещением и обеспеченным водоотводом с проезжей части. Участок дорог, где установлен «лежачий полицейский», должен содержать предупреждающий знак 1.17 «Искусственная неровность», равно как дорожную разметку «шахматные квадратики».

Но тем не менее, многие имеющиеся на дорогах искусственные неровности, увы, не соответствуют требованиям ГОСТа и представляют опасность для автомобилей и седоков. На дорогах нашей страны легко можно обнаружить рукотворные асфальтовые «пупки» причудливой формы или более пологие асфальтовые волны (на более скоростных участках), а также самодельные конструкции из использованных шин и пластиковых несущих конструкций. Иногда вместо настоящих лежачих полицейский применяются 3D-рисунки на плоской поверхности, создающие визуальное ощущение наличия неровности.

Ошибки при проезде лежачих полицейских

Фото: Виктор Толочко/ТАСС

Одной из самых типичных ошибок является преодоление «лежачего полицейского» ходом, не сбавляя скорости. Водители, применяющие такой маневр, действуют по принципу «выше скорость — меньше ям и бугров». Увы, такая практика чревата серьезными повреждениями ходовой части и даже травмами для водителя и пассажиров. Их позвоночники точно не скажут «спасибо» такому водителю.

Не менее частая ошибка — переезд «лежачего полицейского» с выжатой педалью тормоза. В этом случае подвеска нагружается и удары по элементам шасси будут куда серьезнее, чем при разгруженной подвеске. Действовать нужно как раз наоборот — либо тормозить плавно заранее, либо коротко ударить по педали тормоза перед самым препятствием. В последнем случае вы преодолеете «лежачего» с разгруженной, иначе говоря, расслабленной подвеской, минимизировав ударную силу.

Случается, что водители хитрят и пускают через «лежачего» лишь колеса одного борта, смещая автомобиль частично на обочину. Во-первых из-за такого виляния вы можете нарваться на штраф (езда по обочине), а во-вторых, такой способ не ослабляет нагрузку на подвеску. Даже более того — элементы шасси со стороны «лежачего полицейского» подвергаются даже большей нагрузке. Наконец, вы можете еще и поцарапать колесные диски о бордюр.

Как правильно переезжать препятствия

Фото: iStock

Наиболее правильной является практика заблаговременного сброса скорости перед препятствием. Его следует проходить плавно, на небольшой скорости. Альтернатива — вышеописанная методика с разгрузкой подвески. Встречается и такой дельный совет — проезжать «лежачих полицейских» под углом к нему.

В этом случае колеса по очереди переезжают препятствие, и нагрузка на ходовую часть минимизируется. Убедитесь только, что при такой методе отсутствуют помехи в виде пешеходов и соседних машин.

Как быть с «лежачими» не по ГОСТу

Фото: Дмитрий Рогулин/ТАСС

Что же предпринять, если на пути встречается кустарно изготовленный «горб» из асфальта или пластика? Тут все зависит от конкретной конфигурации препятствия.

Экстремально высокие нашлепки следует переезжать с большой осторожностью, сбросив скорость до минимальной, а методу переезда такого препятствия по диагонали лучше не использовать — у «легковушек» с небольшим клиренсом есть шанс задеть о препятствие порогом.

Случается и такое, что на пути возникает пластиковый «лежачий» с вырванными из асфальта фрагментами. Здесь главный совет следующий — не следует направлять любое из колес в образовавшееся углубление, стремясь минимизировать раскачку. Дело в том, что из асфальта могут торчать болты и арматура, и вы запросто можете пробить колесо. Гораздо разумнее будет проехать «лежачего», пропустив пробел между колесами.

Что делать, если вы повредили автомобиль при проезде «лежачего полицейского»? Если есть шанс получить компенсацию через суд. Для этого вам нужно найти доказательства того, что «лежачий» был установлен не по ГОСТу. Если это пластиковая сборно-разборная конструкция, проверьте, на месте ли все ее элементы. В противном случае сделайте фото проблемных мест и повреждений вашей машины.

На конструкции должны быть также световозвращающие элементы, а само место установки препятствия обозначено дорожными знаками. Не нашли вышеуказанных условий? Ваши шансы выиграть суд резко возросли.

Что касается бетонных и асфальтовых конструкций, проверьте, есть ли на ней просадки, выбоины и иные повреждения. «Запротоколируете» возможные изъяны. И, наконец, знайте, что контроль за состоянием «лежачих полицейских» осуществляют сотрудники ГИБДД. Поэтому при возможных проблемах при проезде таких препятствий стоит просто вызвать наряд — как при обычном ДТП.

5 опасных ошибок при смене и доливе моторного масла:

для контролера скорости на основе датчиков обнаружения дорожных знаков

(Базель). 2012; 12 (9): 12153–12168.

Поступило 23 июля 2012 г .; Пересмотрено 30 августа 2012 г . ; Принято 31 августа 2012 г.

Abstract

Дорожно-транспортные происшествия по-прежнему остаются одной из основных проблем со здоровьем в мире.Для снижения количества травм и смертельных случаев на дорогах был применен ряд мер: , то есть , внедрение Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) на основе обработки изображений. В этом документе представлен диспетчер скорости в реальном времени, основанный на распознавании дорожных знаков, который может работать как в городской, так и в загородной среде. Система способна распознавать 135 дорожных знаков, относящихся к типам опасности, уступа, запрета и указаний, и отправляет водителю предупреждающие сообщения по комбинации двух частей информации: текущей скорости автомобиля и символа дорожного знака. .В основе этой статьи лежит сравнение двух основных методов, которые традиционно использовались для обнаружения и распознавания дорожных знаков: сопоставления с шаблоном (TM) и нейронных сетей (NN). Будут показаны и прокомментированы преимущества и недостатки двух подходов. Кроме того, мы покажем, как использование известных алгоритмов для предотвращения проблем с освещением уменьшает количество изображений, необходимых для обучения нейронной сети.

Ключевые слова: ADAS, обнаружение, распознавание, дорожные знаки, сопоставление с образцом, нейронная сеть

1.Введение

Дорожно-транспортные происшествия — важная социально-экономическая проблема. По мере увеличения количества транспортных средств на дороге увеличивается и количество аварий. В результате дорожно-транспортных происшествий ежегодно около 1,2 миллиона человек погибают и 50 миллионов становятся инвалидами или получают травмы [1]. Дорожные происшествия являются не только одиннадцатой причиной смерти в мире, но и единственной причиной смерти среди первых двенадцати, не связанной с болезнями или болезнями, и картина в будущем мрачная, как по сравнению с 2003 годом. , количество погибших и пострадавших во всем мире в результате дорожно-транспортных происшествий увеличится на 65% [2,3].

Обычно автомобильные аварии связаны со скоростью, которая напрямую связана с увеличением степени тяжести аварии. В связи с этим были предприняты различные инициативы по снижению скорости там, где это необходимо, в том числе физические препятствия, которые вынуждают водителя снижать скорость транспортного средства (например, лежачие полицейские или перекрестки с круговым движением), и бортовые технологии транспортного средства, которые могут полезную информацию для водителя или возьмите под свой контроль транспортное средство. В этой статье мы представляем ADAS, целью которого является контроль скорости на основе распознавания дорожных знаков и информации о скорости, предоставляемой инерциальным датчиком GPS.Система предупреждает водителя в случае, если скорость автомобиля превышает определенный предел, обозначенный символом дорожного знака.

Схему системы можно увидеть на. Он состоит из устройства GPS-IMU MTi-G X-Sens, которое предоставляет точные данные о движении и местоположении транспортного средства с частотой 120 Гц. Эта информация используется для получения реальной скорости транспортного средства, которая одновременно сравнивается с информацией, предоставленной символом распознанного дорожного знака, если таковой имеется в данный момент.Используемая цветная камера — Hitachi KPD-20A, которая продолжает получать изображения. Эти изображения обрабатываются в ПК для извлечения возможных дорожных знаков и информации, содержащейся на их табличках. Наконец, в случае, если скорость транспортного средства превышает определенный предел, водитель получает от КПК предупреждающее звуковое сообщение, указывающее на маневр, который необходимо выполнить, и с отображением распознанного дорожного знака на экране.

Предлагаемая система ( a ) представляет собой ПК, в котором объединены данные инерциального датчика ( b ) и камеры ( c ).При необходимости система отправляет сообщение водителю через беспроводное соединение ( d ) на КПК ( e ), который всегда будет показывать изображение распознанных дорожных знаков и транслирует звуковое сообщение водителю в случае аварии. условие (дорожный знак) выполнено.

Полное распознавание дорожных знаков делится на три этапа: обнаружение, распознавание и отслеживание. В первом случае цель состоит в том, чтобы обнаружить на изображении объекты, которые с высокой вероятностью могут быть дорожными знаками.Второй — двоякий: отказ от ложных срабатываний предыдущего этапа и извлечение информации символа внутри дорожного знака. На этапе отслеживания выполняется прогноз местоположения дорожного знака, чтобы гарантировать результаты распознавания. Эта статья будет посвящена стадии распознавания как расширению исследования по обнаружению, описанного в [4]. Для этого были использованы самые распространенные методы в этой области: сопоставление шаблонов (TM) и нейронные сети (NN).

Статья разделена на пять разделов: сначала мы рассмотрим предыдущие работы по распознаванию дорожных знаков. После этого мы перейдем к сути статьи, которая разделена на три части: первая объясняет необходимый этап предварительной обработки для обоих алгоритмов распознавания (TM и NN). Это применяется к входным изображениям, используемым для корреляции с шаблонами в случае TM и с обучающими выборками для подхода NN. Вторая часть объясняет использование сопоставления шаблонов и нейронных сетей в нашей системе.Результаты и сравнения двух подходов представлены в третьей основной части. Наконец, описаны выводы и будущая работа.

2. Уровень техники

Наиболее распространенные методы распознавания дорожных знаков основаны на TM и NN, хотя в последнее время вводятся и другие классификаторы. Сопоставление с шаблоном в некоторых случаях, как в [5], использует закодированные данные из изображений для сопоставления с базой данных искусственных образцов, в данном случае дорожных знаков. Но обычно сопоставление выполняется между изображениями в градациях серого (шаблон + интересующая область) [6–9] с использованием различных методов оценки сходства.Эта мера обычно выполняется с использованием методов взаимной корреляции [10–12], где также может быть реализован иерархический подход из-за затрат времени, которые требует обычная корреляция [4]. Похожий подход, но в частотной области, представлен в [13], где используется метод корреляции совместного преобразования (FJTC).

Существует много разных подходов с использованием нейронных сетей, но наиболее распространенными из них являются радиальные базисные функции (RBF) с разными функциями активации [14–17] и многослойный персептрон [18–24].Результаты этих методов сложно сравнивать, поскольку все они имеют около 90% положительных результатов классификации. Основные различия связаны с источником обучающих наборов: искусственные образцы [20], реальные образцы [24,25] и их смесь, , то есть , применяя искусственный шум или вращения к реальным изображениям, как в [26] . Но, в конце концов, производительность более менее такая же. Единственное преимущество искусственных наборов — это отсутствие сложности сбора реальных изображений для обучения всем возможным дорожным знакам.

В результате такой сложности сравнения предыдущих работ очень интересны результаты следующих статей, в которых авторы представили сравнения между различными подходами, разными НС или разными методами в рамках данного подхода. В [26] проводится сравнение NN, k-NN и байесовского классификатора для распознавания дорожных знаков с использованием изображений RGB и реальных обучающих выборок с искусственным шумом. В [19] мы можем найти обсуждение различных NN: MLP, RBF, LVQ и Hopfield NN с учетом их надежности, точности, а также затрат времени и памяти для круговых дорожных знаков.Сравнительный анализ различных классификаторов приведен в [27], где показаны характеристики Лапласа, Гаусса, смеси Лапласа и Гаусса, ldc, qdc, k-NN. Они могут распознавать большой набор форм дорожных знаков: круги, треугольники, ромбы, квадраты и восьмиугольники. Сравнение полиномиального классификатора и RBF приведено в [28], где цель состоит в том, чтобы поддерживать как можно более низкий уровень ложных срабатываний. Они использовали бинаризованные реальные изображения для обучающего набора для классификации круговых дорожных знаков; в [15] был сделан случайный лес с машиной опорных векторов в различных условиях, а также было проведено сравнение машин опорных векторов упаковки с наивным байесовским подходом AdaBoost. Цель состояла в том, чтобы распознать 15 различных дорожных знаков, и для этой цели они использовали набор изображений в градациях серого (2500) для обучения и тестирования с размерами 30 × 30, включая изображения недорожных знаков, чтобы повысить способность отклонения система. Наконец, в [29] был предложен метод кольцевого разбиения, целью которого является сопоставление гистограмм изображений. Для этого инструмента представлены шесть различных подходов к распознаванию запрещающих и обязательных дорожных знаков, размер которых превышает 100 пикселей.

Наконец, классификаторы в качестве опорных векторных машин (SVM) в настоящее время являются широко распространенным решением для распознавания дорожных знаков [27,30–36]. Другие подходы используют дескрипторы SIFT [37], PCA [38], наивный байесовский [39] или выходной код с исправлением ошибок Forest [40]. Презентацию современного уровня техники для обнаружения дорожных знаков можно найти в [41].

3. Предварительная обработка модели

Реальные изображения всегда имеют некоторый уровень шума, который влияет на результаты любого метода классификации.

Будет пять различных групп образцов, по одной для каждой предварительной обработки, применяемой к дорожным знакам. Чтобы процесс был понятен читателю, был выбран набор изображений, на которых будут применены алгоритмы.Используемые изображения дорожных знаков, которые должны быть распознаны, являются результатом предыдущего этапа обнаружения, который полностью объяснен в [4]. Отныне эти изображения будут называться «кандидатами» и могут быть реальными изображениями дорожных знаков или ложных срабатываний. Первоначальный набор образцов для красных и синих дорожных знаков можно увидеть в.

Примеры кандидатов: ( a ) Красные дорожные знаки. ( b ) Синие дорожные знаки.

Различные группы входных изображений, от G1 до G5, получены из кандидатов в:

• G1: Результат обрезки изображения в градациях серого дает первый набор кандидатов, i.е. , необработанные изображения в градациях серого, извлеченные на этапе обнаружения, как можно увидеть на.

  Примеры кандидатов в после изменения размера: ( a ) Красные дорожные знаки. ( b ) Синие дорожные знаки.

• G2: Чтобы получить второй набор кандидатов, растяжение гистограммы выполняется для каждого отдельного кандидата. Примененная функция изображена в, а результат поверх измененного изображения — в. Процесс выглядит следующим образом: вычисляется гистограмма кандидата, минимальное значение _H и максимальное _H выбираются равными 1% от общего количества пикселей в изображении. Затем мы просто присваиваем 0 тем пикселям, у которых значение шкалы серого (GSV) ниже минимального _H , 255 — тем, которые больше максимального _H , а GSV — тем, которые находятся между минимальным _H и максимальным _H . Вся функция описывается уравнением (1):

  GSV ′ = {0ifGSV≤minh355⋅GSV − minHmax − minHifminH

  (1)

  Пример приложения для растяжения гистограммы ( a ) Кандидат шкалы серого и его гистограмма. ( b ) Функция применяется к ( a ) с помощью уравнения (1).( c ) Изображение в градациях серого и его гистограмма, полученные в результате растяжения гистограммы.

  Примеры кандидатов в случае применения растяжения гистограммы ( a ) Красные дорожные знаки. ( b ) Синие дорожные знаки.

• G3: Эта группа является результатом определения порога P-Tile. Для каждого класса все искусственные изображения были экспериментально оценены, чтобы установить определенный порог бинаризации, который подходит для каждого класса дорожных знаков. Этот порог был выбран путем прямого наблюдения за различиями, полученными на разных пороговых уровнях.Пример этого процесса представлен в. Хорошо видно, что пороговый уровень оказывает заметное влияние на финальную бинаризацию.

  Процесс поиска оптимального порога для метода P-Tile. Слева направо: изображение в градациях серого, пороговое значение при GSV = 254, пороговое значение при GSV = 1, пороговое значение при GSV = 90.

  Значения, полученные из искусственных изображений, будут использоваться при предварительной обработке реальных кандидатов и каждого порогового уровня будет применяться к каждому соответствующему кандидату.Пример этого можно увидеть в.

  Примеры кандидатов в P-Tile с пороговым значением 15% для красных дорожных знаков ( a ). ( b ) Синие дорожные знаки.

• G4: четвертый набор кандидатов, показанный в, выполняется с использованием порогового значения Otsu.

  Примеры кандидатов, обработанных с использованием порогового значения Otsu для красных дорожных знаков ( a ). ( b ) Синие дорожные знаки.

• G5: Бимодальная бинаризация используется для построения пятого набора изображений.Расстояние между эталонными пиками установлено на 100 единиц шкалы серого. Это значение было выбрано экспериментально после проверки кандидатов путем изменения размера из-за расстояния до камеры и погодных условий. Средняя точка между этими двумя контрольными пиками даст окончательную точку порога. показывает пример процесса с использованием схемы, изображенной на: самый высокий пик берется как первый эталонный пик, затем максимальный пик, который разделен более чем 100 уровнями серой шкалы, принимается как второй эталонный пик.Среднее значение из них — это пороговый уровень, который разделит пространство на черное и белое.

  Схема бимодальной бинаризации.

  Примеры кандидатов в обработке с использованием бимодального порогового значения для красных дорожных знаков ( a ). ( b ) Синие дорожные знаки.

  Независимо от используемого метода, TM или NN, окончательная обработка кандидатов была разработана путем применения двух разных масок, цель которых — стереть все, кроме информации внутри пластины.Его использование очевидно, поскольку для TM влияние обода дорожного знака незначительно, поскольку шаблон, на котором выполняется корреляция, включает обод. В случае NN метод очень чувствителен к любому добавлению ложной информации, поэтому необходимо стирание фона и обода.

  В обоих случаях, TM и NN, применение такой маски для стирания фона в одном случае и фона и ободка в другом несложно. В результате для TM пиксели, принадлежащие фону после маскирования, не будут участвовать в вычислении подобия.В случае NN пиксели, принадлежащие фону, устанавливаются на белый цвет, чтобы исключить влияние зашумленного фона в процессе обучения NN.

4. Сравнение сопоставления шаблонов и нейронных сетей

4.1. Сопоставление с шаблоном

Входные кандидаты со стадии обнаружения были нормализованы до 64 × 64 и предварительно обработаны для сравнения с шаблоном, описанным в котором содержатся различные дорожные знаки. Затем каждый кандидат будет перемещен по всему шаблону, и значение нормализованной взаимной корреляции будет использоваться для оценки сходства между кандидатом и шаблоном.Эксперимент проводился отдельно для красных и синих дорожных знаков.

Примеры шаблонов, используемых для распознавания по корреляции с кандидатами. Дорожные знаки в рамке соответствуют комплектам для НС. ( a ) Запрещающие дорожные знаки. ( b ) Дорожные знаки опасности. ( c ) Обязательные дорожные знаки. ( d ) Дорожные указатели.

4.2. Нейронные сети

Первоначальное исследование этой диссертации по НС было проведено в Vislab [42] в Парме, Италия, где использовалась НС как LWN ++ [20].Это реализация с открытым исходным кодом, в которой используется обычная сеть прямой связи с обучением обратному распространению. Нейроны каждого слоя синхронно вычисляют средневзвешенное значение выходных сигналов предыдущего слоя, а затем применяют функцию активации к результату, который задается уравнением (2). Была использована только логистическая часть функции активации с получением результатов от 0 до 1:

Входные образцы представляют собой изображения размером 64 × 64 пикселя, которые посредством формы вставляются в соответствующий NN.Чтобы разбить проблему распознавания, можно использовать некоторую специализированную сеть с несколькими выходами вместо использования большой сети с множеством выходов. Было разработано пять различных NN, которые соответствуют дорожным знакам «Опасность», «Выход», «Запрет», «Обязательство» и «Указание». Также был добавлен скрытый слой, где количество нейронов изменено для достижения наилучшей производительности сети. Что касается обучения НС, необходимо найти реальные образцы дорожных знаков, и, более того, необходимо найти их достаточно большой набор для проверки результатов.Этот поиск — непростая задача, и в результате общее количество дорожных знаков, которые можно распознать с помощью нашей NN, составляет 54, что намного меньше, чем 135 с использованием подхода TM, см.

По этой причине цель состоит в том, чтобы уменьшить количество выборок, используемых для обучения и проверки. Посмотрим . Данных, которые остаются после предварительной обработки (изменение размера + определение порога), более чем достаточно для обучения NN, и они почти одинаковы для расстояний, на которых наша система может обнаруживать дорожные знаки. Затем, вместо того, чтобы использовать всех этих кандидатов для обучения сети, достаточно использовать только одного.У этого есть четыре преимущества: наборы для обучения и проверки легче строятся, время, затрачиваемое на обучение и проверку, уменьшается, пользователю становится проще вручную выбирать кандидатов для обучающего набора, а также снижается риск избыточность.

Для NN были предложены два подхода: во-первых, одноэтапная нейронная сеть (SSNN), в которой только NN реализуется для каждого класса (Danger, Yield, Prohibited, Obligation и Indication road sings). Во-вторых, каскадный подход (CNN) упрощает задачу распознавания за счет размещения меньших групп дорожных знаков внутри определенного класса. Дорожные знаки, которые обычно неправильно классифицировались с использованием SSNN, являются входными данными для второго NN. Это приводит к более специализированным подсетям, и поэтому ожидается, что количество неправильных распознаваний уменьшится. Группы для этого подхода перечислены здесь:

• —

  Доходность. Y1: В этом случае, поскольку есть только один выход, нет необходимости использовать каскадный подход, сеть точно такая же, как в случае SSNN.

• —

  Запрет.P1: Дорожные знаки ограничения скорости. P2: Грузовиков нет. P3: Стоянка, остановка и вождение.

• —

  Опасно. D1: Объединение. D3: Неровная дорога, горб. D4: Другие опасности, светофоры.

• —

  Обязательство. O1: Кольцевой.

• —

  Индикация. I1: В этом случае каскадный подход не был разработан, так как не было путаницы среди участников.

Примеры вывода каскадной сети для распознавания дорожных знаков. На каждом рисунке показана группа, к которой он принадлежит.

5. Результаты и обсуждение

5.1. Сопоставление с шаблоном: красные дорожные знаки

В, можно увидеть результаты распознавания с использованием TM для красных кандидатов. Показатель истинных положительных результатов (показатель TP ) учитывает скорость распознавания по сравнению с общим количеством истинных обнаружений. Истинные обнаружения — это образцы со стадии обнаружения, которые были правильно классифицированы как дорожные знаки.Частота ложных срабатываний (FP _rate ) — это частота ложных распознаваний и неправильных распознаваний по общему количеству обнаружений. Можно видеть, что лучшая производительность соответствует необработанным кандидатам на шкалу серого, за этим следует растяжение гистограммы и, наконец, пороговое значение Оцу, которое также дает удовлетворительные результаты, на 6% и 9% меньше, чем в предыдущем случае. Как правило, опция бинаризации кандидатов неэффективна для сопоставления шаблонов. Нормализованная взаимная корреляция серьезно наказывает за сильную разницу значений пикселей, и поэтому кандидаты на шкалу серого получают лучшие результаты.

Таблица 1.

Результаты распознавания красных дорожных знаков относительно обработки, примененной к кандидату.

Соответствие шаблонов. Красные дорожные знаки
Группа	Обработка	Скорость TP	Скорость FP
G1	Серая шкала	0,83	2 0,25	0. 77	0,22
G3	P-Tile	0,75	0,34
G4	Otsu	0,76	0,34	2
0,34	2
		2	2				2	2

В целом проблемы, связанные с сопоставлением шаблонов для распознавания, связаны с частотой FP _{, которая очень высока для всех использованных препроцессов. Чтобы уменьшить количество ложных срабатываний, была предпринята попытка установить пороговое значение для значения взаимной корреляции в качестве критерия, позволяющего различать дорожный знак и внедорожный знак.К сожалению, всех этих ложных срабатываний не избежать: в нем можно наблюдать результаты по TP со скоростью и FP со скоростью для первого интервала. Отклонение кандидатов в этих пределах означало бы упущение большого процента истинных признаний. Например, в случае необработанной серой шкалы мы могли бы избежать каждого ложного срабатывания, если поднялись с пороговым значением до 30%, но тогда мы пропустили бы 58% истинных распознаваний.}

Таблица 2.

Истинные и ложные срабатывания в первом интервале (20–30)% корреляции для наилучшей предварительной обработки.

5.

Результаты распознавания с использованием сопоставления с шаблоном синих дорожных знаков представлены в формате. В случае синих дорожных знаков результаты не будут действительны для системы распознавания, поскольку истинно положительный показатель очень низок. Эти дорожные знаки легко пропустить, особенно в двух случаях: во-первых, дорожные знаки обязательного характера, они часто имеют более неоднородный фон дорожных знаков, чем знаки с белым фоном, что приводит к низкому значению нормализованной взаимной корреляции.Во-вторых, небольшие полосы на знаках пешеходного перехода очень нестабильны из-за незначительных движений камеры или поворотов дорожного знака, что часто приводит к сбою распознавания системой.

Таблица 3.

Результаты распознавания красных дорожных знаков относительно обработки, примененной к кандидату.

Соответствие шаблонов. Синие дорожные знаки
Группа	Обработка	Тариф TP	Тариф FP
G1	Сырая шкала серого	0.45	0,44
G2	Растяжка гистограммы	0,29	0,16
G3	P-Tile	0,42	0,30	0,30	0,30
G5	Бимодальный	0,03	0,00

5.

Для этого подхода использовались только две из четырех процедур предварительной обработки: Otsu и P-Tile.Поскольку одной из целей предварительной обработки является устранение шума, имело смысл не включать изображения в градациях серого в обучение NN. От бимодального алгоритма отказались из-за сильной зависимости результатов от освещенности изображения. Поэтому основное внимание будет уделено двум оставшимся методам бинаризации.

Наиболее значимые результаты для подхода NN находятся в и. Мы находим результаты для SSNN, которые плохие, истинная скорость распознавания очень низкая, а ложная классификация очень высокая.Чтобы разделить проблему, была реализована NN для каждой формы дорожного знака, но из-за количества дорожных знаков, которые нужно было классифицировать в каждую группу, и, что самое главное, из-за высокого сходства между некоторыми из них, подход не удался.

Таблица 4.

Результаты подхода SSNN для распознавания.

Одноступенчатый подход нейронных сетей
Предварительная обработка	Class	TP rate	FP rate
Otsu	Red	0. 23	0,81
	Синий	0,48	0,80
P-Tile	Красный	0,28	0,68
	Синий	0,47	0,59

Таблица 5.

Подход к распознаванию.

Каскадный подход нейронных сетей
Предварительная обработка	Class	TP rate	FP rate
Otsu	Red	0. 52	0,56
	Синий	1,00	0,59
P-Tile	Красный	0,87	0,26
	Синий	1,00	0,26

Особенно видно, что в случае производительности его значения увеличиваются предварительно обработано методом P-Tile. Результаты для синих дорожных знаков идеальны, хотя, к сожалению, точность слишком низкая из-за большого количества образцов, которые не являются дорожными знаками, которые были отнесены к ним.Опять же, как и в случае подхода сопоставления TM, было невозможно установить порог отклонения, чтобы уменьшить эту ошибочную классификацию при сохранении высокого положительного коэффициента классификации. Принимая во внимание полученные результаты, лучшая производительность в целом у каскадного подхода NN с использованием препроцесса P-Tile. Очень похожие результаты получены для подхода сопоставления шаблонов в случае распознавания красных дорожных знаков, но, к сожалению, результаты этого метода в отношении синих дорожных знаков очень плохие.Ставка _FP как для TM, так и для NN равна 25%. Тем не менее, испытания с использованием нашей экспериментальной платформы IVVI [43] в реальных условиях дали очень хорошие качественные результаты, количество ложных срабатываний было очень низким, даже когда порог скорости был отключен, чтобы протестировать систему в худшем из возможных сценариев. Следует подчеркнуть, что система выполняет три этапа (обнаружение, распознавание и отслеживание) в реальном времени и заранее отправляет предупреждающие сообщения, чтобы пользователь мог выбрать наиболее подходящий маневр.Система протестирована в реальных условиях освещения. Тестовые последовательности были выбраны случайным образом, и они соответствуют как городской, так и загородной среде. В Испании в городских условиях установка и обслуживание дорожных знаков не подчиняются каким-либо общим правилам, поэтому поврежденные и старые дорожные знаки можно найти практически везде, что усложняет задачу.

6. Выводы и дальнейшая работа

В данной статье было показано сравнение наиболее распространенных методов классификации дорожных знаков: сопоставление шаблонов и нейронные сети.Различные алгоритмы предварительной обработки для определения порога и бинаризации были применены к образцам шкалы серого для улучшения результатов в обоих подходах. Чтобы получить лучшие результаты нейронных сетей в положительной классификации, была реализована каскадная конфигурация, повышающая результаты до высоких стандартов качества, для алгоритма P-Tile с использованием каскадного NN мы достигли 87% истинной классификации для красных дорожных знаков и 100% синих дорожных знаков. в то время как классификация ложных срабатываний происходила в 26% случаев, что является очень хорошим результатом с учетом сценария, в котором используется система.Оба подхода TM и NN не позволяют отбрасывать ложные срабатывания в двух случаях: неправильная классификация истинных срабатываний на этапе обнаружения и классификация ложных срабатываний.

Оба подхода имеют преимущества и недостатки реализации. Основным преимуществом подхода TM является то, насколько легко добавить новый дорожный знак в набор распознавания, в то время как добавление еще одного дорожного знака в NN подразумевает новое обучение сети и ручной выбор обучающих выборок, даже когда в последнем случае процесс намного проще благодаря используемой предварительной обработке, нам все равно нужно создать набор для проверки, что обычно сложно, поскольку некоторые из дорожных знаков трудно найти в реальной среде.

Дальнейшая работа должна основываться в основном на двух улучшениях: качество входных изображений и возможность отбраковки NN. В первом случае изменения освещения вызывают сбой алгоритмов предварительной обработки или, по крайней мере, они не работают так хорошо, как могли бы. Разработка алгоритма пороговой обработки, зависимость которого от условий освещения была низкой, была бы важным прорывом.

Во-вторых, добавление вывода в NN для отклонения ложных кандидатов на этапе обнаружения поможет получить лучшие результаты.Конечно, это очень сложная задача из-за большого количества объектов в реальных условиях, похожих на дорожные знаки.

Наконец, открытая база данных последовательностей, записанных различными национальными и международными исследовательскими группами, будет большим преимуществом для разработки систем распознавания дорожных знаков. Такое глобальное мышление поможет решить эту проблему не только на местном уровне, но и во всем мире.

Благодарности

Работа, описанная в этой статье, была частично профинансирована правительством Испании грантами FEDORA (TRA2010-20225-C03-01) и D3System (TRA2011-29454-C03-02).

Ссылки

«Лежачий полицейский» для пешеходных переходов по ГОСТ. Установка лежачих полицейских. Конструкция и назначение «лежачих полицейских»

В простонародье «лежачими полицейскими» называют искусственную неровность, предназначенную для принудительного снижения скорости в зонах риска: возле детских садов, школ, у пешеходных переходов, где поток людей достаточно велик и т. Д.

Некоторые участники дорожного движения не любят лежачих полицейских — они вызывают только дискомфорт, а некоторые наоборот, на некоторых участках дороги их не хватает, например, из-за невозможности перейти дорогу. В нашей сегодняшней статье мы поговорим о том, законна ли установка «лежачих полицейских» и как это сделать правильно?

Юридическая установка

Прежде всего, необходимо отметить, что закон запрещает самостоятельную установку «лежачих полицейских» на дорогах общего пользования, к которым относятся дворы «многоквартирных жителей». Единственное, что можно сделать, если возникнет такое желание, — это обратиться в госорганы с аналогичным предложением, при этом желательно указать причину такой необходимости.

Сделать это довольно просто. Всего способов два — это связаться с администрацией района, в котором вы проживаете, или подать заявку в интернет-приемную на официальном сайте ГИБДД. В поданном заявлении обязательно указать уважительную причину установки лежачего полицейского в конкретном месте на дороге.

Если вы решили обратиться напрямую в РОВД или в администрацию, лучше сначала собрать подписи собственников всех квартир в вашем доме, кратко и убедительно изложив аргументы в пользу необходимости установки.

Юридическая разборка лежачих полицейских

Несанкционированные действия по демонтажу лежачих полицейских запрещены законом. В случае, когда необходимость в этом отпала, например, школьное учреждение, возле которого создавалась искусственная неровность, расформировали, то ваш путь снова лежит в администрации вашего района или ГИБДД.

Отличие в вашей заявке будет только в том, что теперь вы будете подавать заявку на демонтаж лежачего полицейского. Ну и, конечно же, как и в предыдущем случае, нужно привести веские аргументы в пользу того, что наличие лежачей полицейской в ​​том или ином месте недопустимо.

Установка по ГОСТ

На 2017 год правила установки регламентированы соответствующим ГОСТом № р. 52605-2006, где прописаны все параметры «лежачих полицейских» и правила их установки.

«Лежачие полицейские» бывают двух типов — трапециевидные и волнистые, а все их размеры (высота, длина и т. Д.) Регламентируются ГОСТом. Например, при установке знака ограничения скорости на «20» высота волнообразной лежачей полицейской не будет превышать 0,07 метра, а длина будет от трех до трех с половиной метров.

Спасибо за подписку!

Давайте рассмотрим самые важные моменты, касающиеся установки лежачего полицейского:

• «Лежачий полицейский» должен сопровождаться соответствующим дорожным знаком, а также разметкой, предупреждающей автомобилистов о приближении к препятствию;
• Водосточное оборудование при установке;
• Неровность должна быть не меньше ширины дороги.Допустимое отклонение до двадцати сантиметров в каждую сторону;
• Возможна установка лежачих полицейских только на асфальтированных и хорошо освещенных дорогах.

Запрещается установка на мостах, федеральных трассах, остановках и при количестве полос движения более четырех (исключение составляют дороги, проходящие в населенном пункте с населением более одной тысячи человек).

В ситуации, когда было нарушено одно из правил установки или превышено рекомендованное значение параметров «лежачий полицейский», необходимо подать жалобу в ГИБДД.

Самостоятельная установка или демонтаж

В данном случае нарушение приравнивается к установке или сносу дорожного знака, как указано в пункте 1.5 Правил дорожного движения. За такие действия, как установка, демонтаж «лежачих полицейских» предусмотрено административное взыскание в виде штрафа, размер которого может быть разным (регулируется статьей 12.33 КоАП). Для рядового гражданина размер штрафа варьируется от 5 000 до 10 000 рублей на юридическое лицо.лицо может быть оштрафовано до 300 000 рублей, должностное лицо — до 25 000 рублей.

СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Искусственная неровность дороги, «лежачий полицейский»

Впервые искусственные неровности дороги (IDN) или «лежачие полицейские» начали использовать в США в начале XX века для принудительного ограничения скорости транспортных средств на опасных участках дороги.

В то время в Соединенных Штатах происходила быстрая и массовая автомобилизация, и владельцы ферм, которые проезжали мимо автомагистралей, были очень обеспокоены безопасностью скота, который часто попадал под колеса проезжающих транспортных средств.

Первые ИДИ были сделаны из досок, бревен, валов из камня или смеси щебня с глиной. Именно тогда и появились прототипы предупреждающих дорожных знаков — в основном это были знаки с предупреждающими надписями, например: «Снизьте скорость до 5 миль, иначе потеряете машину!». А потом были разработаны стандарты и правила их применения.

В Европе IDN появились после Первой мировой войны и также отличались разнообразием форм и размеров, а также знаками, указывающими на их присутствие.Со временем это было консолидировано, и появились предписанные требования к формам, размерам, местам установки и правилам использования IDN.

В СССР, а затем и в Российской Федерации также использовались «лежачие полицейские», сделанные из бетона или асфальта.

Ввиду относительно небольшого количества автомобилей долгое время не было необходимости как-то «узаконивать» их наличие и использование.

Однако с увеличением количества автомобилей и, как следствие, аварий, возникла необходимость в создании заграждений и дорожных знаков, а также правил их использования.

В настоящее время разработаны и действуют государственные стандарты, четко устанавливающие формы обозначения, геометрические параметры и место установки «лежачих полицейских» и связанных с ними дорожных знаков.

Лежачие полицейские — единственный простой и надежный способ принудительно снизить скорость транспортных средств на наиболее опасных участках дороги для предотвращения возможных аварий и гибели пешеходов.

Искусственные неровности дороги или «лежачие полицейские» устраиваются на проезжей части проезжей части в виде возвышения для принудительного снижения скорости транспортных средств на определенных участках автомагистралей.

В зависимости от назначения и технологии изготовления ИДИ подразделяются на сборно-разборные и монолитные.

IDN располагаются на участках дорог с интенсивным движением, возле школ, детских садов, больниц, поликлиник, промышленных предприятий, на входах и выходах торговых и заправочных станций, в зонах строительства и других опасных зонах.

В настоящее время в соответствии с ГОСТ Р 52605-2006 изготавливаются сборно-разборные конструкции ИДН типов ИДН-500 () и ИДН-900 ().

ИДН-500 предназначены для прокладки на проезжей части автомобильных дорог вблизи пешеходных переходов и в местах повышенной опасности, где необходимо принудительно ограничить скорость движения транспортных средств.

На дорогах, где организован общественный транспорт, IDN-500 не устанавливается. В таких случаях необходима установка IDN-900, обеспечивающая более плавный проезд транспортных средств по искусственным неровностям.

Разборный Структура IDN состоит из ряда геометрически совместимых средних и краевых элементов одного типа, которые, в зависимости от ширины проезжей части дороги, образуют полосу движения практически любой длины.В комплект поставки ИДИ должны входить анкерные болты, упорные втулки (дюбели), шайбы и техническая документация производителя.

Разборные конструкции IDN должны иметь чередующийся черный и желтый (черный и белый) цвет.

IDN рекомендуется размещать в местах с максимальной освещенностью (около источника света) на расстоянии не менее 30 метров перед нерегулируемыми пешеходными переходами и на расстоянии 60-1000 метров друг от друга по ходу движения.

На дорогах и улицах, не имеющих стационарного освещения, для обозначения искусственных неровностей применяют отражатели типа КДЗ-1 (ГОСТ Р 50971-96), устанавливаемые по всей ширине проезжей части с каждой стороны дороги. Перед удостоверением личности на расстоянии 50-70 см, параллельно его подошве, с шагом 50 см необходимо наносить маркировку, видимую как днем, так и ночью.

Допускается размещение IDN на улицах районного и местного значения, боковых и местных проездах, в жилых массивах, обозначенных дорожными знаками 5.38 — 5.39 «Жилой квартал», «Конец жилого массива».

Не допускается установка ИДИ на участках дорог при наличии на них троллейбусного движения, на мостах, путепроводах, в транспортных туннелях и переходах под путепроводами.

Перед ИДИ на дорогах, улицах и проездах внутри жилых районов следует использовать знак 3.24 «Ограничение максимальной скорости», значение которого равно максимально допустимой скорости движения по данной неровности.

IDN должен располагаться перпендикулярно оси проезжей части и исключать возможность ее объезда автотранспортом.Длина полосы IDN должна быть не меньше ширины проезжей части. Допустимое отклонение — не более 0,2 м с каждой стороны дороги.

Элементы ИДН изготавливаются из высокопрочной резины, отходов производства резины или других полимерных материалов, не содержащих вредных примесей. Элементы IDN имеют шероховатую поверхность для обеспечения необходимого сцепления с шинами автомобиля. Рисунок нижней части IDN обеспечивает стабильную дренажную систему. Для лучшей видимости в ночное время на поверхность IDN наносится желтый или белый светоотражающий материал.

Полоса IDN, построенная на проезжей части разборной конструкции, состоит из двух краевых и ряда средних элементов. Количество средних элементов определяется делением длины полосы IDN (за вычетом длины двух краевых элементов) на длину среднего элемента. Средний элемент имеет следующие размеры 500 × 500 × 58 мм. Краевые элементы представляют собой монолитное резиновое изделие полукруглой формы размерами 500 × 250 × 58 мм.

Монолитные конструкции IDN используются только на улицах, ведущих на территорию, обозначенную дорожным знаком 5.38-5.39 «Жилая зона», «Конец жилой зоны», а также на парковых дорогах, проездах и внутренних дворах.

Монолитные конструкции ИДН имеют волнообразный () и трапециевидный () поперечный профиль.

Тип продольного профиля ИДИ выбирается с учетом наличия рядом с ним ливневых колодцев на верхней стороне дороги на спуске и в зависимости от направления поперечного потока воды на проезжей части.

Размеры искусственной неровности монолитной конструкции выбираются в зависимости от требуемого значения предельно допустимой скорости движения транспортных средств и типа поперечного профиля ().

Монолитные ИДН устраивают из плотного мелкозернистого или песчаного асфальтобетона, свойства которого должны соответствовать требованиям ГОСТ 9128-97.

Коэффициент сцепления поверхности ИДН монолитной конструкции не должен быть ниже коэффициента сцепления дорожного покрытия и соответствовать требованиям ГОСТ Р 50597-93.

Рис. 1.

Рис. 2.

Профили монолитные волнистые и трапециевидные IDN

Таблица 1

Габаритные размеры ВД монолитной конструкции

На опасных и аварийных участках дорог используются искусственные неровности дороги (далее IDN или ID) для снижения скорости движения.Чаще их называют «лежачими полицейскими». Самостоятельно установить IDN невозможно, но вы можете обратиться с таким запросом в ГИБДД или местную администрацию. Вам необходимо написать заявление и указать свои причины необходимости размещения такого объекта. Все требования будут рассмотрены и выбраны из них самые важные и первостепенные.

Лучшее средство от правонарушителей

ИН — эффективное оружие от безрассудных водителей. Если нарушители могут не следовать указателям и разметке, то игнорировать внушительную неровность невозможно.Самая первая попытка «летать» без торможения заставит вас выучить правила дорожного движения на всю жизнь. Она будет трястись так, что мало не покажется, а может даже закончится дорогостоящим ремонтом машины.

Даже если вы не нарушите ограничение скорости, если вы часто будете ездить неправильно по ID, вы можете повредить подвеску или рулевое управление автомобиля. Это связано с тем, что многие автомобилисты нажимают на педаль тормоза при проезде препятствия. Таким образом, в момент столкновения колес и неровностей давление увеличивается до максимума, что может привести к поломке.Необходимо правильно проехать лежачий полицейский по инерции или на слабом газе. Необходимо заранее, до препятствия, притормозить, а затем отпустить педаль и позволить машине прокатиться по самой «волне».

Где нужна установка ID?

Есть места, принятые ГОСТом, где на первом месте стоят лежачие полицейские:

• Перед учебными заведениями, такими как школы, университеты, колледжи. В непосредственной близости детские сады и детские площадки.В местах массового скопления людей, крупных торговых центрах и супермаркетах. Рядом со стадионами, вокзалами, оживленными площадями и парками;
• На сложных и аварийных участках дорог и трасс, максимальная скорость которых не может превышать 40 км / ч. Такие участки маршрута нередко имеют богатую историю дорожно-транспортных происшествий, поэтому отмечены знаками и опознавательными знаками;
• Перед двором территория, обозначенная знаком «Жилая зона». Внутри двора можно установить «лежачие полицейские» с помощью управляющей компании, пожелания жильцов и разрешения ГИБДД.Этот вопрос очень актуален в «проезжих» дворах, где интенсивное движение опасно;
• При приближении к сложным, нерегулируемым перекресткам, где происходят серьезные аварии. Возможно, в этой ситуации после идентификатора появится табличка «Движение без остановки запрещено»;
• Напротив оживленных пешеходных переходов;
• На территории скопления детских кружков, секций и лагерей.

Где запрещено размещать ID

В некоторых ситуациях наезд может вызвать серьезные неудобства или даже спровоцировать аварию.

Вот места, где не может быть искусственных препятствий:

• Федеральные трассы;
• Региональные многополосные (4 и более) дороги. При этом на территориях, проходящих через населенные пункты, разрешена установка ID;
• Шоссе;
• Автобусные остановки и прилегающие полосы движения;
• Троллейбусные маршруты;
• Мосты, территория под ними, тоннели, путепроводы, путепроводы;
• Территория в радиусе ста метров у железнодорожного переезда;
• Любые маршруты к больницам и станциям скорой помощи, пожарным частям, газовым службам и другим районам расположения аварийно-спасательных формирований;
• Участки подземных коммуникаций с выходом на поверхность смотровых колодцев.

Основные положения

• ID следует устанавливать на дорогах для принудительного торможения;
• По типу конструкции дорожные неровности делятся на монолитные (асфальтобетонные) и сборно-разборные;
• ИД должен располагаться по всей ширине проезжей части, чтобы исключить вероятность объезда. Допускается небольшое отклонение, но не более 20 см с обеих сторон;
• Необходимо наличие действующей дренажной системы на предполагаемом участке строительства ИН;
• Перед удостоверением личности наличие дорожных знаков, предупреждающих о препятствии и заметной издалека разметки, обязательно;

Правила установки монолитных ИДН

1. Конструкции выполняются только из асфальтобетона.В поперечном сечении они могут быть волнистыми и трапециевидными.
2. Тип продольного профиля зависит от наличия или отсутствия ливневой скважины на спуске на ВО. Если слива нет, края профиля подрезаются возле бордюра. Это сделано для того, чтобы вода не застаивалась и не стекала по дороге.
3. Длина лежачего полицейского зависит от разрешенной скорости на этом участке, но максимальная высота всегда одинакова. Он не может превышать 0,07 метра.
4. Укладка неровностей асфальтобетона возможна только в местах с хорошим освещением.

Правила установки разборных «лежачих полицейских»

Данная конструкция состоит из нескольких одинаковых основной и краевой частей.

1. Элементы собираются из одной или пары пластин, соединенных между собой точеными канавками. В них должны быть специальные отверстия для надежного крепления к проезжей части.
2. Конструкции должны легко собираться и разбираться. Отдельные его части при необходимости обязаны без труда заменяться.
3. Максимальная высота элементов составляет от 5 до 6 сантиметров, а длина идентификатора рассчитывается исходя из максимально допустимой скорости.
4. Состав IDN должен быть прочным, но эластичным. Требуется высокий коэффициент сцепления с поверхностью.
5. Применение светоотражающих элементов в направлении движения обязательно для обеспечения видимости IU в ночное время.
6. При отсутствии каких-либо деталей или выступающих частей установки работа ИМ опасна для водителей и недопустима. Это может повредить автомобильные шины.
7. При демонтаже удостоверения личности необходимо удалить все крепления, заделать ямы на дороге и убрать дорожные знаки и разметку.

Как устанавливается IDN

В ситуации с бетонными ограничителями тонкостей укладки не так много:

• Асфальт, на котором будут неровности, промывают и очищают от пыли, грязи и луж . Иногда его верхний слой срезают для лучшего прилипания к раствору;
• В некоторых случаях дорожники используют форму для заливки бетона, но чаще создают лежачий полицейский без специальных ограничителей;
• Новому дорожному объекту дается время на замерзание, после чего наносится специальная разметка и устанавливаются предупреждающие знаки.

Сборно-разборная конструкция также проста в установке, но необходимо знать основные требования:

• Поверхность дорожного полотна в месте будущей установки должна быть ровной, без выбоин и ям;
• Перед установкой необходимо убедиться в качестве асфальта, проверить его толщину. На основании этой информации подбираются крепежные болты;
• Далее составляется сам дизайн удостоверения личности. Детали должны быть плотно соединены между собой без стыков и трещин;
• Количество используемых элементов зависит от ширины дороги.Нельзя допускать зазоров по бокам более 20 см — такая бойница позволит водителям объезжать препятствие одной стороной машины. Это приведет к неправильному распределению нагрузки на ИМ и, как следствие, к его выходу из строя;
• Перед установкой намечаются точки будущих отверстий под крепеж, просверливаются специальным инструментом;
• «Лежачий полицейский» ставится в специально отведенном месте и прикручивается специальными анкерными болтами. Крепеж должен быть полностью затянут;
• При установке обязательно использовать все крепежи;
• Только специализированные организации, имеющие право доступа к таким работам, наличие необходимых лицензий и разрешений, имеют право проводить работы по установке ИС.

Нет ничего сложного в установке «лежачих полицейских». Любая квалифицированная команда оперативно справится с этим вопросом. Получить разрешение на размещение такого объекта немного сложнее, но если вы абсолютно уверены, что это необходимо, примените и докажите свою точку зрения.

Если вы готовы оплатить установку самостоятельно или объединиться с соседями, то шансы появления IDN на вашей территории заметно увеличатся, как и время рассмотрения заявки.

Но не стоит делать ограничители без разрешения администрации или ГИБДД — их можно демонтировать без предупреждения и за незаконную установку объекта будет наложен штраф. А деньги, потраченные на установку, в этом случае вам никто не вернет. Действуйте законно, и лежачий полицейский защитит вас на долгие годы.

При установке и установке искусственной неровности дороги (лежачих полицейских) нельзя забывать и учитывать самое главное, чтобы в процессе эксплуатации это было безопасно для автомобилистов и не доставляло еще больше проблем на дороге.Чтобы пояснить нашу мысль, приведем пример — искусственная неровность должна обеспечивать принудительное снижение скорости в местах повышенного внимания, но эти места и саму неровность нужно замечать издалека и заранее! Экстренное торможение не должно происходить на дороге, а лежачий полицейский не должен создавать аварийных ситуаций.

Следовательно, это просто необходимо и ни в коем случае не обойтись без соответствующей маркировки и установки информативных и предупреждающих знаков.

Знак 5.20 «Искусственная неровность» устанавливается непосредственно перед IDN, знак 1.17 «Искусственная неровность» устанавливается своевременно по правилам дорожного движения. А на участке с несколькими последовательно расположенными друг за другом неровностями также есть табличка 8.2.1 «Зона действия». За предупреждающим знаком следуют необходимые знаки 3.24 «Ограничение максимальной скорости», последовательно 40 км / ч, 30 км / ч и 20 км / ч. «в соответствии с требованиями ГОСТ Р 52289.
Также следует отметить, что высота искусственной неровности не должна превышать 6 см.Ну ширина должна быть по всей проезжей части. И даже минимальных зазоров лучше не оставлять — по психологии водитель, увидев небольшой зазор, стремится проехать хотя бы одним колесом по ровной поверхности. И в связи с этим на дороге создаются неприятные ситуации, и даже при частых столкновениях с этим злополучным концевым участком он быстро выходит из строя.

На поверхности IDN предусмотрено отражение света, привлекающее внимание водителя, но также желательно предусмотреть возможность искусственного ночного освещения.

Бывает, что наши клиенты жалуются, что IDN выдергиваются вместе с креплением снегоуборочной техники, а просто большой поток машин — это кривизна площадки и отрыв некоторых элементов, поэтому рекомендуем перед установкой ИДН, проверьте толщину асфальта и выберите крепеж. Анкерные болты должны открываться прямо в асфальт и не заходить дальше поверхности дороги в песок, иначе они быстро расшатываются и теряют свою удерживающую функцию.Также не допустимо проводить установку в местах сильного растрескивания проезжей части, наличия выбоин, неровностей и резких перепадов поверхности.

Ну и еще одно пожелание — для качественной и правильной установки искусственных неровностей лучше обратиться к специалисту. Мы всегда рады помочь и ответим при первом звонке !!

Массив (=> Массив (=> Требования к поверхности для надежного крепления => Полимер ИЛИ резина Лежащий ПОЛИЦЕЙСКИЙ — В ЧЕМ РАЗНИЦА? => Как обозначены места установки ID? => Что означают числа 500, 900, 400, 350 означает => Какие разрешения необходимы для установки ID => Где невозможно установить ID? => Можно установить ID: => Как долго должен быть установлен ID? Как он расположен? => Установка идентификатора) => Массив (=> Массив (=>

=> HTML) => Массив (=>

• Оптима Сервис предоставляет гарантию 2 года!

Купить>

=> HTML) => Массив (=>

=> HTML) => Массив (=>

Для установки на территории двора, летом дача, парковка, прилегающая территория — разрешительной документации не требуется.

Для установки искусственных неровностей на дорогах общего пользования требуется согласование с ГИБДД и местными властями. Свяжитесь с местными властями для процедуры.

=> HTML) => Массив (=>

• На автомагистралях с 4 и более полосами движения для транспортных средств.
• На автобусных остановках.
• Мосты, тоннели, путепроводы.
• Менее 100 метров от железнодорожного переезда.
• Шоссе.
• Запрещается устанавливать IDN на дорогах, ведущих к расположению машин экстренных служб.

• Дороги общего пользования.
• Внутренние, прилегающие территории.
• Дворов.
• На стоянках и стоянках.

=> HTML) => Массив (=>

=> HTML)))

Полезная информация

• Требования к поверхности для надежного монтажа

  Покрытие не должно иметь трещин, углублений, вмятин, с явными дефектами покрытия в местах предполагаемого монтажа.Не рекомендуем устанавливать в местах, где образуются глубокие лужи. Искусственные неровности укладываются на любую твердую поверхность (асфальт, плитка, бетон, наливной пол и т. Д.)

• Полимер ИЛИ резина Лежа ПОЛИЦЕЙСКИЙ — В чем ОТЛИЧИЕ?

  Полимер IDN, в отличие от резины, абсолютно прочен и не обладает гибкостью. Рекомендуется устанавливать на ровной поверхности, без ярко выраженной колейности и других дефектов дорожного полотна.

  • ИДН 500 Полимер — изготовлен из специального полимерного сырья, в соответствии с требованиями ГОСТ.
  • Обладает высокой износостойкостью, применяемой спецтехникой (ковшами для уборки урожая).
  • Благодаря жесткой конструкции не протискивается в местах прохождения колес и не разрушает дорожное покрытие.
  • Диапазон рабочих температур от -35 ° С до + 70 ° С.
  • Polymer IDN 500 — надежное и проверенное решение с длительным сроком службы.
  • Optima Service предоставляет гарантию 2 года!
  • Доступная цена — важное преимущество.

  Купить>

• Как указаны места установки IDN?

  Место установки лежачего полицейского обозначается дорожным знаком 5.20 (ГОСТ Р 52290-2004) «Искусственная неровность дороги», а также дорожной разметкой 1.25. Наша компания может установить дорожные знаки и нанести дорожную разметку! Подробности Вы можете уточнить у наших менеджеров.

• Что означают числа 500, 900, 400, 350

  Числа 900, 500, 400, 350 обозначают ширину лежачего полицейского.Причем у каждого вида свое предназначение:

  • IDN 900 используется для ограничения скорости движения не более 40 км / ч. Применяется на дорогах с движением общественного транспорта, дорогах с интенсивным движением грузовых автомобилей.
  • IDN 500 используется для ограничения скорости до 30 км / ч.
  • IDN 400 или 350 — для внутренних территорий.

• Какие разрешения необходимы для установки IDN

  Для установки на территории двора, дачи, паркинга, прилегающей территории — разрешительных документов не требуется.

• На стоянках и стоянках.
• Напротив учебных заведений: детские сады, школы, вузы и тд.
• Аварийно опасные участки трассы.

Применение машинного обучения в обнаружении дорожных знаков и детальной классификации

В этой статье описывается применение машинного обучения для создания картографических данных и распознавания дорожных знаков для AMAP.

В современном мире цифровых технологий карты являются неотъемлемой частью повседневной жизни, а данные необходимы для картографических сервисов. Сервисы динамических карт предоставляют пользователям прямой и явный доступ к интеллектуальным функциям, поддерживаемым большим объемом данных.

На начальных этапах развития технологии картографических сервисов данные собирались по разным специальностям с помощью таких инструментов, как автомобили, велосипеды, самолеты и спутниковые изображения. В последние два года картографические данные собираются путем краудсорсинга с помощью интеллектуального оборудования.Собранные данные затем обновляются с беспрецедентной скоростью и непревзойденной точностью. Быстрые изменения на местах заставляют пользователей все больше полагаться на приложения картографических сервисов. В связи с растущим спросом на картографические сервисы картографические компании, уделяющие особое внимание удобству работы пользователей, уделяют первоочередное внимание скорости и точности обновления данных в качестве ключевой цели. Первым шагом в направлении эффективного обновления данных является обнаружение дорожных знаков.

В этой статье описывается применение машинного обучения при создании картографических данных для AMAP.Приведенные ниже технические решения и конструкции проверены и дали отличные результаты. Кроме того, эти решения обеспечивают базовую техническую гарантию быстрого обновления данных AMAP.

Что такое обнаружение дорожных знаков?

Это процесс автоматического обнаружения дорожных знаков, таких как знаки ограничения скорости, знаки запрета разворота, знаки пешеходного перехода и электронные глаза, на изображениях уличных сцен. Эти результаты обнаружения передаются в производственный процесс для создания картографических данных для пользователей картографических сервисов

Проблемы обнаружения дорожных знаков

Ключевые проблемы обнаружения дорожных знаков включают сложность форм дорожных знаков и их восприимчивость к окружающей среде во время съемки.Обнаружение дорожных знаков предъявляет строгие требования к производительности алгоритма для достижения быстрого обновления данных и высокой точности данных. Давайте углубимся, чтобы понять конкретные проблемы:

1. Широкие вариации в образцах форм

Дорожные знаки сильно различаются по следующим аспектам:

• Разнообразные типы : Дорожные знаки подразделяются на сотни категорий в соответствии с национальными стандартами.
• Разнообразные формы : Общие формы дорожных знаков включают треугольник, круг, квадрат, ромб и восьмиугольник.Физические объекты дорожных знаков включают разметку земли, электронные глаза, светофоры, столбы ограничения высоты и заборы.
• Расширенное цветовое распределение : Общие цвета дорожных знаков включают желтый, красный, синий, зеленый, черный и белый.
• Огромные различия в размерах изображений : размеры изображений дорожных знаков варьируются от сотен пикселей (например, квадратные таблички и знаки пешеходного перехода) до десятков пикселей (например, электронные глаза).

Рисунок 1: Общие дорожные знаки (вывески)

2.Восприимчивость к изменениям в естественных условиях

Дорожные знаки могут быть загорожены транспортными средствами или деревьями или изношены в естественных условиях. Во-вторых, на сбор изображений может повлиять погода или время года, что приведет к нечетким изображениям и искажению цвета.

Рисунок 2: Дорожные знаки, снятые в естественных условиях

Точность алгоритма сильно снижается из-за неправильной идентификации знаков, напоминающих дорожные знаки, таких как бизнес-плакаты и рекламные щиты общественного благосостояния.

Рисунок 3: Примеры знаков, которые напоминают дорожные знаки и создают шум при обнаружении дорожных знаков

3. Требования к производительности

Ниже приведены требования к производительности алгоритма для достижения быстрого обновления данных и высокой точности данных:

• Точная скорость отзыва : AMAP предъявляет высокие требования к скорости отзыва и точности в различных сценариях. В то время как неудачный отзыв может задержать обновление данных, неправильный отзыв может повлиять на общую эффективность и рабочий цикл приложения, тем самым повлияв на обновления данных в реальном времени.
• Пропускная способность : AMAP обрабатывает сотни миллионов изображений каждый день и, следовательно, требует эффективных алгоритмов, которые обрабатывают данные быстро, чтобы гарантировать своевременное обновление данных карты.
• Расширяемость : различные типы дорожных знаков отражают уникальные особенности различных стран или регионов и могут также изменяться в зависимости от изменений национальных стандартов с течением времени. Следовательно, для этого требуются расширяемые алгоритмы, которые быстро адаптируются к новым дорожным знакам.

Решение для обнаружения дорожных знаков для AMAP

Академический кружок обучает модели глубокого обучения для обнаружения целей, особенно для сквозного режима, для достижения глобально оптимальных результатов обнаружения. Сквозной режим прост в использовании, поскольку он просто требует аннотирования образцов сотен объектов и помещения их в структуру глубокого обучения для итеративного обучения для получения окончательной модели.

Сквозной режим делится на двухэтапные (Faster R-CNN [1]) и одноступенчатые методы (YOLO [2], SSD [3]).Во время фактического применения необходимо учитывать следующее:

• Высокая стоимость аннотации выборки : Все обучающие выборки должны быть аннотированы на основе всех категорий. Следовательно, во время добавления новой категории исторические обучающие выборки должны быть полностью аннотированы, что чрезвычайно дорого.
• Нет поддержки для итераций с одной категорией : Дорожные знаки появляются с разной частотой, и некоторые дорожные знаки имеют приоритет над другими.Следовательно, AMAP требует очень точной скорости отзыва для определенных категорий дорожных знаков, таких как электронные глаза и знаки ограничения скорости. Однако сквозной режим требует итерации по всей категории, но не поддерживает итерацию по одной категории. Это увеличивает затраты на итерацию и тестирование алгоритма.
• Комплексное обучение модели : требуется для обработки дорожных знаков, которые входят в сотни категорий и встречаются с очень разной частотой. Однако массовая категоризация, низкая сходимость и дисбаланс между скоростью отзыва и точностью усложняют обучение единой модели обнаружения цели.

Принимая во внимание разработку общих технологий обнаружения целей и требования к обнаружению дорожных знаков, предъявляемые AMAP, мы выбираем Faster R-CNN в качестве базовой структуры обнаружения для его лучших результатов обнаружения (особенно для небольших целей) и сети предложений независимых регионов (RPN). , который может отвечать требованиям расширяемости. По скорости мы также реализовали целевую оптимизацию и настройку.

Рис. 4. Обнаружение целей и детальная классификация для обнаружения дорожных знаков

Для фактического применения мы разделяем среду обнаружения на следующие два этапа:

1.Обнаружение цели

Это процесс обнаружения всех дорожных знаков на захваченных изображениях с помощью Faster R-CNN и, таким образом, крупномасштабной классификации дорожных знаков с более высокой частотой отзыва и скоростью выполнения.

На практике для улучшения возможностей алгоритма приняты следующие политики:

• Результаты : Цели обнаружения классифицируются по N категориям, таким как круг, треугольник, квадрат и знак пешеходного перехода с ненормальным соотношением сторон.Эксклюзивный RPN настраивается для каждой категории и разработан с соотношением и масштабом привязки на основе соответствующих размеров.
  Графики функций на разных уровнях применяются к разным RPN по мере необходимости, чтобы сделать дизайн более целевым. Для решения проблемы неравномерного распределения различных типов выборок используются различные методы улучшения выборки. Распределение выборки дополнительно регулируется с помощью OHEM и других методов во время обучения. Результат обнаружения дополнительно улучшается за счет использования IoU-Net, Soft-NMS и других решений.
• Производительность : Базовый слой свертки разделяют различные категории, чтобы время обнаружения не увеличивалось чрезмерно.
• Расширяемость : В идеальных условиях нужно добавить только один RPN для независимого итерации одной новой категории, не влияя на результаты других категорий. Как показано на рисунке 5, RPN 1 и RPN 2 не зависят друг от друга.

Рисунок 5: Схематический чертеж конструкции с несколькими RPN

2.Классификация мелкозернистая

Он определяется как процесс классификации кадров-кандидатов, которые были получены во время фазы обнаружения цели, с высокой степенью детализации, путем фильтрации шума для обеспечения высокой скорости и точности отзыва. На практике для улучшения результатов также используются следующие политики:

• Независимая мелкозернистая сеть настраивается для каждой категории, не мешая другим категориям. Каждая категория повторяется независимо и параллельно с другими категориями.Это позволяет нескольким людям одновременно проводить НИОКР и эффективно сокращает цикл НИОКР.
• Сети с различной вычислительной сложностью выбираются для детальной классификации и подавления шума на основе сложности конкретных категорий. Это позволяет избежать повышения эффективности из-за очень сложных категорий.
• Образцы собираются независимо для каждой категории, а также могут быть собраны и аннотированы для определенных категорий. Это значительно повышает эффективность построения обучающих и тестовых наборов.Как показано на рисунке 6, простая сеть может использоваться для обработки круговых дорожных знаков, поскольку их легко отличить от дорожных знаков других типов. Для квадратных дорожных знаков необходимо различать положительные и отрицательные образцы на основе макета и содержания текста. Следовательно, для классификации таких образцов необходимо использовать более глубокую сеть.

Рисунок 6: Модульный схематический чертеж мелкозернистой классификации

Детальная классификация использует несколько моделей, которые увеличивают использование видеопамяти на сервере и предъявляют дополнительные требования к вычислительным ресурсам.Чтобы решить эти проблемы, мы оптимизируем структуру глубокого обучения, динамически распределяя и разделяя временные буферы между моделями, а затем обрезая функцию обратного распространения структуры. Такие меры сокращают использование видеопамяти более чем на 50%.

Результаты и преимущества

Решение, проиллюстрированное в предыдущем разделе, официально запущено. Точность скорости отзыва соответствует производственным требованиям, а средняя ежедневная пропускная способность изображений составляет более 10 миллионов.На рисунке 7 показаны некоторые результаты решения (разные прямоугольники указывают на разные результаты обнаружения).

Рисунок 7 Результаты обнаружения дорожных знаков

Заключение

Технология обнаружения дорожных знаков, применяемая к AMAP, помогает эффективно повысить эффективность производства данных AMAP и достичь цели обновления картографических данных с приблизительной скоростью T + 0 (нулевая разница во времени).

В настоящее время мы также используем технологию машинного обучения для автоматического создания данных и дальнейшего сокращения различий между реальным миром и данными карт, чтобы «соединить реальный мир и сделать путешествия лучше.«

(PDF) Подход на основе усовершенствованного искусственного интеллекта, применяемый для обнаружения дорожных знаков и повышения безопасности дорожного движения

A. Barodi et al. / Достижения в области науки, технологий и инженерных систем Journal Vol. 6, No. 1, 672-683 (2021)

www.astesj.com 682

8.1. Матрица неточностей

Матрица неточностей [28] используется для оценки производительности

нашей модели, поскольку она отражает метрики Истинно

Положительных, Истинно отрицательных, Ложноположительных и Ложноотрицательных.

Рисунок 8 подробно иллюстрирует положение этих показателей для каждого класса

. Например, модель хорошо ранжирует изображения автомобилей

и оценивает или ошибочно оценивает изображения других классов. Мы замечаем, что

имеет небольшую путаницу в классификации всего

для первого класса, что немного снижает уровень классификации.

Средняя степень классификации, как показано на рисунке. 9 равно

98%, что указывает на нашу хорошую систему для точности и отзывчивости,

и высокие значения классификации для всех категорий.

9. Заключение

Обнаружение объектов на изображениях и, в частности, обнаружение

изображений дорожных знаков — это проблема, которую решает искусственное зрение.

Среди сфер его применения — видеонаблюдение, безопасность дорожного движения, системы помощи при обнаружении

. В нашей работе нас интересовало обнаружение знаков

. Было проведено библиографическое исследование

для определения возможных методов обнаружения и

наиболее используемых дескрипторов в этом случае.Классификация изображений — важная задача

в области компьютерного зрения, распознавания объектов и машинного обучения

. Благодаря глубокому обучению будущее искусственного интеллекта

улучшит большие и очень быстро развивающиеся алгоритмы.

Мы обсудили, как процесс обнаружения и классификации изображений

выполнялся устройством камеры во время обсуждения концепций нейронной сети

. Для реализации нашей работы по классификации мы использовали глубокое обучение

, которое показало свою производительность в последние годы

, и мы выбрали метод CNN в качестве метода классификации, этот выбор

оправдан простотой метода и его эффективностью.

На этапе тестирования полученный результат подтверждает эффективность нашего подхода

. Наша работа находится только в начальной версии и остается открытой для сравнения с другими методами классификации [29].

Целью было создание системы для автомобильного сектора

, сочетающей обнаружение и распознавание. Обнаружение на основе цвета и геометрии дорожных знаков

, распознавание на основе глубокого обучения

на основе архитектуры CNN, мы получили оценку 100% за

, классифицируя тестовые изображения, снятые из реальной среды.Наша работа

будет дополнять нашу следующую работу по обнаруженной геометрии:

треугольной и прямоугольной, и классифицирована с использованием искусственного интеллекта

. Этот подход может быть применен к разработке встроенных систем

для автомобиля, которые будут служить безопасности дорожного движения

для всех участников дорожного движения, будь то пассажир или водитель.

Ссылки

[1] Л. Ли, «Место производства Китая в 2025 году: по сравнению« Сделано-

в Китае 2025 »и« Промышленность 4.0, ”” Технологическое прогнозирование и социальные изменения

, 135 (февраль), 66–74, 2018 г., DOI: 10.1016 / j.techfore.2017.05.028.

[2] К.М. Тан, В. Рамачандарамурти, Дж. Йонг, «Интеграция электрических транспортных средств

в интеллектуальную сеть: обзор технологий преобразования транспортных средств в сеть и методов оптимизации

», Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, 53,

720–732, 2016 г., doi: 10.1016 / j.rser .2015.09.012.

[3] К. Армстронг, С. Дас, Дж.Креско, «Энергетический след автомобильных электронных датчиков

», Устойчивые материалы и технологии, 25, e00195,

2020, doi: 10.1016 / j.susmat.2020.e00195.

[4] S. Hossain, D.J. Ли, «Обнаружение и отслеживание нескольких объектов

в реальном времени на основе глубокого обучения и отслеживание с помощью аэрофотоснимков с помощью летающего робота со встроенными устройствами на базе GPU-

», Sensors (Швейцария), 19 (15), 2019,

doi : 10.3390 / s1

71.

[5] А.Бароди, А. Баджит, М. Бенбрахим, А. Тамтауи, «Расширенный подход

к обнаружению объекта, применяемый к знакам автомобильных дорог», IEEE

Международная конференция по оптимизации и приложениям (ICOA), 1–

6, 2020, DOI: 10.1109 / ICOA49421.2020.

[6] R.Y. Чжун, X. Xu, E. Klotz, S.T. Ньюман, «Интеллектуальное производство в

в контексте Индустрии 4.0: обзор», Engineering, 3 (5), 616–630, 2017,

doi: 10.1016 / J.ENG.2017.05.015.

[7] К. Окума, А. Талегани, Н. Де Фрейтас, Дж. Дж. Литтл, Д. Лоу, «Усовершенствованный фильтр частиц

: обнаружение и отслеживание нескольких целей», Лекционные заметки в журнале

Computer Science (включая подгруппы лекций по искусственному интеллекту

и лекции по биоинформатике), 3021, 28–39, 2004,

DOI: 10.1007 / 978-3-540-24670-1_3.

[8] Ю. Лу, З. Чжоу, Дж. Чжао, «Визуальное отслеживание объектов с использованием фильтров корреляции PCA

», 2544–2550, 2018 г., DOI: 10.2991 / caai-18.2018.10.

[9] С. Колкур, Д. Калбанд, П. Шимпи, К. Бапат, Дж. Джатакия, «Обнаружение кожи человека

с использованием цветовых моделей RGB, HSV и YCbCr», ArXiv, 137, 324–332,

2017, DOI: 10.2991 / iccasp-16.2017.51.

[10] А. Учар, Ю. Демир, К. Гюзелиш, «Распознавание и обнаружение объектов с помощью глубокого обучения

для приложений автономного вождения», Simulation, 93 (9), 759–769,

2017, doi: 10.1177 / 0037549717709932.

[11] Р.Ранджан, В. Патель, Р. Челлаппа, «HyperFace: Глубокая многозадачная среда

для обучения распознаванию лиц, локализации ориентира, оценке позы

и распознаванию пола», IEEE Transactions on Pattern

Analysis and Machine Intelligence, 41 (1) , 121–135, 2019,

DOI: 10.1109 / TPAMI.2017.2781233.

[12] M. Rout, J.K. Раут, Х. Дас, Поправка к: Nature Inspired Computing для

Data Science, 2020, doi: 10.1007 / 978-3-030-33820-6_12.

[13] В. Балали, А. Джахангири, С. Г. Мачиани, «Распознавание и локализация мультиклассовых дорожных знаков США 3D

с помощью модели облака точек на основе изображений с использованием цвета

извлечения кандидатов и распознавания на основе текстур», Advanced Инженерное дело

Информатика, 32, 263–274, 2017, DOI: 10.1016 / j.aei.2017.03.006.

[14] С. Хубен, Дж. Сталлкамп, Дж. Салмен, М. Шлипсинг, К. Игель, «Обнаружение

дорожных знаков на реальных изображениях: Немецкий тест на обнаружение дорожных знаков

», Труды Международная совместная конференция по нейронным сетям

, 2013 г., DOI: 10.1109 / IJCNN.2013.6706807.

[15] Х. Чжан, Т. Сю, Х. Ли, С. Чжан, Х. Ван, Х. Хуанг, Д. Метаксас,

“StackGAN: синтез текста в фотореалистичное изображение с накоплением

Состязательные сети », Материалы конференции IEEE International

по компьютерному зрению, октябрь 2017 г., 5908–5916, 2017 г.,

doi: 10.1109 / ICCV.2017.629.

[16] К. Мухаммад, М. Саджад, И. Мехмуд, С. Ро, С.В. Байк, «Стеганография изображения

с использованием некоррелированного цветового пространства и его применение для обеспечения безопасности

визуального содержимого в социальных сетях», Future Generation Computer

Systems, 86, 951–960, 2018, DOI: 10.1016 / j.future.2016.11.029.

[17] Г. Сараванан, Г. Ямуна, С. Нандини, «Реализация в реальном времени RGB

для HSV / HSI / HSL и его моделей обратного цветового пространства», Международная конференция

по связи и обработке сигналов, ICCSP 2016 г., 462–

466, 2016 г., DOI: 10.1109 / ICCSP.2016.7754179.

[18] К. Прити, К.С. Вишваксенан, «Реализация фильтрации по Гауссу и анализ производительности

на GPU», Труды Международной конференции

по изобретательским исследованиям в вычислительных приложениях, ICIRCA

2018, (Icirca), 936–939, 2018, doi: 10.1109 / ICIRCA.2018.8597299.

[19] А. Бароди, А. Баджит, С. Э. Айди, М. Бенбрахим и А. Тамтауи, «Применение определения формы объектов

в реальном времени к дорожным знакам для автомобильных дорог»,

Международный симпозиум по передовой электротехнике и Связь

Технологии (ISAECT), 1–6, 2020 — Продолжение.

[20] Б. Ли, С.Т. Актон, «Автоматическая инициализация активной модели с помощью обратного Пуассона градиента

», IEEE Transactions on Image Processing, 17 (8), 1406–1420, 2008,

doi: 10.1109 / TIP.2008.925375.

[21] М. Байгин, М. Каракоз, А. Саримаден, Э. Акин, «Подход подсчета объектов на основе обработки изображений

для приложений машинного зрения», ArXiv, 18.

[22] Дж. Сталлкамп, М. Шлипсинг, Дж. Салмен, К. Игель, «Немецкий дорожный знак

— эталон признания для конкурса IJCNN’11», Proc.

Международной совместной конференции по нейронным сетям, 1453–1460, 2011.

[23] А. Миколайчик, М.Гроховски, «Дополнение данных для улучшения глубокого обучения

в задаче классификации изображений», Inter. Междисциплинарный семинар PhD

(IIPhDW), 117–122, 19, doi10.1109 / IIPHDW. 2018.8388338 ».

[24] G.H. де Роса, J.P. Papa, X.S. Ян, «Обработка оценки вероятности выпадения

в сверточных нейронных сетях с использованием метаэвристики», Soft

Computing, 22 (18), 6147–6156, 2018, DOI: 10.1007 / s00500-017-2678-4.

[25] H.К. Шин, Х. Р. Рот, М. Гао, Л. Лу, З. Сю, И. Ногес, Дж. Яо, Д. Моллура,

Р.М. Саммерс, «Глубокие сверточные нейронные сети для компьютерного обнаружения

: архитектуры CNN, характеристики наборов данных и передача

Обучение», IEEE Transactions on Medical Imaging, 35 (5), 1285–1298, 2016,

doi: 10.1109 / TMI.2016.2528162.

[26] В.Ф. Кузищин, В.А. Дронов, «Особенности алгоритма поиска

запросов должностных лиц Всемирного банка, в том числе now-I.М.Ф. главный, подтолкнул персонал к раздуванию данных по Китаю.

Marks & Spencer, крупного британского ритейлера, который борется с затратами на Brexit и задержки на несколько месяцев, заявил в четверг, что закроет свои 11 продовольственных магазинов во Франции.

В магазины поставлялась продукция, произведенная в Нортгемптоне, недалеко от центра Англии, и ежедневно отправлялась через Ла-Манш.В начале года, когда Великобритания начала свои новые торговые отношения с Европейским союзом, полки магазинов в Париже опустели, поскольку новые таможенные проверки и тарифы перевернули цепочку поставок ритейлера.

«Из-за сложности цепочки поставок, возникшей после выхода Великобритании из Европейского Союза, теперь для нас практически невозможно подавать свежие и охлажденные продукты клиентам в соответствии с высокими стандартами, которых они ожидают», — Пол Фристон, управляющий директор компании. для международного бизнеса, говорится в заявлении в четверг.

В одном магазине недалеко от Бастилии в Париже стало обычным явлением видеть холодные агрегаты без сыра Стилтон, выращенную в Великобритании брокколи или сэндвичи британского производства, которые понравились французам, а также иностранцам из других стран. Некоторые магазины M&S начали добавлять на полки французские продукты, но задержки с импортом никогда не уменьшались настолько, чтобы уменьшить дефицит.

Вместо бурного роста свободной торговли с Европейским союзом и другими странами, правила торговли после Брексита разочаровали многие компании значительными дополнительными издержками.Требование правил происхождения вынудило розничных торговцев одеждой перенести распределительные центры в Европейский Союз, предприятия любого размера увеличили таможенные платежи, а производители продуктов питания должны платить за сертификаты здоровья. Цепочки поставок также серьезно пострадали от пандемии. Недавно британское правительство решило отложить введение проверок на товары, ввозимые из Евросоюза, до середины 2022 года.

M&S сообщила о затратах на сумму более 16 миллионов фунтов стерлингов (22 миллиона долларов США) за финансовый год, заканчивающийся в марте, включая расходы на платформу цифрового отслеживания и ветеринарную сертификацию.В нем говорится, что наибольшее влияние Brexit коснулось снабжения его магазинов на острове Ирландия.

Магазины во Франции, которые закрываются к концу года, находятся в ведении партнера по франчайзинговому соглашению. Компания сообщила, что девять других магазинов во Франции, расположенных в транспортных узлах и управляемых другим партнером, останутся открытыми. Сайт, на котором в основном продается одежда и товары для дома, продолжит работу.

M&S уже изменила предложение товаров в Чехии из-за Brexit.Он прекратил продажу свежих и охлажденных продуктов и расширил ассортимент замороженных продуктов, а также продуктов, которые можно хранить при комнатной температуре.

Brexit был обвинен в закрытии, но международный бизнес M&S, который включает магазины в Индии, на Ближнем Востоке и в Азии, также пострадал от пандемии. За год к марту выручка упала примерно на 17 процентов.

Компания боролась с изменением потребительских тенденций задолго до пандемии и пыталась перестроить свой бизнес с продажи одежды и товаров для дома на продажу продуктов питания, одновременно закрывая магазины и улучшая качество покупок в Интернете.Пандемия вызвала ускорение реализации этого плана. В прошлом году компания существенно увеличила количество рабочих мест, которые планировалось сократить, с 950 до 7000. В итоге к марту более 8000 рабочих покинули ее магазины в Великобритании.

Лиз Олдермансоставила репортаж.

Отличная прогулка до отличного паба: Медведь, Девайзес, Уилтшир | Отпуск в Уилтшире

Старт Медведь, Девизес, Уилтшир
Расстояние 10 миль в одну сторону (обратно на автобусе)
Время 5 часов
Общий подъем 276 метров
Сложность Сложность

Google map of прогулка

Разрешить содержание Google?

Эта статья содержит материалы, предоставленные Google.Мы просим вашего разрешения перед загрузкой чего-либо, поскольку они могут использовать файлы cookie и другие технологии. Чтобы просмотреть это содержимое, нажмите «Разрешить и продолжить» .

Трое из нас бродят вместе по британской сельской местности, то и дело, с тех пор, как мы покинули университет несколько десятилетий назад. Мы планируем остановиться в отеле Bear in Devizes, пройти 10 миль до Эйвбери через древнюю низменность и вернуться на автобусе.

Солнце светит вечером, когда мы прибываем в Девайзес и прогуливаемся по городу к каналам Кеннет и Эйвон, вниз по длинной пролете шлюзов, известных как Кан-Хилл, и обратно на другую сторону.Нижний замок называется Moon Rake из старинной сказки о контрабандистах из Уилтшира. Холм Кан (произносится как «тростник») представляет собой крутой спуск из 16 шлюзов — часть в общей сложности 29 более двух миль рек Кеннет и Эйвон. К тому времени, как мы возвращаемся в «Медведь» к ужину, канал горит золотым вечерним светом. У боковых прудов (прямоугольные пруды, используемые для подачи воды в канал) вырисовываются силуэты цапель, а по краям воды сквозь бахрому пурпурного вербейника и ароматную таволгу мерцают стрекозы.

Девизес — это многовековой рыночный город со смешанной архитектурой, часто в одном здании: особняки в георгианском стиле с интерьером в стиле Тюдоров или нормандская церковь со средневековыми часовнями. В центре города, рядом с большой рыночной площадью, отель Bear находится напротив богато украшенного Рыночного креста и фонтана, а также рядом с викторианской кукурузной биржей (в настоящее время это центр вакцины против Covid).

The Bear — это постоялый двор, занимающий два здания: особняк 18-го века из медового камня для ванн и более старую часть, где деревянные колонны поддерживают потолок с балками, а барная стойка облицована голландской плиткой. .Сохранились всевозможные почтенные детали: на сундуке напротив стойки регистрации три больших гроссбуха в кожаном переплете, датируемые XIX веком. В будке рядом с зоной с колоннами перед баром стоит старинный телефон, а в той комнате, уставленной книгами, стоит каменный камин, где мы пьем.

Картины портретиста 18 века Томаса Лоуренса разбросаны по пабу. С 1773 года отец Лоуренса был владельцем здания, которое тогда называлось Черным медведем, и не по годам развитый шестилетний Томас рисовал образы гостей и читал строки из Мильтона.К тому времени, когда семья переехала в Бат, пять лет спустя, он уже поддерживал их своим искусством. В музее Холборна в Бате проходит виртуальная выставка его ранних работ (до 31 мая 2022 года).

На следующее утро заместитель менеджера Джорджия Распини ведет нас в Медвежью яму, полуразрушенный бар в подвале, где по выходным устраивались блюзовые вечера. Над аркой возвышаются трубы и гитара, и Распини говорит, что хочет снова превратить ее в площадку для джаза.

Мы отправились через Девайзес, чтобы дойти до Эйвбери, пересекли канал и попали на высокую известковую аллею под названием Quakers Walk.На Roundway Down мы проезжаем место битвы Гражданской войны 1643 года, когда конница роялистов разбила войска парламентариев. На дальней стороне поля для гольфа мы пересекаем Wansdyke, оборонительный берег и канаву. Один из игроков в гольф велит нам замолчать; в остальном мы почти никого не видим перед Эйвбери. Курганы бронзового века возвышаются над морем бледно-пурпурного скабиоза и василька, ярко-желтой амброзии, трилистника и тысячелистника перистого. Наше место для пикника представляет собой мягкую груду дамских подстилок с ее крошечными звездообразными цветочками.Бабочки мелькают в цветах позднего лета. Они включают в себя голубой меловой холм, бирюзовую вспышку среди вики-подковы и заячьих колокольчиков.

Сельская местность Уилтшира представляет собой лоскутное одеяло из доисторических памятников. Этот поход заканчивается возле самого большого каменного круга в мире