Знаки пдд картинки: Знаки дорожного движения с обозначениями и пояснениями

Содержание

Электронная библиотека обучающих материалов детям с играми, викторинами и кроссвордами к занятиям с ИКТ.

Добро пожаловать в нашу электронную библиотеку методических материалов. На Vneuroka.ru размещены авторские образовательные игры-викторины, интерактивные кроссворды, PowerPoint презентации и приложения, которые Вы можете использовать в своей повседневной педагогической практике при проведении открытых уроков, факультативов и занятий в детском саду, школе и дома.

Ряд PowerPoint презентаций стали победителями и лауреатами престижных международных, региональных и муниципальных конкурсов.

В своих интеллектуальных играх мы часто используем вопросы для эрудитов из школьных олимпиад, что позволяет тестировать, получать и запоминать материал в игровой форме. Это не только весьма интересно, но и полезно! Отвечая на занимательные задания можно подготовиться к уроку или предметной олимпиаде.

Каждый день посетители создают десятки качественных интерактивных игр. Web-программисты Vneuroka разработали конструкторы (генераторы), при помощи которых любой желающий в несколько кликов может создать кроссворд, викторину или образовательную игру по собственным заданиям.

Vneuroka.ru в лице его авторов готов к любому продуктивному сотрудничеству с образовательными учреждениями или отдельными педагогами в области создания новых образовательных материалов (в том числе методических комплектов). Если Вам есть что предложить, если хотите покритиковать, разместить рекламу (в том числе рекламу в играх) или о чем-то нас спросить — пишите нам на официальный почтовый адрес [email protected] Мы умеем слушать и любим аргументированно отвечать на конструктивные письма. 🙂

Рады предложить методические комплекты, созданные командой авторов Vneuroka.ru:

  • ПДД детям — pdd-deti.ru
  • Английский язык детям — english.vneuroka.ru
  • Габдулла Тукай детям — tukay.ru
  • Шахматы детям — chess.vneuroka.ru (сайт в разработке)

Авторские права и политика проекта.

Все права на на материалы принадлежат авторам проекта Vneuroka.ru.

Учителя, узкие специалисты учебных заведений, воспитатели детских садов, дети и их родители имеют право свободно использовать материалы проекта (кроссворды, викторины, тесты, презентации, игры) в своей педагогической практике. Пользуйтесь на здоровье! При этом достаточно сослаться на нашу авторскую электронную библиотеку методических материалов: VNEUROKA.RU (http://vneuroka.ru).

Важно! Запрещается распространять изображения и информацию сайта в печатных и электронных СМИ, личных блогах и сайтах и т.д. Просим уважать права разработчиков. При возникающих вопросах по поводу использования просим незамедлительно связаться с нами во избежание нарушения авторских прав. Если Вы заметили использование наших материалов на других интернет-проектах, сообщите нам об этом. Спасибо за понимание.

Об авторах

Авторский коллектив состоит из четырёх человек, разрабатывающих в своё свободное время детские учебные пособия и образовательные игры. Мы всегда открыты к конструктивному диалогу и продуктивному взаимовыгодному сотрудничеству.

Спасибо за интерес к нашим разработкам и проектам.
Всего самого доброго!

ПДД – Дорожные знаки

10.05.2019

1. Предупреждающие знаки

Предупреждающие знаки информируют водителей о приближении к опасному участку дороги, движение по которому требует принятия мер, соответствующих обстановке.

1.1 <*> «Железнодорожный переезд со шлагбаумом».
———————————
<*> Нумерация дорожных знаков соответствует ГОСТу Р 52290-2004.

1.2 «Железнодорожный переезд без шлагбаума».

1.3.1 «Однопутная железная дорога», 1.3.2 «Многопутная железная дорога». Обозначение необорудованного шлагбаумом переезда через железную дорогу: 1.3.1 — с одним путем, 1.3.2 — с двумя путями и более.

1.4.1 — 1.4.6 «Приближение к железнодорожному переезду». Дополнительное предупреждение о приближении к железнодорожному переезду вне населенных пунктов.

1.5 «Пересечение с трамвайной линией».

1.6 «Пересечение равнозначных дорог».

1.7 «Пересечение с круговым движением».

1.8 «Светофорное регулирование». Перекресток, пешеходный переход или участок дороги, движение на котором регулируется светофором.

1.9 «Разводной мост». Разводной мост или паромная переправа.

1.10 «Выезд на набережную». Выезд на набережную или берег.

1.11.1, 1.11.2 «Опасный поворот». Закругление дороги малого радиуса или с ограниченной видимостью: 1.11.1 — направо, 1.11.2 — налево.

1.12.1, 1.12.2 — «Опасные повороты». Участок дороги с опасными поворотами: 1.12.1 — с первым поворотом направо, 1.12.2 — с первым поворотом налево.

1.13 «Крутой спуск».

1.14 «Крутой подъем».

1.15 «Скользкая дорога». Участок дороги с повышенной скользкостью проезжей части.

1.16 «Неровная дорога». Участок дороги, имеющий неровности на проезжей части (волнистость, выбоины, неплавные сопряжения с мостами и тому подобное).

1.17 «Искусственная неровность». Участок дороги с искусственной неровностью (неровностями) для принудительного снижения скорости.

1.18 «Выброс гравия». Участок дороги, на котором возможен выброс гравия, щебня и тому подобного из-под колес транспортных средств.

1.19 «Опасная обочина». Участок дороги, на котором съезд на обочину опасен.

1.20.1 — 1.20.3 «Сужение дороги». Сужение с обеих сторон — 1.20.1, справа — 1.20.2, слева — 1.20.3.

1.21 «Двустороннее движение». Начало участка дороги (проезжей части) с встречным движением.

1.22 «Пешеходный переход». Пешеходный переход, обозначенный знаками 5.19.1, 5.19.2 и (или) разметкой 1.14.1 и 1.14.2.

1.23 «Дети». Участок дороги вблизи детского учреждения (школы, оздоровительного лагеря и тому подобного), на проезжей части которого возможно появление детей.

1.24 «Пересечение с велосипедной дорожкой или велопешеходной дорожкой».

1.25 «Дорожные работы».

1.26 «Перегон скота».

1.27 «Дикие животные».

1.28 «Падение камней». Участок дороги, на котором возможны обвалы, оползни, падение камней.

1.29 «Боковой ветер».

1.30 «Низколетящие самолеты».

1.31 «Тоннель». Тоннель, в котором отсутствует искусственное освещение, или тоннель, видимость въездного портала которого ограничена.

1.32 «Затор». Участок дороги, на котором образовался затор.

1.33 «Прочие опасности». Участок дороги, на котором имеются опасности, не предусмотренные другими предупреждающими знаками.

1.34.1, 1.34.2 «Направление поворота». Направление движения на закруглении дороги малого радиуса с ограниченной видимостью. Направление объезда ремонтируемого участка дороги.

1.34.3 «Направление поворота». Направления движения на Т-образном перекрестке или разветвлении дорог. Направления объезда ремонтируемого участка дороги.

1.35. «Участок перекрестка». Обозначение приближения к перекрестку, участок которого обозначен разметкой 1.26 и на который запрещается выезжать, если впереди по пути следования образовался затор, который вынудит водителя остановиться, создав препятствие для движения транспортных средств в поперечном направлении, за исключением поворота направо или налево в случаях, установленных настоящими Правилами.

Предупреждающие знаки 1.1, 1.2, 1.5 — 1.33 вне населенных пунктов устанавливаются на расстоянии 150 — 300 м, в населенных пунктах — на расстоянии 50 — 100 м до начала опасного участка. При необходимости знаки могут устанавливаться и на ином расстоянии, которое в этом случае указывается на табличке 8.1.1.

Знаки 1.13 и 1.14 могут устанавливаться без таблички 8.1.1 непосредственно перед началом спуска или подъема, если спуски и подъемы следуют друг за другом.

Знак 1.25 при проведении краткосрочных работ на проезжей части может устанавливаться без таблички 8.1.1 на расстоянии 10 — 15 м до места проведения работ.

Знак 1.32 применяется в качестве временного или в знаках с изменяемым изображением перед перекрестком, откуда возможен объезд участка дороги, на котором образовался затор.

Знак 1.35 устанавливается на границе перекрестка. В случае если на сложных перекрестках невозможно установить дорожный знак на границе перекрестка, его устанавливают на расстоянии не более 30 метров до границы перекрестка.

Вне населенных пунктов знаки 1.1, 1.2, 1.9, 1.10, 1.23 и 1.25 повторяются. Второй знак устанавливается на расстоянии не менее 50 м до начала опасного участка. Знаки 1.23 и 1.25 повторяются и в населенных пунктах непосредственно в начале опасного участка.

Дорожные знаки ПДД с пояснениями 2018 год

Последнее время мы становимся свидетелями постоянных нововведений, которые касаются правил дорожного движения и всего того, что с ним связано, но принятый стандарт от 1 июля 2018 года, утвердивший в числе других изменений целых 80 новых знаков, побил все рекорды. Сегодня новые знаки ПДД 2018 с комментариями и иллюстрациями уже можно увидеть на страницах специализированных сайтов.

Как и предполагалось, знаки ПДД 2018 вызвали неоднозначную реакцию среди автомобилистов. Одни утверждают, что в условиях интенсивного движения в крупных городах это правильная мера, что они помогут лучше ориентироваться в непростой дорожной обстановке и повысят комфорт езды. Тем более что на сегодняшний день новый стандарт официально имеет статус экспериментального. Другие же, напротив, сомневаются, не слишком ли их много и не запутают ли они ещё больше водителей при наличии и так огромного количества информационных и рекламных стендов, строений, растяжек над дорогами и другого визуального мусора.Кстати термин «визуальный мусор» тоже официально введён этим новым национальным стандартом.

Итак, дорожные знаки ПДД 2018 – 80 штук. Давайте разбираться.

 

Прежде всего, необходимо отметить, что вместе с новыми терминами и их определениями вводятся новые типоразмеры. Если предыдущий стандарт предполагал габарит независимо от формы от 600 до 1200 миллиметров. По новым правилам вводится типоразмер 400 и 500 миллиметров, т.е. знаки меньшего размера.

Предполагается, что изделия размером 400 миллиметров будут устанавливаться на нескоростных участках – с разрешённой скоростью до 60 км/ч, не имеющих твёрдого покрытия, а размером 500 миллиметров – вне населённых пунктов на однополосных дорогах, в центре крупных городов – в местах с плотной или исторической застройками, вдоль велосипедных дорожек или на территориях, определённых как велопешеходные зоны. Идея в том, что применение меньшего размера улучшит внешний вид дорог и несколько снизит информационную нагрузку.

 

Теперь непосредственно о новых знаках ПДД 2018 с комментариями специалистов. Сразу следует отметить, что все новые знаки ПДД 2018, картинки которых представлены ниже, правила допускают использовать как в старых размерах, так и в новых.

 

Знаки ПДД 2018 с описанием

 

Раздел запрещающих знаков

 

Всем хорошо знакомы запрещающие знаки остановки и стоянки.

Теперь к ним добавлены новые.

Стрелки на них указывают зоны их действия – места, на которых стоянка или остановка запрещаются. Они могут быть установлены перпендикулярно основным. Допускается также их монтаж на стенах зданий, сооружений либо на ограждениях.

 

Введёт также и совершенно новый знак, запрещающий выезд на перегруженные перекрёстки или другие участки с соответствующей разметкой для того чтобы исключить затор и создание препятствия транспорту, который двигается по встречным полосам. Устанавливается он перед пересечением дорог.

Следует обратить внимание, что это запрещение является не чем иным как дополнением к разметке, и в реальной дорожной сети оно будет выглядеть так.

Предписывающие знаки

 

Раздел правил с предписывающими знаками тоже пополнился. Вот те, которые существуют.

А вот два новых о необходимости двигаться обратно

Ими будут оснащаться те участки, где двигаться в других направлениях, кроме как обратно, запрещено.

 

Раздел со знаками особых предписаний

 

Особо внушительный урожай нововведений ПДД 2018 пришёлся на раздел со знаками особых предписаний. Их там и так было немало, а теперь они ещё дополнились рядом новых, которые, по мнению инициаторов внесения изменений, будут весьма полезными.

 

Итак, вот они.

 

Выделенная трамвайная полоса

Указатели о направлениях для общественных ТС

Направления по полосам

Как видно из изображений, данные предписания имеют дополнительную информацию. Она располагается на стрелках, а сами указатели содержат стрелки различной конфигурации из следующего блока.

 

Указатели о направлениях по одной полосе

Начало полосы

Конец полосы

На первый взгляд может показаться, что они повторяют те, которые сейчас существуют. Однако это не так. Расположение стрелок несколько другое и явно выделяет приоритет движения.

 

Указатели о перестроении на параллельную проезжую часть и её окончание

Эти новые указатели в особых комментариях не нуждаются. Единственное, следует понимать, что полоса, разделяющая дорожное полотно,  в этом случае не является разделением встречных транспортных потоков.

 

Организация движения на следующем перекрёстке

Эти дополнительные указатели будут совмещены с основными и находиться на ними, Они предназначены для информирования об организации проезда следующего пересечения.

 

Подводя итог описаниям этого раздела, важно отметить, что знаки стали более информативными – с указанием дополнительной информации по отдельным полосам. Что же касается самих направлений движения, то, очевидно, что они разнообразные, способные более точно передать разрешённые манёвры.

 

Следующий большой блок новых знаков ПДД 2018 – нововведения касающиеся парковки, организации передвижения пешеходов и других аспектов.

 

Прежде всего, следует остановиться на новых обозначениях мест парковки.

 

Платная парковка

Внеуличный вариант подземной и надземной парковки

Указатель возможного способа парковки

Места для инвалидов

Указатели направлений нахождения парковочных мест

Количество мест

Обращают на себя внимание новые пешеходные переходы

В первом случае правила строго регламентируют размер и цвет рамки, обрамляющей знак, а во втором – устанавливают возможность переходить перекрёсток по диагональным направлениям.

 

Среди нововведений обращает на себя внимание весьма одиозный знак, вызывающий немало дискуссий.

Поражает надпись. По-видимому, она предназначена специально для тех, кто забыл правила дорожного движения или вообще их не учил. Особенно она будет «привлекательной» для иностранцев, не владеющих русским языком.

 

По новым правилам для удобства пассажиров общественного транспорта введён знак его остановки с указанием маршрутов.

Больше информативности налицо!

 

Новые правила вводят также понятие «велопешеходной зоны» – территория, где движение разрешается только для пешеходов и велосипедов, но на которую может въезжать транспорт.

 

Кроме того, теперь на улицах можно будет увидеть знаки с видом конкретного ТС, которые будут установлены в туристических местах, таблички с указанием время действия основного, определённое в месяцах, таблички, ограничивающие время стоянки, устанавливающие условия по ширине ТС если ширина парковочного места менее 2.25 метров, а также таблички с условным обозначением глухих пешеходов.

 

Проведя анализ нововведений в ПДД от 1 июля 2018 года, можно сделать вывод о том, что ничего сложного в этих новшествах нет. Всё просто и интуитивно понятно. Причём новые знаки в своём большинстве отнюдь не меняют существующие, а лишь выгодно их дополняют.

 

Ниже можно увидеть несколько примеров применения нововведений.

Дорожные знаки прикольные


Прикольные дорожные знаки (50 фото)

11.12.2013 Svetlay Фото-приколы 75 253 2

Знаки дорожного движения на дороге важны не менее хорошего асфальта. Все водители обязаны подчиняться дорожным знакам и следовать их указаниям. Но порой, на дороге встречаются такие знаки, что даже и не знаешь как дальше ехать. Трепещите, автовладельцы и пешеходы. Неплохие маразмы.

авто дорога знаки

Новости СМИ2

Комментарии: 2

Приколы с дорожными знаками (23 фото)

Забавные моменты с дорожными знаками, указателями и разметкой, которые можно встретить только в России)

Смешные картинки знаков ( 35 фото) • Прикольные картинки и юмор

Знаки окружают нас повсюду. В первую очередь стоит выделить дорожные знаки, которые имеют обычный и невеселый вид. Поэтому в сети появилось множество картинок с прикольными и смешными знаками, которые можно смотреть дальше.

Люблю самокритику)

Не догонишь)

Осторожно, ежики вылезают из тумана)

Осторожно, НЛО!

Всем внимание, ДПС!

Прикольная картинка!

Бешеные зверьки)

Здесь нельзя приставать к женщинам)

Осторожно, рыба-заяц!

Да, удача не помешает)

Тебя же предупреждали!

Опасный туннель)

Дальше дешевле)

Экстремальная горка!

Береги природу!

Осторожно, НЛО!

Осторожно, сбрасывают козлов)

  

Спасайся кто может)

Такой знак надо поставить на каждой улице)

Будь человеком, проголосуй за пост!

(10 голосов, среднее: 4,60 звезд из 5) Загрузка…

Дорожные знаки с юмором

Подборка необычных дорожных знаков со всего мира. Все для того, чтобы упростить жизнь людям и даже сделать это с юмором!

Этот забавный дорожный знак украшает улицы небольшого американского городка Теннеси, где всеми местными уфологами зарегистрированы частные посещения неопознанных летающих тел. И дабы предотвратить похищение людей инопланетянами, власти города повесили несколько предупреждающих знаков, которые подсказывают жителям, где их может подстерегать опасность.

Посмотрев на этот дорожный знак страшно представить, что ждет несчастных инвалидов на улицах этого города. Так в Южной Африке предупреждают инвалидов о возможной опасности быть съеденными крокодилами.

Власти румынского города Пекика приняли решение установить на улицах такой дорожный знак, предупреждающий водителей о возможном появлении на проезжей части пьяных пешеходов.

С этим английским знаком всё предельно ясно! На дне водоёма установлены шипы, или острые колья. Весьма оригинальный способ избавиться от надоедливых ныряльщиков.

А вот здесь нужно быть предельно внимательным – по улицам маршируют шотландцы.

Специальное романтичное место для поцелуев. Влюбленным просто необходимо остановиться здесь.

О караванах верблюдов предупреждает этот знак.

Вход на роликах и с мороженым запрещён!

Осторожно! Место приземления парашютистов!

Нарочно не придумаешь…

Стоп! Здесь обитает полярный медведь!

Необходимо набраться терпения! Пожилые люди переходят дорогу.

Песок!

Исландия. С горы не прыгать – опасно!

Австралия. Берегись!

Швеция

В Израиле появился новый дорожный знак: «Осторожно: лягушки!». “Зеленые”,подсчитавшие, что ежегодно в мире на дорогах гибнут почти миллиард земноводных, призывают поддержать эту инициативу. Помогают “перейти дорогу лягушкам” в некоторых штатах США и Германии.

Осторожно! Комары!

«Осторожно! Пьяные!» или «Уступи дорогу пьяным!»

Осторожно, проститутки!

Если ваша собака нагадит, ее унесет орел

Смотрите также:
  • История создания ПДД
  • Необычные правила дорожного движения
  • 

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

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

  • Ашури Рад, А., и Рахмандад, Х. (2013). Реконструкция онлайн-поведения путем минимизации усилий.В А. Гринберге, У. Кеннеди и Н. Босе (редакторы), Социальные вычисления, поведенческое-культурное моделирование и прогнозирование (том 7812, стр. 75–82). Гейдельберг: Springer Berlin. Конспект лекций по информатике.

    Глава Google ученый

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

    Google ученый

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

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

    Забронировать Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Глава Google ученый

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

    Google ученый

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Creusen, I, & Hazelhoff, L (2012) Полуавтоматическая система обнаружения, классификации и позиционирования дорожных знаков. В IS & T / SPIE Electronic Imaging, 2012 (стр. 83050Y-83050Y-83056): Международное общество оптики и фотоники.DOI: 10.1117 / 12.2.

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

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

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

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

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

    Статья Google ученый

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

    Глава Google ученый

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

    Google ученый

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

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

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

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

    Google ученый

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

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

    Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

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

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

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

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

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

    Google ученый

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

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

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

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

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

    Артикул Google ученый

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

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

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

    Артикул Google ученый

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

    Артикул Google ученый

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

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

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

    Артикул Google ученый

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

    Google ученый

  • (PDF) Текст и изображение на дорожных знаках

    MAGDALENA BARTŁOMIEJCZYK

    130

    Castro, C., Ф. Дж. Торней, Т. Хорберри, К. Мартинес, А. Гейл и Ф. Дж. Мартос, 2007. Анализ символьных стимулов трафика Worded и

    с использованием эффектов повторного прайминга и семантического прайминга.

    Достижения в области психологических исследований 53: 17-46.

    Кастро, К., Ф.Дж. Торней, С. Морено-Риос, К. Варгас и Э. Молина, 2005. Ментальное представление

    дорожных знаков: роль сложности знака и семантической информации. В Г. Андервуд (ред.)

    Транспортная психология, 419-429.Амстердам: Эльзевир.

    Droste, F.G. 1972. Грамматика правил дорожного движения. Семиотика 5 (6): 257-262.

    Эдворти, Дж. И А. Адамс 1996. Дизайн предупреждения: перспективы исследования. Лондон: Тейлор и

    Фрэнсис.

    Ells, J.G. и Р.Э. Dewar 1979. Быстрое понимание словесных и символических знаков дорожного движения

    сообщений. Человеческий фактор 21 (2): 161-168.

    Гарднер, Д.Дж. и Т. Роквелл, 1983. Два взгляда на поведение автомобилистов на сельской автостраде

    в зонах строительства и обслуживания: водитель и патрульный на шоссе.Human

    Factors 25: 415-424.

    Grochola, K. 2002. Serce na temblaku. Варшава: Wydawnictwo W.A.B.

    Хорберри Т., К. Кастро, Ф. Мартос и П. Мертова 2004. Введение в транспортные знаки и обзор этой книги

    . В К. Кастро и Т. Хорберри (ред.) Человеческий фактор транспорта

    знаков, 1-15. Нью-Йорк: CRC Press.

    Яворски А. и К. Терлоу 2010. Знакомство с семиотическими ландшафтами. В A. Jaworski

    и C. Thurlow (ред.) Семиотические пейзажи: язык, образ, пространство, 1-40. Лондон: Con-

    tinuum.

    Джейкобс, Р.Дж., А.У. Джонстон и Б. Коул 1975. Видимость буквенных и символических знаков движения

    знаков. Австралийское дорожное исследование 5 (7): 68-73.

    Якобсон Р. 1960. Заключительное заявление: лингвистика и поэтика. В стиле Т. А. Себеока (ред.) На

    языке, 350-377. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

    Jamson, S.L., F.N. Тейт и А.Х. Джамсон 2005. Оценка влияния двуязычных дорожных знаков

    на производительность и безопасность водителя.Эргономика 48 (15): 1734-1748.

    Йохансен, Дж. Д. 1993. Диалогический семиозис. Блумингтон: Издательство Индианского университета.

    Йохансен, Д., Дж. и С. Ларсен 2002. Знаки в употреблении: введение в семиотику. Перевод с датского

    Д.Л. Горле и Дж. Айронс. Лондон и Нью-Йорк: Рутледж.

    Kline, T.J.B., L.M. Ghali, D.W Kline и S. Brown 1990. Дальность видимости дорожных знаков

    среди наблюдателей молодого, среднего и старшего возраста: значки лучше, чем текст.Человеческий фактор

    35 (5): 609-619.

    Коюнку М. и С. Амадо 2008. Влияние типа, продолжительности и местоположения стимула на включение

    дорожных знаков: последствия для вождения. Транспортные исследования, часть F 11: 108-125.

    Крампен, М. 1983. Иконы дороги. Семиотика 43 (1-2): 1-203.

    Лэндри Р. и Р. Ю. Bourhis 1997. Лингвистический ландшафт и этнолингвистическая жизнеспособность: эмпирическое исследование

    . Журнал языковой и социальной психологии 16: 23-49.

    Leviäkangas, P. 1998. Риск несчастных случаев для иностранных водителей — на примере российских водителей на юге

    восточной Финляндии. Анализ и предотвращение несчастных случаев 30 (2): 245-254.

    Лонг, Г. и Д.Ф. Kearns 1996. Видимость текстовых и пиктограммовых дорожных знаков в динамических условиях просмотра

    . Человеческий фактор 38 (4): 690-701.

    MacDonald, W.A. и E.R. Hoffmann, 1991. Осведомленность водителей о дорожных знаках.

    Эргономика 34 (5): 585-612.

    Марш, Э.Э. и М. Дома Уайт 2003. Таксономия отношений между изображениями и текстом.

    Журнал документации 59 (6): 647-672.

    Знакомство с набором данных о дорожных знаках Mapillary для обучающих машин по распознаванию дорожных знаков во всем мире

    Дорожные знаки являются ключевым элементом регулирования дорожного движения, ежедневно влияя на всех нас через навигацию и безопасность дорожного движения. С развитием автономного вождения крайне важно, чтобы не только люди, но и машины могли точно воспринимать и понимать дорожные знаки.Чтобы научить этому навыку транспортных средств, автоматизация процесса распознавания дорожных знаков была необходима в различных приложениях. В эпоху глубокого обучения большие объемы разнообразных обучающих данных являются одним из ключевых компонентов, позволяющих обучать нейронную сеть обнаружению и распознаванию дорожных знаков.

    Чтобы разработать точные и надежные алгоритмы обнаружения и классификации дорожных знаков, мы разработали и скомпилировали набор данных дорожных знаков Mapillary — первый набор данных, охватывающий глобальное разнообразие дорожных знаков с вариациями внешнего вида и географической протяженности.Мы тщательно разработали рабочий процесс ручного аннотирования и расширили его с помощью алгоритмического метода для получения высококачественных аннотаций ограничивающих рамок дорожных знаков на всех выбранных изображениях.

    • 100 000 изображений в высоком разрешении со всего мира с аннотациями ограничивающих рамок для более чем 300 классов дорожных знаков.
      • Более 52 000 изображений дорожных знаков, проверенных и аннотированных вручную (~ 36 000 изображений для обучения, ~ 5 000 изображений для проверки и ~ 11 000 изображений для тестирования).
      • Кроме того, более 48 000 изображений, на которых дорожные знаки частично аннотированы путем автоматического создания меток на соседних изображениях на основе информации соответствия из трехмерной реконструкции.
    • Глобальный географический охват, охватывающий Северную и Южную Америку, Европу, Африку, Азию и Океанию.
    • Высокая изменчивость погодных условий (солнце, дождь, снег, туман, дымка) и времени съемки (рассвет, дневной свет, сумерки и даже ночью).
    • Широкий спектр датчиков камеры (включая панорамные изображения), различное фокусное расстояние, соотношение сторон изображения и различные типы шума камеры, а также различные точки обзора (с дороги, тротуаров и бездорожья).

    Почему этот набор данных

    Может показаться, что дорожные знаки имеют довольно стандартный вид и их относительно легко идентифицировать, но на самом деле это все еще довольно сложно. Знаки можно легко спутать с баннерами и рекламными щитами, их можно повредить или спрятать за деревьями или другими предметами, или они практически не видны в условиях низкой освещенности и из-за отражательной способности. Они также относительно малы по сравнению с другими объектами на улице, и поэтому их особенно трудно распознать, если смотреть на них издалека.И последнее, но не менее важное: не всегда легко понять, является ли знак другой версией в том же классе знаков или целым другим классом — с другим значением.

    Было много попыток создать хорошие наборы данных о дорожных знаках для учебных целей. Однако существующие общедоступные наборы данных либо ограничены по масштабу, либо не имеют разнообразия по географическому распределению, типам датчиков, погодным и световым условиям и т. Д. Это серьезно ограничивает возможность обучения высокопроизводительных алгоритмов глубокого обучения и проведения комплексного тестирования дорожных знаков. система обнаружения или распознавания.

    Мы создали этот набор данных, потому что нам самим нужны надежные обучающие данные. Имея более 570 миллионов изображений на платформе Mapillary, загруженных людьми со всех уголков мира, нам вместе удалось создать идеальную платформу для выбора изображений для набора обучающих данных.

    Мы оптимизировали процесс добавления комментариев к дорожным знакам на этом изображении, чтобы обеспечить качество данных (подробнее о контроле качества см. Ниже). Помимо человеческих аннотаций, набор данных также содержит изображения с частичными аннотациями, сгенерированными машинами, с помощью которых мы надеемся проложить путь для будущих исследований в области полууправляемого обучения.Мы сделали набор данных доступным как для академических, так и для коммерческих исследований, поскольку считаем, что обмен данными имеет решающее значение для повышения безопасности дорожного движения во всем мире, а также для расширения границ исследований в области компьютерного зрения.

    Посетите страницу набора данных, чтобы узнать больше и получить доступ к данным →

    Статистика

    Полностью аннотированный набор данных Mapillary Traffic Sign Dataset (MTSD) включает в общей сложности 52 453 изображения с 257 543 ограничивающими рамками дорожных знаков. Дополнительный, частично аннотированный набор данных содержит 47 547 изображений с более чем 80 000 знаков, которые автоматически помечаются информацией соответствия из трехмерной реконструкции.

    Когда дело доходит до масштаба и разнообразия набора данных, мы помещаем его в перспективу предыдущих наборов данных в исследовательском сообществе. В этом случае мы сравнили с набором данных дорожных знаков Tsinghua-Tencent 100K (TT100K). TT100K — это набор данных дорожных знаков для конкретной страны с изображениями, собранными в Китае, который содержит 10 000 изображений с дорожными знаками и 90 000 фоновых изображений без каких-либо дорожных знаков.

    Левый график на рисунке показывает сравнение распределения классов дорожных знаков между MTSD и TT100K.У МТСД примерно в два раза больше классов дорожных знаков, чем у ТТ100К. На графике посередине сравниваются области знаков в пикселях в исходном разрешении содержащего изображения. MTSD охватывает широкий диапазон размеров дорожных знаков с почти равномерным распределением до 256 пикселей. По сравнению с TT100K, MTSD обеспечивает более высокую долю экстремальных размеров, что помогает решить одну из серьезных проблем при обнаружении дорожных знаков.

    Наконец, график справа показывает распределение изображений по количеству знаков в изображении.Помимо большего объема изображений, MTSD содержит большую часть изображений с большим количеством дорожных знаков.

    Слева: количество классов дорожных знаков. В центре: количество знаков, разделенных по размеру. Справа: количество изображений, сгруппированных по количеству экземпляров дорожных знаков. (Щелкните график, чтобы увеличить его.)

    По сравнению с глобальным набором данных, таким как набор данных Mapillary Vistas, MTSD содержит как больше изображений, так и аннотированные дорожные знаки. И что еще более важно, MTSD разработан специально для включения подробных аннотаций классов и атрибутов дорожных знаков, которые не включены в Vistas.

    Географически, из рисунка ниже также видно, что изображения MTSD распространяются по всему миру с хорошим охватом разных стран. Это важно для обеспечения разнообразия классов дорожных знаков с точки зрения их внешнего вида и характеристик сцены, что является ключом к расширению возможностей обобщения набора данных при использовании для обучения алгоритмов машинного обучения для различных приложений.

    Географическое распределение изображений

    Контроль качества

    Важным аспектом для эталонного теста или обучающего набора данных этого масштаба является качество аннотации.

    Чтобы гарантировать качество аннотации, мы ввели аннотацию с непрерывным процессом контроля качества, чтобы быстро выявлять проблемы во время аннотации. Мы также ввели второй этап процесса контроля качества, выполняемый независимым аннотатором для 5000 случайных изображений, включая 26000 знаков. Мы обнаружили, что только 0,5% ограничивающих рамок нуждались в коррекции; уровень ложноотрицательных результатов составил 0,89% (в большинстве случаев это очень мелкие признаки), а уровень ложноположительных результатов — 2,45%.

    Воздействие на обученные модели

    Учитывая масштаб и разнообразие набора данных, мы также изучили его эффективность в трансферном обучении.В частности, мы хотели бы показать, как глобальные аннотации в MTSD могут быть использованы для улучшения распознавания дорожных знаков в приложении для конкретной страны. В данном случае мы сосредоточились на оценке набора данных TT100K для Китая. Для задачи обнаружения, заключающейся в локализации всех ограничивающих рамок дорожных знаков на изображениях, мы выбрали популярную базовую линию обнаружения FasterRCNN с Feature Pyramid Network (FPN) и магистралью ResNet-50.

    Мы оценили настройку предварительного обучения: один с набором данных ImageNet и один с MTSD.Набор данных ImageNet — это наиболее часто используемый набор данных в трансферном обучении для предварительного обучения векторных слоев нейронной сети. Для обеих конфигураций мы настроили сеть на TT100K.

    Базовый уровень двоичного обнаружения, который был предварительно обучен с помощью MTSD, превзошел базовый уровень с ImageNet с абсолютным улучшением средней точности на 6,3%; в мультиклассовой установке мы получили абсолютное улучшение на 6,1%. Это очень значительный прирост производительности с точки зрения обнаружения дорожных знаков.

    AP AP (малый) AP (средний) AP (большой)
    Предварительное обучение ImageNet 91,27 84.01 95,87 90,13
    Предварительная подготовка MTSD 97,6 93,13 99,03 98,44

    Результаты двоичного обнаружения

    MAP мАР (малая) mAP (средний) карта (большая)
    Предварительное обучение ImageNet 89.6 83,9 93,0 84,3
    Предварительная подготовка MTSD 95,7 91,3 96,9 96,7

    Результаты обнаружения нескольких классов

    Доступ к набору данных о дорожных знаках Mapillary

    Набор данных о дорожных знаках Mapillary доступен как в коммерческой, так и в исследовательской версиях. Перейдите на страницу набора данных, чтобы узнать больше и получить доступ к набору данных. В настоящее время вы можете загрузить образцы изображений, но мы намерены улучшить страницу набора данных с возможностью интерактивного просмотра всего набора данных.

    Мы с нетерпением ждем результатов исследований, достигнутых с помощью набора данных о дорожных знаках Mapillary и их приложений для повышения безопасности дорожного движения и навигации, особенно в отношении автономного вождения. Если у вас есть вопросы или комментарии, свяжитесь с нами.

    / Кристиан, инженер по компьютерному зрению

    Чтобы начать работу, посетите страницу набора данных о дорожных знаках Mapillary →

    Веселые дорожные знаки — Веселые анекдоты

    Коллекция картинок, взятых с английского, Французские и американские забавные дорожные знаки.

    Веселые дорожные знаки

    Diesel Fried Chicken

    Я остановился на автостраде и поехал в Макдональдс; У меня даже был Бургер Кинг. И когда я был в Америке, я часто останавливался у Венди, но никогда не видел этой франшизы: Diesel Fried Chicken. Вы знаете, жирное ли мясо? Вышеупомянутый Diesel Fried Chicken получил мою награду за самый забавный дорожный знак, однако, если у вас есть лучший пример, затем отправьте его, и мы его опубликуем.Обновление : факт более странный, чем вымысел. МОРГАНТАУН, Западная Вирджиния: профессор химического машиностроения в Университете Западной Вирджинии нашел способ запустить дизельный двигатель на курином помете. Теперь ваша очередь не просто закачивайте его в бак, вы должны сначала превратить его в жидкость, а затем смешать с примерно двумя третями дизельного топлива.

    Предприимчивый Рональд Макдональд

    Городской миф гласит, что Макдональдс выполняли крупный проект по исследованию рынка. Ходят слухи, что сам Рональд Макдональд проверял рецепты соперников, когда обнаружил вышеупомянутые Дизель жареный цыпленок.Когда-либо предприниматель, это то, что он открыл за углом от Diesel Fried Chicken.

    Забавные дорожные знаки в Великобритании

    Секретный бункер — больше нет!

    Я думал, мы, британцы, хорошо разбираемся в разведке! Может быть, все это дьявольский заговор, задуманный в секретном бункере, чтобы запутать врага? Еще смешные картинки с дорожными знаками смотрите в знак одностороннего движения UK

    ? Ни за что!

    Мне смеяться над всеми этими односторонними знаками — или плакать?

    Смешанные сигналы

    Эти «смешанные сигналы» находятся на Telegraph Road и 9 Mile Road в городе Саутфилд, Мичиган, США.Любезно прислала Дайана С. (Пожалуйста, пришлите нам свой забавный дорожный знак).

    Left ->

    <- Правая дорога Маркировка

    Plan B?

    Покажи мне дорогу домой!

    Может ли это быть концом?

    Неправильный путь! Обновление : Бриттани указывает на австралийский знак, который распространено в Брисбене. Более того, у него есть реальная цель — остановить люди, идущие в неправильном направлении на объездных дорогах. — Сила местных знаний. См. Другие забавные дорожные знаки

    Остерегайтесь Moose Crossing — несомненно, один из самых забавных Дорожные знаки

    Дорожные знаки Daft Зимнее обслуживание не требуется (техобслуживание)

    Интересно, сколько налогоплательщиков стоит заменить такие забавные знаки по всему миру? Кстати, если вы видите орфографические ошибки на своем путешествия, пожалуйста, присылайте их, и мы опубликуем на этой странице кредит вам.

    Территория Бэтмена — Другой Забавный дорожный знак

    Обратите внимание, что стрелка указывает на то, что пещера летучих мышей находится высоко. Может, возле выхода 18а есть обрыв? Между прочим, недалеко от Ноттингема есть местечко под названием Готэм. Однажды у меня там была временная работа, и я начал шутить о Бэтмене и Робине, местные жители смотрели на меня, как будто я сошел с ума, они произносили это Козел Хэм и вообще не мог видеть связь с Бэтменом.

    Глупый Босс? Глупый знак? Рабочий Уволенный?

    Продолжение Следующая работа этого работника была здесь:

    Когда вы думали, что видели все забавные дорожные знаки

    Коллекция забавных дорожных знаков из Франции

    Я полагаю, что большинство американцев считают, что они изобрели дорожные знаки.Мы Британцы предполагают, что это мы изобрели первый дорожный знак; тем не мение, исследования показывают, что первый дорожный знак был установлен на крутом повороте недалеко от Канны у Touring Club de France в 1894 году. С тех пор Франция устанавливает забавные дорожные знаки. Большинство печально известны «Toutes Directions» (все направления). Всего путаница эти знаки часто помещают рядом с другим знаком, предлагающим Отре Проезд (другие направления). Брюссель является домом для Европейского парламента и находится в полном параличе регуляции, у них есть не только знаки «Toutes Directions», но и второй знак переведен на голландский.Последнее французское предложение выглядит так, будто человек пытается потушить монстра. сигара. Официально этот забавный знак означает — «Можешь запустить свой каноэ здесь ». Вот что думают о новых знаках французы: «Слишком много информации убивает информацию», — Жан-Пьер Лемонье, генеральный секретарь Национального союза инструкторов по вождению: «Некоторые настолько непонятны, что ничего не вызывают». Марина Дюамель, художница, написал историю дорожных знаков. Footnote: Присылайте нам свои забавные дорожные знаки.

    См. Еще фотографии забавных дорожных знаков с изображением автомобили и уличные объявления

    • Веселые дорожные знаки • Забавные дорожные знаки • Веселые дорожные знаки Великобритании • Веселые дорожные знаки с животными • Картинки глупых знаков • Прикольные картинки машин • Признаки дислексии • Смешная фигня • Веселые приметы • Бессмысленные приметы • Забавные уличные знаки • Забавные знаки запрета на парковку • Парковочные желтые линии • Знаки «Нет»

    Изображения дорожных знаков со смыслом

    Разместите свои комментарии?

    Дорожные знаки: изображения, стоковые фотографии и векторные изображения Shutterstock

    9 часов назад 1,146 506 дорожных знаков стоковых фотографий , векторные изображения и иллюстрации доступны без лицензионных отчислений. дорожных знаков стоковые видеоклипы. из 11 466. пустой указатель дорожные указатели обязательство знаки значки уличных сигналов шоссе знак ограничение скорости знак векторный вариант 2 мотоциклы знак направлений знаков нью-йорк в одну сторону. Попробуйте эти тщательно отобранные коллекции.

    Веб-сайт: Shutterstock.com