Способы кодирования дорожных знаков

Типы дорожных знаков

Содержание

Дорожные знаки различаются по форме и цвету. Так можно отличить их тип. В каждую группу входят знаки, схожие по смыслу.

Всего существует 8 типов дорожных знаков:

• запрещающие;
• предупреждающие;
• знаки приоритета;
• предписывающие;
• особые предписания;
• информационные;
• сервисные;
• с дополнительной информацией.

Разберем, чем одни отличаются от других, и какие знаки входят в каждую группу.

Запрещающие

Как понятно из названия группы, знаки запрещают водителю совершить какое-либо действие: проехать, повернуть, обогнать, разогнаться, остановиться. Все запрещающие знаки имеют круглую форму.

Штрафы за каждый из знаков назначаются различные, в зависимости от ситуации. Например, въезд под «кирпич» на закрытую территорию карается штрафом 1 тыс. рублей за нарушение предписания знака. А за проезд под «кирпич» на встречную полосу движения уже отнимут права на 2-4 года.

Игнорировать запрещающие знаки могут автомобили, включившие спецсигналы и проблесковые маячки. Действия знаков заканчиваются у ближайшего перекрестка или у знаков, отменяющих ранее введенные ограничения.

Предупреждающие

Знаки предупреждения делают треугольной формы белого цвета с красным кантом. Исключение из этого правила составляют только знаки, предвещающие железнодорожный переезд и направление поворота.

Требования предупреждающих знаков невозможно нарушить, потому что они ничего не запрещают. Задача этих знаков – предупредить водителя о приближающейся опасности. Например, о сужении дороги впереди, возможности выхода на дорогу животных, скользкой дороге и об опасных поворотах.

Такие знаки устанавливают в 50-300 м от опасности в зависимости от того, где она находится – в городе или на трассе.

Знаки приоритета

Эти дорожные знаки объясняют, кто первым должен проехать пересечение дорог или другой сложный участок дороги. За нарушение такого знака на перекрестках штрафуют на 1000–1500 рублей.

Знаки, объясняющие приоритет, выполнены в разных формах и цветах. Они не подчиняются общему правилу типирования. Например, указатель с главной дорогой выполнен в виде желтого ромба с белым кантом, а знак «Уступить дорогу» – перевернутый белый треугольник с красной окантовкой.

Также к знакам приоритета относят таблички, предупреждающие водителя о приближении к перекрестку со второстепенной дорогой, указатели, регулирующие преимущество проезда узкого пути, и т. д.

Предписывающие знаки

Как правило, предписывающие указатели выполнены в форме круга. Пиктограммы чаще всего изображены на темно-синем фоне. Они разрешают движение: «стрелки» перед пересечением дорог, указатель, извещающий о въезде на круговое движение, таблички, обозначающие пешеходные или велодорожки.

Предписывающие знаки не накладывают ограничений, а наоборот, требуют выполнения конкретного маневра: показывают направление, скорость и вид транспорта, который может продолжить движение.

Знаки особых предписаний

Маркеры с особыми предписаниями сочетают в себе сразу несколько типов знаков – информационные и разрешенные. Указатели с пешеходным переходом демонстрируют, в каком месте пешеходам можно перейти дорогу, а водителям – где нужно сбросить скорость и быть особо внимательным. К этой же категории относятся знаки о выезде на автомагистраль, зоны только для общественного транспорта и мест их остановок.

Все знаки имеют квадратную или прямоугольную форму, могут быть синего цвета (стрелки, реверсивное или одностороннее движение), зеленого (въезд на автомагистраль) и белого (особые зоны с ограничениями).

Информационные знаки

К информационным указателям относят синие квадраты с указанием разрешенного разворота, знак парковки, подземные пешеходные переходы, таблички с указанием тупиков, схемы движения и т. д. Кроме того, это еще и знаки с названием городов, деревень и улиц. В городах они выполнены черными буквами на белом фоне, на трассах – белыми буквами на синем, а на скоростных дорогах – белым на зеленом.

Сервисные знаки

Маркеры сервиса показывают, где находится ближайшие СТО, АЗС или зона отдыха. В черте города их устанавливают непосредственно рядом с объектом, а на трассах – от 400 м до нескольких десятков километров. Также есть указатели, обозначающие автозаправочные станции с розетками для электрокаров.

Знаки с дополнительной информацией

Табличками с допинформацией называются прямоугольные небольшие белые маркеры, которые устанавливаются в дополнение к основному знаку. Например, табличка «только для служебных а/м» или способ установки транспортного средства вместе со знаком парковки. Они служат для уточнения знака, вместе с которым установлены. Типов нарушений за несоблюдение таблички не предусмотрено, то есть штраф будет выписываться за несоответствие требований основного знака. Однако стоит иметь в виду, что в некоторых регионах сотрудники ГИБДД эвакуируют автомобили с парковок, если те припаркованы в нарушении дополнительной таблички.

Напоминаем, что информация о наличии штрафов сохраняется в истории автомобиля. И если вы соберетесь продавать свой автомобиль, будущий владелец, проверивший историю через онлайн-сервис, может отказаться от покупки. Также информацию о долгах можно получить при проверке через сервис владельца авто. Посмотреть пример отчета

Пусть у вас не возникает ситуаций с лишением прав. Желаем удачи на дорогах!

Источник

Кодирование информации с помощью знаковых систем

Описание разработки

С древних времен знаки используются человеком для долговременного хранения информации и ее передачи на большие расстояния.
Форма знаков. В соответствии со способом восприятия знаки можно разделить на зрительные, слуховые, осязательные, обонятельные и вкусовые, причем в человеческом общении используются знаки первых трех типов.
К зрительным знакам, воспринимаемым с помощью зрения, относятся буквы и цифры, которые используются в письменной речи, знаки химических элементов, музыкальные ноты, дорожные знаки и т. д.
К слуховым знакам, воспринимаемым с помощью слуха, относятся звуки, которые используются в устной речи, а также звуковые сигналы, которые производятся с помощью звонка, колокола, свистка, гудка, сирены и т. д.
Для слепых разработана азбука Брайля, которая использует осязательный способ восприятия текстовой информации.
В коммуникации многих видов животных особую роль играют обонятельные знаки. Например, медведи и другие дикие животные помечают место обитания клочьями шерсти, сохраняющей запах, чтобы отпугнуть чужака и показать, что данная территория уже занята.
Для долговременного хранения знаки записываются на носители информации.
Сигналы
Для передачи информации на большие расстояния используются знаки в форме сигналов. Всем известны световые сигналы светофора, звуковые сигналы школьного звонка оповещают о начале или конце урока, электрические сигналы передают информацию по телефонным и компьютерным сетям, электромагнитные волны передают сигналы радио и телевидения.
Значение знаков. Знаки отображают объекты окружающего мира или понятия, т. е. имеют определенное значение (смысл).
Знаки различаются по способу связи между их формой и значением. Иконические знаки позволяют догадаться об их смысле, так как они имеют форму, похожую на отображаемый объект.

Примером таких знаков являются значки на Рабочем столе операционной системы компьютера, например значок Мой компьютер.

Примером такого знака могут служить первые иероглифы, возникшие на заре письменной речи.
Символами называются знаки, для которых связь между формой и значением устанавливается по общепринятому соглашению. Примером таких знаков являются символы химических элементов, отображающие атомы химических веществ, ноты, любые современные буквы или цифры и пр.
Если неизвестно соглашение о связи формы и значения символов, то ничего нельзя сказать о смысле информации, записанной такими знаками. Существуют найденные археологами и до сих пор нерасшифрованные тексты на древних языках, так как неизвестно значение знаков, которыми они записаны.
В современном мире широко используется шифрование, которое использует секретный ключ в качестве соглашения о связи формы символов с их значениями. Если секретный ключ неизвестен, то содержание передаваемого текста понять невозможно.
Один и тот же символ может иметь различное значение в разных знаковых системах. Например, знак «О» используется в качестве:

• буквы «О» в русском алфавите;
• буквы «О» [оu] в английском алфавите;
• цифры 0 в системах счисления;
• символа химического элемента «О» (кислорода) в таблице Д. И. Менделеева.

2. Знаковые системы
Знаковые системы являются наборами знаков определенного типа. С некоторыми знаковыми системами вы хорошо знакомы и постоянно ими пользуетесь (языки и системы счисления), с другими познакомитесь в этом разделе.
Каждая знаковая система строится на основе определенного алфавита (набора знаков) и правил выполнения операций над знаками.
Естественные языки. Человек широко использует для представления информации знаковые системы, которые называются языками. Естественные языки начали формироваться еще в древнейшие времена в целях обеспечения обмена информацией между людьми. В настоящее время существуют сотни естественных языков (русский, английский, китайский и др.).
В устной речи, которая используется как средство коммуникации при непосредственном общении людей, в качестве знаков языка используются различные звуки (фонемы).
В основе письменной речи лежит алфавит, т. е. набор знаков (букв), которые человек различает по их начертанию. В большинстве современных языков буквы соответствуют определенным звукам устной речи. Алфавит русского языка называется кириллицей и содержит 33 знака, английский язык использует латиницу и содержит 26 знаков.
На основе алфавита по правилам грамматики образуются основные объекты языка — слова. Правила, согласно которым из слов данного языка строятся предложения, называются синтаксисом. Необходимо отметить, что в естественных языках грамматика и синтаксис языка формулируются с помощью большого количества правил, из которых существуют исключения, так как такие правила складывались исторически.
Формальные языки. В процессе развития науки были разработаны формальные языки (системы счисления, алгебра, языки программирования и др.), основное отличие которых от естественных языков состоит в существовании строгих правил грамматики и синтаксиса.
Например, десятичную систему счисления можно рассматривать как формальный язык, имеющий алфавит (цифры) и позволяющий не только именовать и записывать объекты (числа), но и выполнять над ними арифметические операции по строго определенным правилам.
Существуют формальные языки, в которых в качестве знаков используют не буквы и цифры, а другие символы, например музыкальные ноты, изображения элементов электрических или логических схем, дорожные знаки, точки и тире (код азбуки Морзе).
Физическая реализация знаков в естественных и формальных языках может быть различной. Например, текст и числа могут быть напечатаны на бумаге, высвечены на экране монитора компьютера, записаны на магнитном или оптическом диске.
Генетический алфавит. Генетический алфавит является «азбукой», на которой строится единая система хранения и передачи наследственной информации живыми организмами.
Как слова в языках образуются из букв, так и гены состоят из знаков генетического алфавита. В процессе эволюции от простейших организмов до человека количество генов постоянно возрастало, так как было необходимо закодировать все более сложное строение и функциональные возможности живых организмов.
Генетическая информация хранится в клетках живых организмов в специальных молекулах. Эти молекулы состоят из двух длинных скрученных друг с другом в спираль цепей, построенных из четырех различных молекулярных фрагментов. Фрагменты образуют генетический алфавит и обычно обозначаются латинскими прописными буквами .
Двоичная знаковая система. В процессах хранения, обработки и передачи информации в компьютере используется двоичная знаковая система, алфавит которой состоит всего из двух знаков <0, 1>. Физически знаки реализуются в форме электрических импульсов (нет импульса — 0, есть импульс — 1), состояний ячеек оперативной памяти и участков поверхностей носителей информации (одно состояние — 0, другое состояние — 1).
Именно двоичная знаковая система используется в компьютере, так как существующие технические устройства могут надежно сохранять и распознавать только два различных состояния (знака).

Источник

Распознавание дорожных знаков

Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей. Ранние эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах и впервые были коммерчески использованы для различения печатного и рукописного текста в 1970-х годах. Сегодня приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В этой статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения.

Набор данных дорожных знаков

В рамках этой статьи используется общедоступный набор данных, доступный в Kaggle: GTSRB — это мультиклассовая задача классификации одного изображения, которая проводилась на Международной совместной конференции по нейронным сетям (IJCNN) 2011. Набор данных содержит более 50 000 изображений различных дорожных знаков и классифицируется на 43 различных класса. Он весьма разнообразен: некоторые классы содержат много изображений, а некоторые классы — несколько изображений.

Изучение набора данных

В начале импортируем все необходимые библиотеки.

Для тренировки нейронной сети будем использовать изображения из папки «train», которая содержит 43 папки отдельных классов. Инициализируем два списка: data и labels. Эти списки будут нести ответственность за хранение наших изображений, которые мы загружаем, вместе с соответствующими метками классов.

Далее, с помощью модуля os мы перебираем все классы и добавляем изображения и их соответствующие метки в список data и labels. Для открытия содержимого изображения используется библиотека PIL.

Этот цикл просто загружает и изменяет размер каждого изображения до фиксированных 30×30 пикселей и сохраняет все изображения и их метки в списках data и labels.

Затем нужно преобразовать список в массивы numpy для подачи в модель.

Форма данных — (39209, 30, 30, 3), означает, что имеется 39 209 изображений размером 30×30 пикселей, а последние 3 означают, что данные содержат цветные изображения (значение RGB).

Из пакета sklearn мы используем метод train_test_split() для разделения данных обучения и тестирования, используя 80% изображений для обучения и 20% для тестирования. Это типичное разделение для такого объема данных.

Давайте проверим, сколько классов у нас есть и сколько изображений в обучающем наборе для каждого класса и построим диаграмму распределения классов.

Диаграмма распределения

Из графика видно, что обучающий набор данных не сбалансирован, но мы можем справиться с этим фактом, используя метод увеличения данных.

После увеличения наш обучающий набор данных имеет следующую форму.

Давайте еще раз проверим распределение данных.

Диаграмма распределения после аугментации

На графика видно, что наш набор стал более сбалансирован. Далее из пакета keras.utils мы используем метод to_categorical для преобразования меток, присутствующих в y_train и t_test , в one-hot encoding.

Построение нейронной сети

Для создания нейронной сети будет использоваться библиотека Keras]. Чтобы классифицировать изображения по соответствующим категориям, мы построим модель CNN (сверточная нейронная сеть). CNN лучше всего подходит для целей классификации изображений.

Архитектура нашей модели:

2 Conv2D слоя (filter=32, kernel_size=(5,5), activation=”relu”)

MaxPool2D слой ( pool_size=(2,2))

Dropout слой (rate=0.25)

2 Conv2D слоя (filter=64, kernel_size=(3,3), activation=”relu”)

MaxPool2D слой ( pool_size=(2,2))

Dropout слой (rate=0.25)

Flatten слой, чтобы сжать слои в 1 измерение

Dense слой (500, activation=”relu”)

Dropout слой (rate=0.5)

Dense слой (43, activation=”softmax”)

Обучение и проверка модели

Мы строим нашу модель вместе с оптимизатором Adam , а функция потерь — это categorical_crossentropy , потому что у нас есть несколько классов для категоризации. Затем обучаем модель с помощью функции model.fit() .

Как вы можете видеть, наша модель обучалась в течении 25 эпох и достигла 93% точности на тренировочном наборе данных. С помощью matplotlib мы строим график для точности и потерь.

Training Loss and Accuracy

Источник