Предписывающие знаки дорожного движения 2019 с пояснениями


Предписывающие знаки ПДД 2019

  1. Билеты ПДД 2019
  2. Знаки и разметка
  3. Предписывающие знаки

в редакции от 21 декабря 2018


4.1.1. "Движение прямо".
4.1.2. "Движение направо".
4.1.3. "Движение налево".
4.1.4. "Движение прямо или направо".
4.1.5. "Движение прямо или налево".
4.1.6. "Движение направо или налево".

Разрешается движение только в направлениях, указанных на знаках стрелками. Знаки, разрешающие поворот налево, разрешают и разворот (могут быть применены знаки 4.1.1 - 4.1.6  с конфигурацией стрелок, соответствующей требуемым направлениям движения на конкретном пересечении).

Действие знаков 4.1.1 - 4.1.6  не распространяется на маршрутные транспортные средства.

Действие знаков 4.1.1 - 4.1.6  распространяется на пересечение проезжих частей, перед которым установлен знак.

Действие знака 4.1.1 , установленного в начале участка дороги, распространяется до ближайшего перекрестка. Знак не запрещает поворот направо во дворы и на другие прилегающие к дороге территории.


4.2.1. "Объезд препятствия справа".
4.2.2. "Объезд препятствия слева".

Объезд разрешается только со стороны, указанной стрелкой.


4.2.3. "Объезд препятствия справа или слева".

Объезд разрешается с любой стороны.


4.3. "Круговое движение".

Разрешается движение в указанном стрелками направлении.


4.4.1. "Велосипедная дорожка".
4.4.2. "Конец велосипедной дорожки".
4.5.1. "Пешеходная дорожка".

Разрешается движение пешеходам и велосипедистам в случаях, указанных в пунктах 24.2 - 24.4 настоящих Правил.


4.5.2. "Пешеходная и велосипедная дорожка с совмещенным движением (велопешеходная дорожка с совмещенным движением)".
4.5.3. "Конец пешеходной и велосипедной дорожки с совмещенным движением (конец велопешеходной дорожки с совмещенным движением)".
4.5.4, 4.5.5. "Пешеходная и велосипедная дорожка с разделением движения".

Велопешеходная дорожка с разделением на велосипедную и пешеходную стороны дорожки, выделенные конструктивно и (или) обозначенные горизонтальной разметкой 1.2.1 , 1.2.2 , 1.23.2  и 1.23.3  или иным способом.


4.5.6, 4.5.7. "Конец пешеходной и велосипедной дорожки с разделением движения (конец велопешеходной дорожки с разделением движения)".
4.6. "Ограничение минимальной скорости".

Разрешается движение только с указанной или большей скоростью (км/ч).


4.7. "Конец зоны ограничения минимальной скорости".
4.8.1 - 4.8.3. "Направление движения транспортных средств с опасными грузами".

Движение транспортных средств, оборудованных опознавательными знаками (информационными таблицами) "Опасный груз", разрешается только в направлении, указанном на знаке: 4.8.1  - налево, 4.8.2  - прямо, 4.8.3  - направо.

Правила дорожного движения: Румыния | Дорожные знаки - Видео

Предупреждение об опасности без специального дорожного знака


Предупреждение для низколетящих самолетов


Предупреждение для крупного рогатого скота на дороге


Предупреждение о скрещивании оленей


Предупреждение для подвижного моста


Предупреждение о плохом дорожном покрытии


Предупреждение о неконтролируемом перекрестке


Предупреждение о пересечении боковых дорог слева и справа


Остановись и уступи всем водителям


Предупреждение о сильном боковом ветре


Предупреждение о кривой влево


Предупреждение о двойной кривой, сначала влево, затем вправо


Предупреждение о кривой вправо


Предупреждение о двойной кривой, сначала направо, затем налево


Предупреждение о падении камней


Предупреждение об отсевах на поверхности дороги


Предупреждение о переходе для пешеходов


Правила дорожного движения: Малайзия | Дорожные знаки - Видео

Предупреждение для крупного рогатого скота на дороге


Предупреждение о скрещивании оленей


Предупреждение о плохом дорожном покрытии


Предупреждение о неконтролируемом перекрестке


Предупреждение о неконтролируемом перекрестке с дорогой слева


Предупреждение о перекрестке с острой боковой дорогой слева


Остановись и уступи всем водителям


Предупреждение о сильном боковом ветре


Предупреждение о резкой кривой влево


Предупреждение о двойной кривой, сначала направо, затем налево


Предупреждение о падении камней


Предупреждение о препятствии, проход влево или вправо


Предупреждение о разделенной дороге


Предупреждение об окончании разделенной дороги


Классификация дорожных знаков с сверточной сетью

Я предполагаю, что вы уже знаете достаточно о нейронных сетях и регуляризации, так как я не буду вдаваться в подробности об их прошлом и о том, как они работают. Я использую TensorFlow в качестве основы ML и пару зависимостей, таких как numpy , matplotlib и scikit-image . Если вы не знакомы с TensorFlow, обязательно ознакомьтесь с моим недавним постом о его основных понятиях.

Если вы хотите продолжить, вам также может понадобиться компьютер с графическим процессором с поддержкой CUDA и всеми установленными зависимостями. Вот блокнот Jupyter с окончательным решением, которое я описываю в этом уроке. Предположительно, если вы пройдете все ячейки, вы получите те же результаты.

Набор данных

Немецкий набор данных дорожных знаков состоит из 39,209 32 × 32 px цветных изображений , которые мы должны использовать для обучения, и 12 630 изображений , которые мы будем использовать для тестирования.Каждое изображение представляет собой фотографию дорожного знака, принадлежащего одному из 43 классов, например, типы дорожных знаков.

Случайный образец набора данных

Каждое изображение представляет собой массив интенсивностей пикселей 32 × 32 × 3, представленный в виде целых значений [0, 255] в цветовом пространстве RGB. Класс каждого изображения кодируется как целое число в диапазоне от 0 до 42. Давайте проверим, сбалансирован ли набор данных обучения по классам.

Распределение классов данных

Очевидно, набор данных очень несбалансированный, и некоторые классы представлены значительно лучше, чем другие.Давайте теперь построим несколько случайных изображений для различных классов, чтобы увидеть, с чем мы работаем.

Выход

Нет записи

Общая осторожность

Карусель обязательная

Изображения существенно различаются по контрасту и яркости, поэтому нам нужно применить какое-то выравнивание гистограммы, это должно заметно улучшить извлечение признаков.

Предварительная обработка

Обычная предварительная обработка в этом случае будет включать масштабирование значений пикселей до [0, 1] (так как в настоящее время они находятся в диапазоне [0, 255] ), представляющих метки в однократном кодировании и перетасовке.Глядя на изображения, выравнивание гистограммы также может быть полезным. Мы применим локализованное выравнивание гистограммы , поскольку в нашем случае это еще больше улучшит извлечение признаков.

Я буду использовать только один канал в моей модели, например, изображения в оттенках серого вместо цветных. Как упоминали в своей статье Пьер Серманет и Янн ЛеКун, использование цветовых каналов, похоже, не слишком улучшило ситуацию, поэтому я возьму только Y канал из YCbCr представления изображения.

  импорт numpy как np от sklearn.utils импорт shuffle от воздействия импорта лыжного мага def preprocess_dataset (X, y = Нет): # Преобразовать в оттенки серого, например один канал Y X = 0,299 * X [:,:,:, 0] + 0,587 * X [:,:,:, 1] + 0,114 * X [:,:,:, 2] # Масштабные функции должны быть в [0, 1] X = (X / 255.). Astype (np.float32) # Применить локализованную локализацию гистограммы для я в диапазоне (X.shape [0]): X [i] = выставление.equalize_adapthist (X [i]) если у не None: # Конвертировать в одноразовое кодирование.Преобразуйте обратно с помощью `y = y.nonzero () [1]` y = np.eye (43) [y] # Перемешать данные X, y = shuffle (X, y) # Добавить один канал в градациях серого X = X.reshape (X.shape + (1,)) возврат X,  
.

Смотрите также

Автопрофи, г. Екатеринбург, ул. Таватуйская, 20.