Знак сквозной проезд запрещен фото: Если стоит знак Сквозной проезд запрещен, что надо делать

Дорожный знак сквозной проезд запрещен фото

Как много различных дорожных знаков мы видим вдоль дороги, проезжая мимо них на своем транспортном средстве. Какие-то мы знаем еще с детства, а какие-то до сих пор остаются загадкой для нас. В данной теме очень хотелось бы рассмотреть знак 3. Данный знак относится к категории запрещающих.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Дорожный знак 3.1 \

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте.

Это быстро и бесплатно!

Штраф за проезд под знак 3.2 «проезд запрещен» в 2021 году

Как много различных дорожных знаков мы видим вдоль дороги, проезжая мимо них на своем транспортном средстве. Какие-то мы знаем еще с детства, а какие-то до сих пор остаются загадкой для нас. В данной теме очень хотелось бы рассмотреть знак 3. Данный знак относится к категории запрещающих. Знак 3. Знаки 3. Перед боковыми выездами на дорогу знаки применяют с одной из табличек 8. При этом он запрещает движение в обоих направлениях, а это значит, что устанавливаться на дороге с односторонним движением он не может.

Но, как и любого другого знака, у этого имеются свои исключения, согласно которым его действия попросту аннулируются. Действие знаков 3. Такие транспортные средства должны въезжать в обозначенную зону и выезжать из нее на ближайшем к месту назначения перекрестке.

Не распространяется на транспортные средства, водители которых имеют I или II группу инвалидности, в том числе и на водителей, которые перевозят таких инвалидов;. Не распространяется на транспортные средства, обслуживающие предприятия, находящиеся на данной территории;. Так же можно не волноваться автомобилистам, кто проживает на территории, обозначенной знаком 3. Для почтовых автомобилей так же снят запрет. На боковой стороне кузова синего цвета у них расположена белая диагональная полоса;.

Любой транспорт, имеющий возможность въезда в эту зону, обязан въезжать и выезжать из нее исключительно на ближайшем к месту назначения перекрестке. Очень интересное замечание можно сделать в отношении этого знака — он является запрещающим, но в тоже время довольно таки безобидный.

Несоблюдение требований, предписанных дорожными знаками или разметкой проезжей части дороги, за исключением случаев, предусмотренных частями 2 — 7 настоящей статьи и другими статьями настоящей главы, в ред. Федеральных законов от Федерального закона от По части 1 статьи Возите с собой договор о трудоустройстве, к примеру. Если вы проживаете на данной территории, то вы попадаете под исключение для данного знака. Его действие не распространяется на маршрутные ТС, на инвалидов I и II группы, на автомобили, обслуживающие предприятия на данной территории, на автомобили почтовых служб и на жильцов данного дома.

Юридическая консультация Получите квалифицированную помощь прямо сейчас! Наши адвокаты проконсультируют вас по любым вопросам вне очереди! Получить консультацию.

Практикующий юрист, является сотрудником юридической службы Вооруженных сил РФ, автор учебного пособия по военному праву, имеет ти летний стаж работы. Большой опыт в автостраховании. В данное время — специалист по гражданским делам в области автомобильного права. Многоканальная бесплатная горячая линия. Юридические консультации по лишению прав, ДТП, страховом возмещении, выезде на встречную полосу и пр.

Ежедневно с 9. Бесплатный звонок по России Время чтения: 4 минуты. Автор: Михаил Петров, юрист. Пункт 5. Запрещается движение всех транспортных средств в обоих направлениях. Изменения N 3, утв. Приказом Росстандарта от Согласно части 1 статьи Какие еще есть исключения у данного знака?

Юридическая консультация. Получите квалифицированную помощь прямо сейчас! Вам понравилась статья? Дата обновления: 18 октября г. Автор: Михаил Петров.

Знак сквозной проезд запрещен

Обычно белый круг с красным ободком устанавливают там, где необходимо ограничить движение: в районе пешеходных зон, в связи с ремонтными дорожными работами, на въездах и выездах из городских дворов, рядом с парками и другими зонами отдыха на территории города и пр. Но главным основанием для массового проезда под этот знак является пункт ПДД, разрешающий движение автомобилям физических лиц, проживающих или работающих в запрещающей зоне.

Такая поправка превращает белый круг в зеленый свет светофора. При этом, если в зоне его действия вас остановит инспектор ГИБДД , он может потребовать доказательств, что вы здесь живете или работайте.

Предупреждающие знаки часть 1 Предупреждающие знаки часть 2. Предупреждающие знаки часть 3 Знаки приоритета. Кстати, как Вы считаете, почему знак 3.

Чтобы избежать штрафов, недостаточно безаварийно ездить и чувствовать себя за рулем, как рыба в воде. Есть много разметок и знаков, которые не значительны, но за них можно получить штрафы. В правилах дорожного движения есть пункт 3. Чтобы не платить за похожие знаки, надо изучить все тонкости, на какой участок дороги распространяется данный знак, кому запрещено продолжать движение, кому можно проехать под знак движение запрещено, какие штрафы и т. Кто не знает как выглядит знак, поясню.

В каких случаях можно игнорировать знак «Движение запрещено»

Просто водителю следует выбрать вариант заезда на данную дорогу с других направлений. Он устанавливается и действует только с места своего расположения. Боковые выезды на дорогу могут снабжаться этим знаком вместе с табличками 8. Во-первых, знак не относится к маршрутным транспортным средствам МТС. Кроме того, знак могут игнорировать автомобили федеральной почтовой службы РФ. Ну помогли. Потребовалось срочно напомнить, разъяснение по знаку 3. Комплекс огорожен забором, другого въезда нет. Вчера попалась под этим знаком. Штраф выписали.

Сквозное движение запрещено знак фото

Чтобы избежать штрафов, недостаточно безаварийно ездить и чувствовать себя за рулем, как рыба в воде. Есть много разметок и знаков, которые не значительны, но за них можно получить штрафы. В правилах дорожного движения есть пункт 3. Чтобы не платить за похожие знаки, надо изучить все тонкости, на какой участок дороги распространяется данный знак, кому запрещено продолжать движение, кому можно проехать под знак движение запрещено, какие штрафы и т.

Водители обязаны знать Правила дорожного движения не только в части проездов различных участков дороги, но и наличия дорожной разметки и установленных знаков.

.

Знак: сквозной проезд запрещен

.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: 27.08.2019 Новый знак «Движение запрещено» на въезде к ДК «Строитель»

.

Запрещающие знаки дорожного движения

.

Расшифруем дорожный знак «Движение запрещено» в ПДД. Необходимо знать, что за сквозной проезд на него предусмотрен штраф.

.

3.2 «Движение запрещено»

.

.

.

.

.

.

Водители Владивостока мешают ремонту дорог (ФОТО)

6 июля 2011 г., 19:13:53

МУПВ «Дороги Владивостока» проводит капитальный ремонт дороги по улице Тунгусской и Ковальчука (с выездом на ул. Светланскую). Здесь выставлены предупреждающие знаки, но автолюбителей это не останавливает.

Раньше мимо Тунгусской, 63 был сквозной проезд в сторону Гайдамака, которым часто пользовались автолюбители, объезжая пробки. На данный момент на участке проводят ремонтные работы. На въезде выставлены бетонные заграждения, есть знак «Дорожные работы» и щит с надписью «Сквозной проезд запрещен». Но водители, не обращая внимания на предупреждения, движутся в привычном направлении. Как рассказали в пресс-службе администрации Владивостока, от рабочих МУПВ «Дороги Владивостока» поступали жалобы на водителей, которые препятствуют работе. Корреспондент «Приморье 24» стал свидетелем, как на щебне машину занесло, и автолюбитель рисковал оказаться в траншее, которая образовались в результате работ по замене канализации и теплотрассы.»Табличка «Сквозной проезд запрещен» и предупреждающие знаки «Ремонтные работы» фактически не запрещают проезд, поэтому ГАИ штрафовать водителей не могут. Это знаки, которые ограничивают на какое-то время движение, но не запрещают его полностью», — рассказала корреспонденту ИА «Приморье 24» инспектор по пропаганде ГАИ г. Владивостока Маргарита Безручко.Как объяснили ИА «Приморье24» в ГАИ Владивостока, если подрядчик установил все знаки и заграждения при проведении ремонта дороги, в случае аварии виноват будет только водитель. Сквозной проезд по улице Тунгусской будет открыт в течение следующей недели. До тех пор водителям рекомендуют объезжать участок, где ведутся работы, и не рисковать автомобилем.

Поделиться в социальных сетях

Война за проезд через двор разгорается в одном из микрорайонов Краснодара

«Война» за проезд через двор разгорается в одном из микрорайона Краснодара. Фото: Скрин видео со страницы группы typodar в Instrgam

В Краснодаре на территории поселка имени Жукова, который многим больше известен как Энка, в одном из дворов жители многоэтажек построили тротуар, закрыв сквозной проезд через придомовую территорию. «Нововедение» вызвало противоречивую реакцию. Автомобилисты, которые привыкли «срезать» дорогу через дворы многоквартирных домов, негодуют, а жильцы многоэтажек, которые устали от того, что придомовая территория из-за снующих машин превратилась в оживленную трассу, напротив, радуются. Споры между представителями обеих сторон ведутся не только на месте возникшего препятствия, но и онлайн, в том числе на страницах популярных городских пабликов. Очередная «битва» за придомовую территорию бурно комментируется в соцсетях, сообщает ИА KrasnodarMedia.

Жители многоквартирных домов на Энке часто жалуются на заезжих автомобилистов, которые используют придомовые территории, как временные стоянки. В течение дня дворы оккупируются автомобилями родителей, которые привозят детей в школы и садики, сосредоточенные в центре жилого микрорайона. Большинство из дворов Энки являются тупиковыми, поэтому автомобили там особенно не «летают», а вот дворовая территория домов № 37,39, 41 и 45 по улице Кореновской, имеет сквозной проезд. Именно его используют в качестве дороги родители учеников школы № 96, расположенной рядом с многоэтажками.

В учебное заведение привозят учащихся из многих районов Краснодара. Родители на автомобилях могли бы высаживать своих чад на соседних улицах, но почему-то многие из них предпочитают подвозить детей непременно к школьным воротам, игнорируя правила дорожного движения и знак «Въезд запрещен».

Жильцы жалуются, что на придомовой территории в течение учебного года автомобили сплошным потоком двигаются от школы на улицу Кореновскую словно по оживленной трассе. «Дорога» пролегает прямо у подъездов одного из домов, так что выходить оттуда жильцам приходится с особой осторожностью, как и передвигаться по двору.

Нескончаемый поток автомобилистов перекрывает выезд машин со станции скорой помощи, расположенной рядом со школой. Выезд транспорта медиков часто стопориться из-за машин, которые не могут разъехаться на дороге.

— Мы неоднократно обращались к администрации, в ГИБДД, но толку нет, как ехали все через двор под запрещающий знак, так и едут сплошным потоком. Дети, которые идут в школу пешком, вынуждены буквально под колесами пробираться через дорогу. Там пройти иначе, чем вплотную с бампером машины просто невозможно. Уже был случай, когда ребенка сбили на участке рядом со школой. А что творится у нас во дворе? Нельзя выйти из дома без опасения, что тебя не снесет автомобиль, — рассказывает одна из жительниц Энки.

Жильцы «сквозного» двора уже неоднократно пытались перегородить въезд на придомовую территорию, например, ставили на въезде бетонные блоки, но их убирали, как незаконно установленные.

Жители «сквозного» двора уже перекрывали въезд на придомовую территорию. Фото: Оксана Иванова

В новогодние праздники неизвестные перегородили въезд в многоэтажный «кубик» цивилизованно – обустроив тротуарную дорожку и предложив свою схему высадки детей родителям школьников в соцсетях и мессенджерах.

Многие жильцы рады новой пешеходной зоне и спокойствию во дворах. Хотя тишина на придомовой территории может быть временной, ведь часть жителей микрорайона и многие родители учащихся школы № 96 против «новшества», которое помешает им, въезжая под знак «Въезд запрещен», «нырять» во двор и оттуда выезжать на улицу Кореновскую.

Схема. Фото: Скрин карты 2ГИС

«Война» между противоборствующими сторонами ведется даже в Сети. На страницах популярного городского паблика было опубликовано видео, где одна из горожанок рассказала о новом «защитном» тротуаре рядом со въездом в школу. К спору между жильцами многоквартирных домов и автомобилистами присоединились сотни краснодарцев. Пост в соцсетях активно комментируется:

«Жильцы только хуже себе сделали, теперь будут всегда в пробках стоять, чтоб в свой двор заехать. Родители, кто привозит своих детей, будут так и привозить , только останавливаться будут теперь на проезжей части, и вся дорого будет стоять в пробке!». (Здесь и далее орфография и пунктуация авторов частично сохранены. — Прим. ИА KrasnodarMedia). 

«Умники! Дорогу они перекрыли! Все делаем, лишь бы себе хорошо было, а остальные как-нибудь перебьются! Давайте бетонные стены вокруг всех дворов возведем!».

«Таким Макаром завтра кто-нибудь Красную перекроет!».

«Жители этого двора думают только своем удобстве, но не думают о проблемах других людей, о том, что усложнят ситуацию на дороге в микрорайоне».

«Это не дело, когда по двору несется сквозной транспорт. Я за жителей дома!».

«Уважайте права других, и вас станут уважать. Автор видео позволит так через её двор гонять?».

«Водители, которые хотят подвезти максимально близко к школе своего ребенка — милости просим на въезд с ул. Кореновская и поворот к почте. Там ничего не перекрыто. Через этот же проезд заедут все спецслужбы, въезд не ограничен, даже шлагбаумом. А вот транзитникам, которые из двора сделали проезжую часть и мотаются по двору без ограничений по скорости, до свидания. Я как житель данного двора только за такое ограничение. Самому было удобно нырять во двор через этот проезд, но мне будет спокойнее, если мой ребенок будет в большей безопасности, перебьюсь».

«Прекрасно понимаю жильцов жилых домов, как паркуются родители возле школ и садиков можно посмотреть по всему городу: по принципу в 10 рядов возле калитки/входа и плевать, что всё перегородили!».

«Жителей данного двора поймут и поддержать только те, кто также живут в «опасной» близости к учебным заведениям. Да, родители-водители это что-то! Пройти сквозь припаркованные авто в утренний час-пик сдачи деток в эти заведения — миссия практически не выполнима. К сожалению, родители-водители думают в утренние и вечерние часы только о себе. Лишние 10 метров пройти? О чем мы говорим? Нужно возле парты высадить ребёнка!».

Пока «война» за проезд через придомовую территорию на улице Кореновской только разгорается. Первая «осада» барьерного тротуара ожидается жильцами домов 13 января, когда в школах начнутся занятия после зимних каникул. Одни краснодарцы надеются, что тротуар останется преградой для въезда автомобилей во двор, другие – что тротуар будет признан незаконным и его демонтируют.

В статье использовано видео со страницы группы typodar  в Instrgam.

Напоминаем, что на сайте ИА KrasnodarMedia есть специальный проект «Народный корреспондент». Любой желающий может сообщить в редакцию новость, прислать фото или поделиться впечатлениями. Сообщайте нам обо всем, что вас возмущает или, наоборот, чем вы гордитесь и чему радуетесь. В любой день вы можете прислать текст, фотографии или даже видео по электронной почте [email protected] или заполнить специальную форму.

 

Информационные знаки дорожного движения ПДД 2021 — картинки с пояснением от автошколы Гедеон

Группа дорожных знаков Информационные знаки предназначена для информирования водителей о расположении населенных пунктов и различных других объектов, а также установленных или рекомендуемых режимах движения. В данной статье мы предлагаем вам ознакомиться с изображениями и описанием информационных знаков 2021.

Общее описание

Информационные знаки, как правило, имеют квадратную или прямоугольную форму. При этом их цвет может отличаться в зависимости от места их установки:

• Синий. Устанавливаются на автомагистралях.

• Зеленый. Используются на главных (приоритетных) дорогах.

• Белый. Устанавливаются на других дорогах, не являющихся главными или автомагистралями.

• Желтый. Указывают на то, что знак временный.

Информационные знаки дорожного движения: картинки с пояснениями

К информационным знакам относятся:

№ знака	Изображение	Название	Описание
6.1		Общие ограничения максимальной скорости	Обозначают общие ограничения скорости, установленные в ПДД РФ. Включают в себя сразу 3 указателя: в населенных пунктах — до 60 км/ч; вне населенных пунктов — до 90 км/ч; на автомагистралях — до 110 км/ч;
6.2		Рекомендуемая скорость	Указывает рекомендуемую скорость на определенном участке. Зона действия ограничивается ближайшим перекрестком или протяженностью опасного участка (при наличии предупреждающего знака).
6.3.1		Место для разворота	Обозначает место, предназначенное только для разворота.
6.3.2		Зона для разворота	Обозначает место и зону за ним, предназначенную только для разворота.
6.4		Парковка	Используется для обозначения площадок, предназначенных для парковки автомобилей.
6.5		Полоса аварийной остановки	Обозначает наличие полосы для аварийной остановки на крутом спуске.
6.6, 6.7		Подземный или надземный пешеходный переход	Обозначает место расположения лестничных сходов для спуска/подъема в подземный или надземный пешеходный переход.
6.8.1, 6.8.2, 6.8.3		Тупик	Обозначает дороги, не имеющие сквозного проезда. При этом не запрещает движение по направлению к тупику.
6.9.1,6.9.2		Предварительный указатель направлений	Указывает направление к обозначенным на знаке объектам или населенным пунктам. Данный знак может также указывать на объезды в случае наличия на маршруте запрещающих знаков (ограничение массы, нагрузки на ось, габаритов автомобиля).
6.9.3		Схема движения	Указывает разрешенные направления движения на сложных перекрестках или в местах, где запрещены определенные маневры.
6.10.1,6.10.2		Указатель направлений	Указывает направление к определенным точкам маршрута. На знаке может приписываться количество километров от места установки знака до определенного объекта или населенного пункта.
6.11		Наименование объекта	Обозначает название любого объекта, кроме населенных пунктов — реки, озера, улицы, перевалы и т.д..
6.12		Указатель расстояний	Указывает расстояние до определенного населенного пункта или отдельных объектов, участков и т.д.
6.13		Километровый знак	Указывает расстояние от начала или до конца дороги.
6.14.1,6.14.2		Номер маршрута	В зависимости от типа знака может указывать номер, присвоенный дороге, а также ее направление.
6.15.1, 6.15.2, 6.15.3		Направление движения для грузовых автомобилей	Указывает рекомендуемое направление движения грузовых автомобилей, самоходных машин и тракторов на перекрестках, где движение в каком-либо направлении запрещено.

Мы рассмотрели лишь некоторые информационные знаки движения. Полный список с пояснениями вы можете найти в разделе ПДД на сайте нашей автошколы.

Штрафы за нарушение

Название информационных знаков говорит само за себя — они ничего не запрещают, а лишь рекомендуют водителю придерживаться определенных указаний. Соответственно, за нарушение предписаний не предусмотрено какое-либо наказание.

Однако следует помнить, что подобные обозначения на дороге устанавливаются в первую очередь для того, чтобы сделать движение более комфортным и безопасным для самих водителей. Поэтому лучше, если вы будете придерживаться указаний на информационных знаках.

знаков дорожного движения не зависят от языка — или они?

Красный восьмиугольник с четырьмя белыми буквами, говорящими «СТОП». Мы можем не знать английского языка, но все понимают, что в дороге это означает, что мы должны остановиться. Все? Знак «Стоп» — один из самых международных знаков в мире, но этого нельзя сказать о других.

В Австралии запрещенная парковка обозначена черной перечеркнутой буквой P, обведенной красным кружком.В большинстве стран Латинской Америки на знаке СТОП написано PARE. А нумерация дорог в Соединенных Штатах обозначается белой цифрой на синем щите с красной верхней полосой — это знаковый знак шоссе 66, который ценится туристами. Откуда эти различия? Что было сделано для их уменьшения?

Цвета светофоров не всегда означают одно и то же. / Изображения Викимедиа через Pixabay

Красный, желтый, зеленый

Светофоры разные по всей планете.Некоторые находятся справа от дороги. Остальные висят посреди перекрестков. Однако почти во всем мире зеленый цвет означает «вперед», желтый означает осторожность (а не «нажать на педаль газа, прежде чем загорится свет» ), а красный — обязательная остановка. Но так было не всегда, как и не те значения, которые в некоторых культурах ассоциируются с красным, желтым и зеленым.

Первый известный светофор для проезжей части дороги был установлен 9 декабря 1868 года на пересечении Бридж-стрит и Грейт-Джордж-стрит, недалеко от лондонского Биг-Бена.На этом светофоре были только огни (которые работали на газе) только ночью, и они были красными (стоп) или зелеными (осторожно). Причина этих цветов связана с поездами и длиной волны.

Красный — видимый цвет с самой длинной волной. То есть из цветов, которые может воспринимать человеческий глаз, это тот, который можно увидеть с наибольшего расстояния. Поэтому первые светящиеся сигналы СТОП для поездов, которые должны были быть видны издалека, чтобы можно было тормозить, были красными. Зеленый свет в качестве меры предосторожности был немедленно изменен на желтый, другой цвет с большей длиной волны.Первый желтый свет был установлен в Детройте в 1915 году и уже предназначался для регулирования автомобильного движения в городе.

Одна конвенция, объединяющая их всех

Несмотря на то, что первый светофор был установлен в Лондоне, неудачный инцидент на долгие годы не позволил использовать это изобретение. К моменту переустановки это было сделано путем копирования системы, разработанной в Соединенных Штатах. Красный, желтый и зеленый стали обычным явлением в первые десятилетия 20 века.

В те годы были предприняты первые попытки по международному регулированию дорожного движения , рост которого не прекращался с момента первого появления автомобиля. 11 октября 1909 года в Париже состоялось подписание Конвенции о международном обращении автотранспортных средств. Конвенция касалась таких аспектов, как необходимость в автомобилях иметь две тормозные системы и устройство (рулевое колесо), которое позволяло бы быстро и безопасно менять направление движения. И были согласованы первые международные сигналы (на фото ниже).

Первые знаки, установленные Парижской конвенцией 1909 года. / Wikimedia Commons

Это соглашение было подписано и ратифицировано сначала Испанией, Германией, Австро-Венгрией, Болгарией, Францией, Великобританией, Италией и Монако, а вскоре к ним присоединились Россия, Бельгия, Нидерланды, Румыния и Португалия. . Эта конвенция была первой из многих, направленных на унификацию сигналов и стандартов для регулирования трафика по всему миру. Цель, которая до сих пор не достигнута.

Вена как основа для 68 государств

После первой встречи были новые встречи в Париже, Вашингтоне и Женеве по той же теме. 7 и 8 октября 1968 года под эгидой Организации Объединенных Наций в столице Австрии прошло совещание, которое должно было стать окончательным: Венская конвенция о дорожных знаках и сигналах. Цель — безусловно, амбициозная — заключалась в унификации кодов форм, цветов, размеров и символов для сигналов по всему миру.

Консенсус был достигнут и реализован, особенно в Европе. В тот день, 8 октября, 32 страны подписали соглашение, хотя не все его ратифицировали (Испания до сих пор не сделала этого, несмотря на то, что подписала и в значительной степени выполнила его). Сегодня к нему полностью или частично присоединились 68 государств. Кроме того, другие дорожные нормы и правила следуют аналогичным визуальным стандартам. Так обстоит дело в Соединенных Штатах, где, несмотря на имеющиеся различия, он используется в качестве стандарта во многих штатах Америки.

Сигнал СТОП — один из самых интернациональных. / Люк ван Зил через Unsplash

Венская конвенция установила, что красный треугольник или желтый ромб означают опасность; что перевернутый треугольник означает доходность; и что красный кружок с диагональной полосой используется для всех запретов. И, конечно же, красный восьмиугольник со словом STOP требует, чтобы мы остановились, даже если кажется, что на дороге, на которую мы едем или нам нужно пересечь, нет других транспортных средств.

Было время, когда знаки действительно зависели от языка.Но необходимость иметь возможность пересекать границу навязывала логику стандартизации. Сегодня, несмотря на различия, знаки понятны практически каждому. Они составляют код, который позволяет нам безопасно управлять автомобилем и доверять другим водителям (по крайней мере, большую часть времени).

Консультативное правовое заключение — Муниципалитеты, «улица No-thru», указатель

Номер: AGO 2004-13
Дата: 24 марта 2004 г.,
Тема: Муниципалитеты, знаки «No-thru Street»

Ms.Долорес Д. Менендес
Прокурор города Кейп-Корал
Почтовый ящик 150027
Кейп-Корал, Флорида 33915-0027

RE: МУНИЦИПАЛИТЕТЫ — ЕДИНЫЙ КОНТРОЛЬ ДВИЖЕНИЯ — ДОРОГИ — ОБЩЕСТВЕННЫЕ ФОНДЫ — учреждение муниципалитета дорожные знаки на дорогах общего пользования. с. 316.008, Fla. Stat.

Уважаемая г-жа Менендес:

От имени города Кейп-Корал вы задали по существу следующие вопросы:

1.Уполномочен ли муниципалитет в соответствии с главой 316 Устава Флориды устанавливать знаки с надписью «Улица запрещена» на местных, покрытых плитами дорогах, обслуживаемых муниципалитетом, с целью предотвращения использования дороги водителями, кроме тех, кто проживает на улице или кто приглашены лиц, проживающих на улице?

2. Если ответ на первый вопрос утвердительный, могут ли автомобилисты, которые не подчиняются такому знаку, быть процитированы сотрудником правоохранительных органов за нарушение раздела 316.074, Закон Флориды?

Ваши вопросы взаимосвязаны, и на них можно ответить вместе.

Согласно информации, предоставленной вместе с вашим запросом, автомобильное движение в городе Кейп-Корал резко увеличилось из-за недавнего роста в этом районе. Город представляет собой заранее спланированное поселение с более чем 400 милями судоходных каналов, пересекающих большую часть города. Только на некоторых улицах есть мосты, пересекающие эти каналы. В некоторых районах города автомобилисты обнаружили, что они могут легко добраться до этих «сквозных» улиц, двигаясь по местным двухполосным дорогам, которые расположены в жилых районах для одной семьи.Город, пытаясь воспрепятствовать такому «сквозному» движению на двухполосных жилых улицах, установил знаки на этих улицах с надписью «Улица запрещена». На сегодняшний день город не пытается привлечь внимание водителей к нарушению таких указателей, но его просят сделать это жители, проживающие на этих улицах.

Глава 316, Законы Флориды, Единый закон о контроле за дорожным движением Флориды, был принят для того, чтобы сделать единообразные правила дорожного движения применимыми на всей территории штата и его нескольких округов, а также единые постановления о дорожном движении, применяемые во всех муниципалитетах.[1] Раздел 316.006 Устава Флориды наделяет юрисдикцией контроль за дорожным движением в штате, округах и муниципалитетах. Муниципалитетам предоставлена ​​юрисдикция контролировать движение в пределах их юрисдикции в соответствии с разделом 316.006 (2) Устава Флориды, который предусматривает:

«(a) Уполномоченные муниципалитеты обладают первоначальной юрисдикцией в отношении всех улиц и автомагистралей, расположенных в их границах, за исключением дорог штата. и могут размещать и обслуживать такие устройства управления движением, которые соответствуют руководству и спецификациям Министерства транспорта, на всех улицах и шоссе под их первоначальной юрисдикцией, если они сочтут это необходимым для обозначения и выполнения положений данной главы или для регулирования , предупреждать или направлять движение.«

Раздел 316.640, Закон Флориды, как правило, предусматривает обеспечение соблюдения правил дорожного движения и, в частности, гласит, что муниципалитеты должны обеспечивать соблюдение законов штата о дорожном движении на муниципальных магистралях,« везде, где население имеет право передвигаться на автомобиле ». [ 2]

Раздел 316.006 (2) (a) Закона Флориды уполномочил муниципалитеты «размещать и обслуживать такие устройства управления движением , которые соответствуют руководству и спецификациям Министерства транспорта , после все улицы и шоссе, находящиеся под их первоначальной юрисдикцией [.] «[3] (а) Устройства управления дорожным движением определены для целей главы 316 Законодательства Флориды как» [все] знаки, сигналы, маркировка и устройства, , не противоречащие данной главе , размещенные или возведены властью государственного органа или должностного лица, обладающего юрисдикцией с целью регулирования, предупреждения или руководства дорожным движением ». [4] (а) Раздел 316.007 Закона Флориды предусматривает, что« ни один местный орган не может принимать или обеспечивать выполнение каких-либо постановлений о вопрос, охватываемый данной главой, если иное не разрешено явным образом.»
Министерство транспорта Флориды приняло Руководство Федерального управления безопасности дорожного движения по унифицированным устройствам управления движением [5] для использования в этом штате. Никаких положений руководства и спецификаций, принятых Министерством транспорта или где-либо еще в главе 316, Закон Флориды разрешает использование или установку знака с надписью «Нет через улицу». [6] Таким образом, муниципалитет не имеет полномочий устанавливать или применять такой знак в соответствии с главой 316 Устава Флориды.

Дороги, на которых город Кейп-Корал установил знаки, являются муниципальными дорогами, по которым люди имеют право передвигаться. Это не ситуация, связанная с частными дорогами, над которыми муниципалитету было предложено осуществлять контроль за движением и которые должны заключить соглашение с частными владельцами для осуществления такого контроля. [7]

Хотя муниципалитет уполномочен устанавливать нормативные или предупреждающие знаки на муниципальных дорогах, чтобы предупреждать автомобилистов о таких вещах, как объявленные ограничения скорости или «следите за детьми», ничто в главе 316, Законах Флориды или где-либо еще не разрешает городу ограничивать право общественности использовать такие дороги исключительно в интересах владельцев домов в этом районе и их приглашенных.

С уважением,

Чарли Крист
Генеральный прокурор

CC / tgh

———————- —————————

[1] Раздел 316.002, Fla. Stat.

[2] Раздел 316.640 (3) (a), Fla. Stat.

[3] И см. s. 316.0745 (4), Fla. Stat., Который гласит:

«Покупка или продажа кем-либо сигнала или устройства управления дорожным движением любым государственным органом или должностным лицом являются незаконными, если они не соответствуют руководству и спецификации опубликованы Министерством транспорта и перед продажей удостоверяются на соответствие.»

[4] См. s. 316.003 (23), Fla. Stat.

[5] См. Правило 14-15.010, FAC, в котором Департамент транспорта Флориды принимает MUTCD в качестве руководства Флориды по унифицированным устройствам управления дорожным движением и делает его частью административных правил департамента. С руководством можно ознакомиться по адресу http://mutcd.fhwa.dot.gov/kno- millennium.htm

[6] Сравнить s.316.008 (1) (f), Закон штата Флорида, который разрешает местным властям обозначать улицу как сквозную или обозначать любой перекресток как перекресток для остановок или уступов.

[7] Именно доступность территории для проезда и право общего и общего пользования делает определенную частную собственность объектом общественного контроля в соответствии с главой 316 Устава Флориды. Таким образом, этот офис пришел к выводу, что муниципалитеты имеют правоохранительные органы в отношении нарушений правил дорожного движения и аварий, происходящих на «частной собственности», где общественность имеет право передвигаться, например, на стоянках торговых центров. См. Опс. Att’y Gen. Fla. 73-323 (1973) и 72-383 (1972). И см. Op. Att’y Gen. Fla. 84-46 (1984) (если общественность имеет право передвигаться по подъездной дороге, принадлежащей и обслуживаемой, и расположенной в территориальных пределах администрации аэропорта, то положения главы 316, Fla. Stat., применимый). Однако для частных дорог или дорог с ограниченным доступом, по которым население не имеет права передвигаться, раздел 316.006 (3) (a) Статутов Флориды разрешает муниципалитету осуществлять юрисдикцию, если муниципалитет обладает юрисдикцией в соответствии с письменным соглашением в соответствии с к разделу 316.006 (2) (b), Законодательство Флориды, для юрисдикции муниципального управления дорожным движением. См. Op. Att’y Gen. Fla. 88-5 (1988). Соглашение, которое должно быть одобрено руководящим органом муниципалитета, должно предусматривать возмещение фактических затрат на контроль дорожного движения и обеспечение соблюдения, а также страхование ответственности и возмещение убытков со стороны стороны, которая владеет или контролирует такие дороги. Также могут быть включены другие условия, которые могут быть взаимно согласованы сторонами. Раздел 316.006 (2) (b) 1., Fla. Stat. А см. с. 316.006 (2) (b) 2., Fla. Stat., В котором говорится, что осуществление этой юрисдикции является дополнением к юрисдикционным полномочиям, которые в настоящее время осуществляются муниципалитетами в соответствии с законом, и что ничто в параграфе не должно толковаться как ограничивающее или устраняющее любые такие юрисдикционная власть.

shazraz / Traffic-Sign-Classifier: Классификация дорожных знаков с использованием LeNet-5, реализованная в TensorFlow

1.Введение

В этом проекте исследуется использование глубокого обучения для классификации дорожных знаков с использованием немецкого набора данных распознавания дорожных знаков. Набор данных сначала исследуется для визуализации обучающих изображений, и для балансировки данных применяются соответствующие методы предварительной обработки и увеличения. Затем архитектура LeNet-5 реализуется в TensorFlow и обучается с использованием расширенных обучающих данных. Наконец, модель сравнивается с некоторыми дополнительными источниками изображений дорожных знаков в Интернете.Этот проект был реализован в рамках программы Udacity Self Driving Car Nanodegree.

В состав данного репо входят:

1. Блокнот jupyter с кодом
2. Обученная и сохраненная модель
3. Набор общедоступных тестовых изображений, загруженных из Интернета, используемых для тестирования модели

2. Исследование набора данных

2.1 Сводка набора данных

Набор данных, предоставленный Udacity, представляет собой обработанную версию исходного набора данных о дорожных знаках Германии, уже разделенного на набор для обучения, проверки и тестирования со следующими характеристиками:

• Форма изображения дорожного знака: (32,32,3)
• Количество классов: 43
• Размер учебного набора: 34799 изображений
• Размер валидационного набора: 4410
• Размер тестового набора: 12630

2.2 Визуализация набора данных

Гистограмма ниже показывает относительное распределение каждого из трех разделов данных (обучение, проверка и тестирование) для каждой из 43 меток в данных. Некоторые метки не представлены должным образом, и обучение модели на этом наборе данных без каких-либо дополнений приведет к смещению модели в сторону чрезмерно представленных меток.

Кроме того, давайте взглянем на некоторые изображения в наборе данных. На следующем изображении показан график из 10 последовательных изображений, случайным образом начинающихся где-то в наборе обучающих данных.Изображения взяты с этикетки 31 — Пересечение диких животных и в некоторых случаях, кажется, плохо освещены, и для получения лучших результатов при обучении модели потребуется некоторая предварительная обработка.

3. Обработка данных

3.1 Увеличение данных

Первым шагом было поэкспериментировать с простым увеличением данных с помощью функции basic_augment () . В эту функцию подается набор обучающих данных (X_train, y_train) вместе со списком меток, которые можно отразить по оси x и / или оси y, а также повернуть.Ограничивая расширенные метки теми, которые недостаточно представлены в наборе данных, мы можем быстро получить дополнительные изображения из существующего набора данных. На изображении ниже показан пример изображения 38 — Держать правее, которое можно отразить по оси Y для создания изображения с меткой 39 — Держать левее, которая является недостаточно представленной меткой.

В следующей таблице представлен анализ меток, которые могут быть расширены в этом методе для создания дополнительных изображений либо в том же классе, либо в других классах.

ClassId	Имя	Недопредставленный?	Флип-Y	Флип-X	Гниль 180	Гниль 120	Новый класс
0	Ограничение скорости (20 км / ч)	Y
1	Ограничение скорости (30 км / ч)			Х			1
2	Ограничение скорости (50 км / ч)
3	Ограничение скорости (60 км / ч)
4	Ограничение скорости (70 км / ч)
5	Ограничение скорости (80 км / ч)			Х			5
6	Конец ограничения скорости (80 км / ч)	Y
7	Ограничение скорости (100 км / ч)
8	Ограничение скорости (120 км / ч)
9	Нет прохождения
10	Запрещается проезд для транспортных средств старше 3-х лет.5 метрических тонн
11	Полоса отвода на следующем перекрестке
12	Приоритетная дорога
13	Урожайность
14	Стоп
15	Нет автомобилей
16	Транспортные средства старше 3.5 метрических тонн запрещены	Y
17	Нет записи		Х	Х	Х		17
18	Общие предостережения		Х				18
19	Опасный поворот налево	Y	Х				20
20	Опасный поворот вправо	Y	Х				19
21	Двойной изгиб	Y
22	ухабистая дорога	Y	Х				22
23	Скользкая дорога	Y
24	Дорога сужается справа	Y
25	Дорожные работы
26	Светофоры	Y	Х				26
27	Пешеходы	Y
28	Детский переход	Y
29	Велосипедный переход	Y
30	Остерегайтесь льда / снега	Y	Х				30
31	Переход диких животных
32	Конец всех ограничений скорости и прохождения	Y			Х		32
33	Поверните направо		Х				34
34	Поверните налево	Y	Х				33
35	Только впереди		Х				35
36	Идите прямо или направо	Y	Х				37
37	Идите прямо или налево	Y	Х				36
38	Держитесь правее		Х				39
39	Держитесь левее	Y	Х				38
40	Обязательный круговой перекресток	Y				Х	40
41	Конец запрета на проезд	Y
42	Конец запрета на проезд для транспортных средств старше 3.5 метрических тонн	Y

Следующая гистограмма показывает результат базового увеличения с рядом недопредставленных меток, переданных для увеличения. Размер нового обучающего набора теперь составляет 41458 изображений по сравнению с более ранними 34799 изображениями. Видно, что хотя некоторые метки (например, 17, 26, 33, 34, 39) представлены несколько шире, требуется дополнительное увеличение.

Следовательно, к изображениям обучающего набора были применены незначительные случайные возмущения для дальнейшего балансирования набора данных.Это заключалось в перемещении изображений по осям x и y на случайную величину в фиксированном диапазоне или в повороте изображений вокруг их центра на случайную величину в фиксированном диапазоне. Это было достигнуто с помощью функции augment_set () , которой был передан ряд параметров, включая набор данных изображений и меток, метки в наборе данных для увеличения, минимальное пороговое количество каждой метки и диапазоны для перевода. и вращение при увеличении набора данных.Это привело к введению в модель следующих гиперпараметров и их соответствующих значений, используемых для увеличения:

• n_threshold: 1500, пороговое количество изображений в каждой метке
• rt_range: 15, диапазон поворота для каждого изображения
• xlate_range: 5, диапазон перевода (x, y) для каждого изображения

На рисунке ниже показана серия расширенных изображений, созданных из одного исходного изображения. Каждое изображение представляет собой незначительное искажение исходного изображения.

После завершения дополнения набор данных стал более сбалансированным и готовым для дальнейшей обработки перед использованием в обучении. Это показано на гистограмме ниже:

Это увеличение позволяет нам расширить обучающий набор с исходного размера 34799 изображений до 68490 изображений, что примерно вдвое больше.

Стоит отметить, что также проводились эксперименты с произвольным увеличением яркости изображения, но это, по-видимому, оказало пагубное влияние на наблюдаемое качество изображения.В частности, на изображении наблюдались артефакты, поэтому увеличения яркости не производилось.

3.2 Обработка изображений

После того, как набор данных сбалансирован, изображения обрабатываются перед использованием для обучения. Эта обработка изображения состоит из нескольких этапов:

1. Преобразование изображений в оттенки серого с использованием openCV, чтобы позволить модели обучаться на функциях дорожных знаков
2. Выравнивание гистограммы изображения с использованием алгоритма openCV CLAHE (адаптивное выравнивание гистограммы с ограничением по ограничению) для улучшения освещенности изображений.Низкую яркость некоторых изображений можно увидеть в визуализации набора данных, представленной ранее в разделе 2.2. И наоборот, есть изображения, включенные в набор данных, которые переэкспонированы и также нуждаются в нормализации. Это выравнивание выполняется независимо как для изображений RGB, так и для изображений в градациях серого. Использование алгоритма CLAHE было основано на документации OpenCV и вводит два дополнительных гиперпараметра:
   • Tile Grid Size: 4×4, определяет количество фрагментов, на которые делится изображение перед выравниванием
   • Предел клипа: 2.0, определяет верхний предел контрастности плиток для предотвращения усиления шума
3. (32,32,1) выровненные изображения в градациях серого и (32,32,3) выровненные изображения RGB затем объединяются для создания комбинированного изображения размеров (32,32,4). Это сделано для того, чтобы предоставить модели как функции градаций серого, так и информацию о цвете, встроенную в изображение, которая предоставляет дополнительную информацию для обучения классификатору.
4. Наконец, 4-канальные изображения нормализуются путем вычитания среднего и деления на стандартное отклонение всего разделения обучающих данных.Важно отметить, что разбиение данных проверки и тестирования также нормализуется с использованием среднего и стандартного отклонения разбиения обучающих данных для обеспечения согласованности при предварительной обработке.

На следующем изображении показан знак 17 — Нет входа с индексом 35242 последнего расширенного обучающего набора, который был отнесен к градациям серого и выровнен.

Этот последний набор дополненных и обработанных обучающих данных теперь готов к загрузке в модель для обучения.

4.Модель Архитектура

В ходе исследования альтернативных моделей для потенциальной архитектуры был изучен ряд дополнительных хорошо известных архитектур из списка победителей ILSVRC за последние годы (например, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet и т. Д.). Однако эта модель классификатора дорожных знаков была основана на LeNet-5, чтобы сосредоточиться на реализации известной простой архитектуры, которую можно было бы легко обучить на ограниченных вычислительных ресурсах, чтобы убедиться в ее эффективности. Входные и выходные размеры входного слоя корректируются для объединенных изображений серого RGB, передаваемых в модель.Модель также включает два выпадающих слоя после первых двух полностью связанных слоев для улучшения обобщения.

Окончательная модель состояла из следующих слоев:

Слой	Описание
Ввод	32x32x4 серый-RGB изображение
Свертка L1 5×5	шаг 1×1, допустимые отступы, выходы 28x28x10
Активация RELU
Максимальное объединение	шаг 2×2, выходы 14x14x10
Свертка L2 5×5	шаг 1×1, допустимые отступы, выходы 10x10x20
Активация RELU
Максимальное объединение	шаг 2×2, допустимые отступы, выходы 5x5x20
Полностью подключенный уровень L3	Входные сглаженные 500 димов из предыдущего максимального уровня объединения, выходы 120
Активация RELU
Отсев
Полностью подключенный уровень L4	выходы 84
Активация RELU
Отсев
Полностью подключенный уровень L5	выходы 43

4.1 Обучение модели

Архитектура LeNet-5 изначально была обучена с использованием оптимизатора Adam со следующими гиперпараметрами в наборе данных с базовым расширением и только изображениями в градациях серого. Начальные веса и смещения были инициализированы с использованием усеченной нормальной функции тензорного потока со средним значением 0 и стандартным отклонением 0,1.

• Размер партии: 128
• Скорость обучения: 0,001
• Эпох: 10
• Вероятность сохранения (для выпадения): 0,7

Обучение проводилось на процессоре Intel серии i7-5600, что заняло примерно 10-20 минут в зависимости от размера набора данных (расширенный или не расширенный) и количества эпох.Ниже приводится обсуждение подхода к обучению.

4.2 Подход к решению

После того, как начальная модель была реализована, гиперпараметры менялись по одному, чтобы наблюдать их влияние на общую точность проверки. Шаги примерно следовали порядку действий:

• Увеличение количества эпох
• Уменьшить скорость обучения
• Отрегулируйте гиперпараметры выравнивания изображения
• Преобразование набора данных из изображений в градациях серого в 4-канальные изображения в оттенках серого / RGB (т.е. увеличение количества параметров модели)
• Применение аугментации с использованием искажений исходных изображений
• Отрегулируйте вероятность сохранения, используемую в слоях исключения
• Введение в регуляризацию нормы L2

На каждом этапе настраивался один гиперпараметр для определения общей тенденции в производительности модели. Наблюдались тенденции точности и потерь, чтобы принять решение о том, какой параметр корректировать следующим. например как только наблюдалось переоснащение, производительность обобщения модели была улучшена за счет увеличения данных на разные величины путем регулировки n_threshold, корректировки вероятности выпадения и изменения серьезности возмущений с помощью rt_range и xlate_range по одному и наблюдения за влиянием на точность / графики убытков.

Графики точности / потерь были сгенерированы функцией eval () , чтобы вернуть точность и потери и сохранить их в массиве во время обучения как для обучающих, так и для проверочных наборов данных.

В общей сложности каждый из гиперпараметров ниже был скорректирован до тех пор, пока не были получены указанные окончательные значения:

• Размер партии: 128
• Эпох: 15
• Скорость обучения: 0,0005
• Вероятность сохранения: 0,5
• Бета: 0.001
• n_threshold: 1500
• rt_range: 15
• xlate_range: 5

На рисунке ниже показаны тенденции потери точности для этого прогона:

Это привело к следующим окончательным значениям за последнюю эпоху:

• обучающий набор с точностью 99,6%
• точность набора для валидации 97,3%
• тестовый набор с точностью 96,4%

В следующей таблице представлена ​​точность и отзывчивость данных испытаний для каждой этикетки в этой модели:

Этикетка	Название ярлыка	Количество образцов	Precision	Отзыв
0	Ограничение скорости (20 км / ч)	60	95.08%	96,67%
1	Ограничение скорости (30 км / ч)	720	92,76%	97,92%
2	Ограничение скорости (50 км / ч)	750	95,24%	98,67%
3	Ограничение скорости (60 км / ч)	450	95,70%	94,00%
4	Ограничение скорости (70 км / ч)	660	98,46%	96.67%
5	Ограничение скорости (80 км / ч)	630	94,92%	89,05%
6	Конец ограничения скорости (80 км / ч)	150	98,63%	96,00%
7	Ограничение скорости (100 км / ч)	450	95,46%	98,22%
8	Ограничение скорости (120 км / ч)	450	97,70%	94.22%
9	Нет прохождения	480	99,38%	100,00%
10	Запрещается проезд для транспортных средств массой более 3,5 метрических тонн	660	100,00%	97,58%
11	Полоса отвода на следующем перекрестке	420	98,55%	97,14%
12	Приоритетная дорога	690	99.70%	96,96%
13	Урожайность	720	98,76%	99,17%
14	Стоп	270	99,26%	100,00%
15	Нет автомобилей	210	88,09%	98,57%
16	Транспортные средства более 3,5 метрических тонн запрещены	150	100,00%	100.00%
17	Нет записи	360	100,00%	99,72%
18	Общие предостережения	390	96,86%	86,92%
19	Опасный поворот налево	60	73,17%	100,00%
20	Опасный поворот вправо	90	91,67%	97.78%
21	Двойной изгиб	90	80,25%	72,22%
22	ухабистая дорога	120	91,67%	91,67%
23	Скользкая дорога	150	90,07%	90,67%
24	Дорога сужается справа	90	96,39%	88,89%
25	Дорожные работы	480	96.32%	98,12%
26	Светофоры	180	86,67%	86,67%
27	Пешеходы	60	76,39%	91,67%
28	Детский переход	150	94,23%	98,00%
29	Велосипедный переход	90	93,75%	100.00%
30	Остерегайтесь льда / снега	150	89,13%	82,00%
31	Переход диких животных	270	97,41%	97,41%
32	Конец всех ограничений скорости и прохождения	60	100,00%	98,33%
33	Поверните направо	210	98,58%	99.52%
34	Поверните налево	120	97,54%	99,17%
35	Только впереди	390	98,97%	98,97%
36	Идите прямо или направо	120	96,77%	100,00%
37	Идите прямо или налево	60	92,19%	98,33%
38	Держитесь правее	690	99.71%	99,13%
39	Держитесь левее	90	94,68%	98,89%
40	Обязательный круговой перекресток	90	95,60%	96,67%
41	Конец запрета на проезд	60	100,00%	100,00%
42	Окончание запрета проезда для транспортных средств массой более 3,5 метрических тонн	90	98.90%	100,00%

Здесь стоит упомянуть, что эта модель не претерпевала значительных изменений. Вероятно, существует лучшее решение для этой существующей архитектуры, если будут проведены дальнейшие итерации вышеупомянутых гиперпараметров. Однако на данном этапе от итерационного процесса отказались, так как предложенная модель значительно превышала требования проекта и из-за ограничений доступных вычислительных ресурсов. Тем не менее, было интересно отметить, что простая пятиуровневая архитектура смогла обеспечить разумную производительность для этого набора данных дорожных знаков с минимальными усилиями.

Дополнительные возможности исследования этой архитектуры будут включать повышение производительности обобщения путем итерации по различным значениям бета, экспериментирование с дополнительными методами увеличения для повышения точности и отзыва плохо выполняющихся меток и обучение в течение большего количества эпох с более строгой регуляризацией.

5. Тестирование модели

5.1 Получение новых изображений

Следующие 13 изображений были получены в результате комбинации слабого канала p-traffic-Знаки и результатов поиска в Google.Изображения после кадрирования представлены ниже:

Наиболее опасными для классификации являются изображения с более мелкими деталями, например, переходы детей и дорожные работы. Это связано с тем, что загруженные изображения необходимо обрезать и изменить размер перед обработкой. Изменение размера было выполнено с помощью функции openCV resize () с использованием интерполяции между областями, чтобы минимизировать количество пикселов в результате понижающей дискретизации. Однако были опасения, что характеристики этих конкретных знаков будут скомпрометированы во время изменения размера, что может привести к ошибкам классификации.Вот хороший ресурс для сравнения алгоритмов интерполяции openCV.

5.2 Достоверность модели / Вероятности Softmax

На изображениях ниже показаны 5 верхних вероятностей для каждого из 13 визуализированных тестовых знаков. Столбчатая диаграмма слева показывает вероятность каждого из 5 лучших прогнозов с заголовком столбчатой ​​диаграммы в качестве имени прогнозируемого знака. Изображение справа показывает фактический дорожный знак и этикетку.

Модель смогла правильно угадать все 13 дорожных знаков, что дает точность 100%.Это выгодно отличается от точности на тестовой выборке 96,4%. Все изображения, выбранные в этом тесте, были хорошо освещены и не размыты, что, возможно, способствовало благоприятным результатам теста.

Кроме того, за исключением двух меток: «Нет транспортных средств» и «Общее предупреждение», с низкой точностью (~ 88%) и отзывом (~ 87%) соответственно, остальные метки имеют относительно высокую точность и процент отзыва в наборе тестовых данных, который соответствует реальной производительности на этих тестовых изображениях.

Как видно из изображений выше, модель очень надежна для всех тестовых изображений, за исключением знака перехода детей. В данном конкретном случае модель предполагает, что вероятность того, что этот знак является знаком перехода детей, составляет чуть менее 60%, а вероятность того, что этот знак является знаком перехода велосипедистов, составляет чуть более 40%. Эта неопределенность объясняется пиксельной природой уменьшенного изображения, которая снизила детализацию этого знака.

6. Визуализация нейронной сети

Два изображения ниже показывают визуализацию карт характеристик из первого и второго сверточных слоев в модели. Входом в модель является обработанное изображение знака Yield, которое было первым тестовым изображением из набора, загруженного из Интернета.

Карты признаков первого сверточного слоя, кажется, подразумевают, что модель идентифицирует и изучает различные края изображения знака Yield.Однако, поскольку эта визуализация имеет оттенки серого, трудно интерпретировать какое-либо изучение информации о цвете, которая передается на этот слой, поскольку входное обучающее изображение имеет размеры (32,32,4). Выходные данные второго сверточного слоя кажутся гораздо более абстрактными, и из визуализированных изображений трудно сделать какие-либо значимые выводы.

City ищет новые решения для защиты медленных улиц, вслед за водителями

В апреле SFMTA запустила свою программу «Медленные улицы», закрывая улицы вокруг города для автомобилей, чтобы обеспечить безопасное, социально удаленное пространство для пешеходов и велосипедистов.

Программа стала хитом — июльское исследование SFMTA показало, что 80% респондентов одобрили ее. Но изо дня в день некоторые жители Сан-Франциско подрывают эти усилия.

Знаки SFMTA, блокирующие Медленные улицы, неоднократно подвергались ударам водителей, вандализму и нанесению надписей, что создавало возможную угрозу безопасности пешеходов на пострадавших кварталах.

Некоторые нарушители не приносят извинений. На видео наблюдения, сделанного на прошлой неделе на 20-й авеню и Морага, видно, как водитель врезался в один из знаков среди бела дня.

@sfmta_muni Знак «Медленные улицы» переехал грузовик. 20-я авеню и Морага. Знак сломан. Кусочки на тротуаре, какая-то женщина выбросила сломанный знак на улицу, и это вызвало конфликт. Не могли бы вы удалить сломанный знак и заменить его? Спасибо! pic.twitter.com/sMOLxYiatf

— Garth German (@GarthGerman) 4 сентября 2020 г.

Хотя SFMTA не ответила на просьбу прокомментировать стоимость или степень ущерба, одна только Пейдж-стрит получила десятки 311 запросов на ремонт поврежденных знаков или замену отсутствующих.

Многие фанаты Медленных улиц активизировались в ответ, создав дополнительные барьеры с помощью самодельных знаков, горшечных растений или шишек.

Защитник общественного транспорта Джессика Дженкинс, которая установила плантаторы и вывески на перекрестке на Пейдж-стрит, говорит Худлайну, что они подвергались вандализму через день после того, как она первоначально их установила. Однако дела улучшились, и последние три недели или около того они оставались сильными.

«Я приписываю это другим жителям, которые их ремонтируют», — сказала она.

Самодельная плантатор, вывеска и конус, вывешенные на Пейдж-стрит в рамках инициативы местного сообщества. | Фото: Тереза ​​Хаммерл / Hoodline

Одна из основных проблем заключается в том, что указатели не предназначены специально для Медленных улиц — это стандартные указатели, которые SFMTA использует для перекрытия проезжей части при строительстве или краткосрочном закрытии улиц.

Это означает, что общее количество знаков ограничено, и для агентства было сложной задачей найти их для каждого перекрестка, который оно закрывает. Некоторые уже поврежденные знаки остаются на улицах, что увеличивает вероятность вандализма или того, что водители их не заметят.

Поврежденный знак «Медленные улицы» на Пейдж-стрит. | Фото: Тереза ​​Хаммерл / Hoodline

Чтобы решить эту проблему, SFMTA начала испытания на Медленных улицах складных столбов, также известных как «столбы с мягким ударом». Столбики уже используются для разграничения велодорожек и перекрытия глухих углов на пешеходных переходах по городу.

Page Street — первая улица Slow Street, на которой установлены столбики, которые были установлены вчера. Директор по пропаганде Велосипедной коалиции Сан-Франциско Дженис Ли сказала Худлайн, что надеется, что они будут работать по всему городу, поскольку они не только снизят расходы на содержание города, но и улучшат соблюдение требований.

Есть также дополнительное преимущество для велосипедистов: в отличие от существующих знаков, болларды не нужно отягощать мешками с песком. Эти сумки часто лопаются, создавая опасность скольжения для велосипедистов.

Город зарегистрировал десятки 311 запросов на обслуживание знаков только на улице Пейдж. | Фото: Via 311

В этом месяце SFMTA проведет тестирование столбов на нескольких других коридорах Медленных улиц, чтобы увидеть, как их можно использовать в различных дорожных условиях.Следующие тестовые коридоры будут расположены в Миссии, на Шотвеллской и 20-й улицах.

В Твиттере SFMTA написало, что новые сообщения, как ожидается, снизят затраты на обслуживание и замену более громоздких барьеров и знаков.

«Мы надеемся перевести больше коридоров на эти более прочные материалы в ближайшие месяцы», — добавило агентство.

столбов установлено перед укрытием на месте в Пейдж и Лагуна, как часть проекта улучшения велосипедных дорожек. | Фото: Тереза ​​Хаммерл / Hoodline

Дженкинс говорит, что она уже заметила разницу, которую внесли болларды в пилотном проекте улучшения велосипедных дорожек на Пейдж-стрит на улицах Вебстер и Лагуна, который был реализован за несколько недель до начала строительства укрытия на месте.

«Я думаю, они сработают очень хорошо», — сказала она.

---

Хотите поделиться отзывами о Пейдж-стрит Slow Street с SFMTA? Заполните этот опрос.

Class Data Science Project 2020 — Распознавание дорожных знаков | Рину Гур | DataFlair

Python Проекты, которые обещают сделать вас специалистом по данным в 2020 году.

. Вы ничего не сможете добиться, если не начнете над этим работать.

То же самое и с Data Science.До тех пор, пока вы не возьмете в руки несколько первоклассных проектов Data Science в реальном времени, вы не сможете осуществить свою мечту. И мы придумали несколько из них, потому что мы заботимся о вашей мечте в области науки о данных.

Итак, прежде чем мы перейдем к проекту распознавания дорожных знаков, я рекомендую вам добавить в закладки несколько других проектов Data Science , которые, несомненно, сделают ваш Новый год еще лучше.
( Исходный код включен во все проекты )

УРОВЕНЬ НАЧИНАЮЩЕГО

1. Игра в крестики-нолики
2. Агрегатор новостей Django Project 74
74 Скорость

ПРОМЕЖУТОЧНЫЙ УРОВЕНЬ

1. Обнаружение фальшивых новостей
2. Обнаружение болезни Паркинсона
3. Обнаружение цвета Python Project
4. Emotion EXMO
5. 9000 Emoech Классификация рака молочной железы
6. Определение пола и возраста
7. Проект чат-бота на Python
8. Обнаружение сонливости в драйвере
9. Генератор изображений

Дорожные знаки — неотъемлемая часть нашей повседневной жизни.Они содержат важную информацию, которая обеспечивает безопасность всех людей вокруг нас. Без дорожных знаков все водители не знали бы, что их ждет впереди, и дороги могут превратиться в беспорядок. Согласно ежегодной глобальной статистике аварий с плотвой, более 3280 человек умирают каждый день в результате дорожно-транспортных происшествий. Эти цифры были бы намного выше, если бы не было дорожных знаков.

С другой стороны, исследователи и крупные компании активно работают над предложениями решений для беспилотных автомобилей.Назовем лишь некоторые из них: Tesla, Uber, Google, Audi, BMW, Ford, Toyota, Mercedez, Volvo, Nissan и т. Д. Эти автономные транспортные средства должны соблюдать правила дорожного движения, а для этого они должны понимать сообщение, передаваемое через дорожные знаки.

Вы не из ИТ и все еще стремитесь стать специалистом по данным? Если да, то ваше желание наконец-то исполнено —

В каждой стране есть некоторые стандарты, установленные для дизайна различных дорожных знаков, таких как разворот, левый поворот, правый поворот, запрет на въезд и т. Д.Распознавание дорожных знаков — это процесс автоматического определения того, к какому из следующих классов принадлежит знак. Ранние методы компьютерного зрения требовали много тяжелой работы по обработке данных, и требовалось много времени, чтобы вручную извлечь особенности изображения. Теперь на помощь пришли методы глубокого обучения, и сегодня мы увидим, как создать систему распознавания дорожного движения для автономных транспортных средств.

Набор данных, который мы использовали для этого проекта, — это GTSRB (тест распознавания дорожных знаков в Германии).Он содержит папку Train, в которой есть изображения дорожных знаков 43 различных классов, и папку Test, в которой содержится более 12 000 изображений для целей тестирования. Файл test.csv, содержащий путь к тестовым изображениям вместе с соответствующими классами.

Вы можете загрузить набор данных по указанной ссылке:

Набор данных знаков трафика

Для реализации этого проекта мы будем использовать Keras, популярную среду глубокого обучения для Python , и некоторую дополнительную библиотеку scikit-learn , numpy, PIL, pandas, tkinter и jupyterlab.

Вы можете запустить приведенную ниже команду, которая обеспечит установку всех этих библиотек в вашей системе.

  pip install numpy pandas matplotlib tensorflow keras sklearn pil jupyterlab  

Хотите получить больше удивительных проектов? Если да, то подпишитесь на нас на Medium-

.

1. Настройте проект

Загрузите набор данных в папку проекта распознавания дорожных знаков. Мы будем использовать записную книжку Jupyter, которая представляет собой интерактивную среду разработки.

Откройте терминал и перейдите в папку проекта. Чтобы запустить блокнот jupyter, введите в терминале «jupyter lab», и откроется веб-интерфейс.

Затем вы можете запустить записную книжку jupyter и переименовать файл как traffic_sign_recognition.

2. Импортируйте необходимые модули и инициализируйте переменные

Сначала импортируйте модуль os, numpy, pandas, matplotlib, pil, keras, и мы объясним роль каждой функции при их использовании.Мы также создали несколько глобальных переменных X, Y, которые представляют собой пустой список, в котором мы будем хранить данные и метки.

Изучите папку поездов, в которой вы найдете 43 различных класса. Переменная cur_directory будет содержать абсолютный путь к файлу проекта.

 import osimport numpy as np 
 import pandas as pd 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 from PIL import Imageimport tensorflow as tf 
 from sklearn.model_selection import train_test_split 
 from keras.utils import to_categorical 
 из keras.models import Sequential 
 from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten, 
 DropoutX = [] 
 Y = [] 
 total_class = 43 
 cur_directory = os.getcwd10 () 

Создание данных

Изображение состоит из пикселей, и каждый пиксель имеет 3 значения для определения его цвета, то есть RGB. Чтобы машины могли понять изображение, мы должны преобразовать изображение в числа . Для этого мы используем библиотеку PIL, которая может выполнять множество задач по работе с изображениями.Если вы внимательно наблюдали, вы увидите, что изображения имеют разную ширину и высоту. Таким образом, мы также должны изменить размер всех изображений до фиксированного размера, например 30×30.

Давайте пройдемся по всем классам , откроем изображение с помощью pil, а также изменим размер изображения до размеров 30×30. Затем мы добавим данные и метку в список X и Y соответственно.

   # В наборе данных есть папки от 0 до 42, т.е. 43 класса   для индекса в диапазоне (total_class): 
 path = os.path.join (cur_directory, 'train', str (index)) 
 images = os.listdir (path)   # итерация всех изображений в папке index     для img в изображениях: 
 try: 
 image = Image.open (path + '\\' + img) 
 image = image.resize ((30,30)) 
 image = np.array (изображение) X.append (изображение) 
 Y.append (индекс) 
 кроме: 
 print («Ошибка загрузки изображения») X = np.array (X) 
 Y = np.array (Y) print (X.shape, Y.shape) 

После завершения мы наблюдаем за формой нашего данные и маркировка как (39209, 30, 30, 3) и (39209,)

4.Подготовка данных к обучению

Во время обучения модели важно предоставлять случайные входные данные различных классов для модели, чтобы модель могла лучше обобщать. Вот почему мы собираемся использовать функцию sklearn train_test_split (), которая будет случайным образом разбивать данные на набор для обучения и проверки.

Список меток варьируется от 0 до 42, который представляет каждую категорию, но нейронной сети нужен другой формат, то есть одно горячее кодирование. Одно горячее кодирование — это векторное представление, в котором все элементы вектора равны 0, кроме одного, имеющего 1 значение.

 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (X, Y, test_size = 0.2, random_state = 42) print («Форма x_train:«, x_train.shape, «и y_train:», y_train.shape) 
 print ( «Форма x_test:«, x_test.shape, «и y_test:», y_test.shape)   # одно горячее кодирование меток   y_train = to_categorical (y_train, 43) 
 y_test = to_categorical (y_test, 43) 

После разделения данных форма наборов для обучения и тестирования:

Форма x_train: (31367, 30, 30, 3) и y_train: (31367,)
Форма x_test: (7842, 30, 30, 3) и y_test: (7842,)

5.Архитектура модели

Сверточные нейронные сети доказали современный уровень в задачах классификации изображений, и это то, что мы будем использовать для нашей модели. Сверточная нейронная сеть (CNN) состоит из сверточных слоев и слоев пула. На каждом слое извлекаются элементы изображения, что помогает в классификации изображения.

Мы также использовали слой исключения, который используется для обработки переобучения модели. Слой выпадения отбрасывает некоторые нейроны во время обучения, но не во время прогнозирования.Мы компилируем модель с категориальной_crossentropy, потому что в нашем наборе данных есть несколько классов, которые нужно классифицировать.

 model = Sequential () 
 model.add (Conv2D (Filters = 32, kernel_size = (5,5), Activation = 'relu', input_shape = x_train.shape [1:])) 
 model.add (Conv2D ( filter = 32, kernel_size = (5,5), Activation = 'relu')) 
 model.add (MaxPool2D (pool_size = (2, 2))) 
 model.add (Dropout (rate = 0.25)) 
 model. add (Conv2D (Filters = 64, kernel_size = (3, 3), Activation = 'relu')) 
 model.add (Conv2D (Filters = 64, kernel_size = (3, 3), Activation = 'relu')) 
 модель.add (MaxPool2D (pool_size = (2, 2))) 
 model.add (Dropout (rate = 0,25)) 
 model.add (Flatten ()) 
 model.add (Dense (256, активация = 'relu')) 
 model.add (Dropout (rate = 0.5)) 
 model.add (Dense (43, Activation = 'softmax')) model.compile (loss ='ategorical_crossentropy ', optimizer =' adam ', metrics = [' точность ' ]) 

6. Обучение и сохранение модели

Теперь модель определена и данные готовы. Чтобы начать обучение нашей модели, мы используем функцию model.fit (), которая принимает обучающий набор, набор проверки, размер пакета и количество эпох.

После обучения модели за 15 эпох мы сохраним модель в файле traffic_recognition.h5.

 эпох = 15 
 history = model.fit (x_train, y_train, batch_size = 64, epochs = epochs, validation_data = (x_test, y_test)) 
 model.save ('traffic_recognition.h5') 

we получено 0.948, а validation_accuracy — 0.98.

7. Постройте график точности

С помощью функций matplotlib мы построим график точности обучения и проверки.

 plt.figure (0) 
 plt.plot (history.history ['precision'], label = 'training precision') 
 plt.plot (history.history ['val_accuracy'], label = 'val precision') 
 plt.title ('Accuracy') 
 plt.xlabel ('epochs') 
 plt.ylabel ('precision') 
 plt.legend () plt.figure (1) 
 plt.plot (history.history ['loss '], label =' training loss ') 
 plt.plot (history.history [' val_loss '], label =' val loss ') 
 plt.title (' Loss ') 
 plt.xlabel (' epochs ') 
 plt.ylabel ('loss') 
 plt.legend () 

8.Тестирование модели

Для тестирования нашей модели у нас есть тестовая папка, содержащая около 12 000 изображений. Файл test.csv содержит путь к изображению вместе с меткой класса. Pandas — отличная библиотека для извлечения пути и метки из файла CSV, а затем с помощью функции sklearn precision_score () мы можем сравнить реальные значения с предсказанными значениями нашей модели.

   # Тестирование модели   из sklearn.metrics import precision_score 
 import pandas as pd 
 y_test = pd.read_csv ('Test.csv') labels = y_test [«ClassId»]. values ​​
 img_paths = y_test [«Path»]. valuestest_data = [] для пути в img_paths: 
 image = Image.open (path) 
 image = image .resize ((30,30)) 
 test_data.append (np.array (image)) test_data = np.array (test_data) 
 pred = model.predict_classes (test_data)   # Точность с тестовыми данными   из sklearn .metrics import precision_scoreaccuracy_score (labels, pred) 

Мы наблюдали 95% точность на тестовой выборке.

Теперь давайте сделаем шаг вперед и создадим красивый графический пользовательский интерфейс для нашей модели глубокого обучения. Графический пользовательский интерфейс сэкономит много времени при тестировании и просмотре результатов нашего прогноза модели. Tkinter — это встроенная библиотека Python для создания графического пользовательского интерфейса.

В интерфейсе приложения с графическим интерфейсом пользователя мы запросим у пользователя изображение и извлечем путь к файлу изображения. Затем мы используем обученную модель, которая примет данные изображения в качестве входных данных и предоставит нам класс, к которому принадлежит наше изображение.Затем мы воспользуемся словарем , чтобы увидеть имя класса. Создайте новый файл python, вы можете назвать его traffic_gui.py. Вот исходный код нашего графического пользовательского интерфейса, поэтому вы можете запустить файл из терминала с помощью команды «python traffic_gui.py».

 import tkinter as tk 
 from tkinter import filedialog 
 from tkinter import * 
 from PIL import ImageTk, Imageimport numpy 
   # загрузить обученную модель для классификации знака    
  из keras.models import load_model 
 model = load_model ('traffic_recognition.h5')   #dictionary для обозначения всех дорожных знаков class 
   classes = {1: 'Ограничение скорости (20 км / ч)', 
 2: 'Ограничение скорости (30 км / ч) », 
 3:« Ограничение скорости (50 км / ч) », 
 4:« Ограничение скорости (60 км / ч) », 
 5:« Ограничение скорости (70 км / ч) », 
 6:« Ограничение скорости (80 км / ч) », 
 7:« Конец ограничения скорости (80 км / ч) », 
 8:« Ограничение скорости (100 км / ч) », 
 9:« Ограничение скорости (120 км / ч) », 
 10 : 'Проезд запрещен', 
 11: 'Проезд запрещен более 3.5 тонн », 
 12:« Полоса отвода на перекрестке », 
 13:« Приоритетная дорога », 
 14:« Уступ », 
 15:« Стоп », 
 16:« Транспортные средства отсутствуют », 
 17: «Veh> 3,5 тонны запрещены», 
 18: «Вход запрещен», 
 19: «Общие меры предосторожности», 
 20: «Опасный поворот влево», 
 21: «Опасный поворот вправо», 
 22: «Двойной поворот», 
 23: «Неровная дорога», 
 24: «Скользкая дорога», 
 25: «Дорога сужается справа», 
 26: «Дорожные работы», 
 27: «Светофоры», 
 28: «Пешеходы», 
 29: «Детский переход», 
 30: «Велосипедный переход», 
 31: «Остерегайтесь льда / снега», 
 32: «Переход диких животных», 
 33: «Конечная скорость + ограничения проезда», 
 34: «Поверните направо», 
 35: «Поверните налево», 
 36: «Только вперед», 
 37: «Идите прямо или направо», 
 38: «Идите прямо или налево», 
 39: «Держитесь правой стороны» , 
 40: «Держитесь левой стороны», 
 41: «Обязательный круговой перекресток», 
 42: «Конец запрета на проезд», 
 43: «Конец обхода запрещен.5 тонн '} def classify (file_path): 
 image = Image.open (file_path) 
 image = image.resize ((30,30)) 
 image = numpy.expand_dims (image, axis = 0) 
 image = numpy. array (изображение) 
 pred = model.predict_classes ([image]) [0] 
 sign = classes [pred + 1] 
 print (sign) 
 result.configure (text = sign) def show_classify_btn (file_path): 
 classify_b = Button (top, text = ”Classify Image”, command = lambda: classify (file_path), padx = 10, pady = 5) 
 classify_b.configure (bg = '# 364156', fg = 'white', font = ('' arial ', 10,' жирный ')) 
 classify_b.place (relx = 0,79, rely = 0,46) def upload_image (): 
 попытка: Ого !!! 91 772 путь_к_файла = filedialog.askopenfilename () = 91 772 закачанных Image.open (путь_к_файл) uploaded.thumbnail (((top.winfo_width () / 2,25), (top.winfo_height () / 2,25))) = 91 772 мкм ImageTk.PhotoImage ( загружено) sign_image.configure (image = im) 
 sign_image.image = im 
 result.configure (text = '') 
 show_classify_btn (file_path) 
 за исключением: 
 passif __name __ == ”__ main__”: 
   #initialise GUI I #initialise   
  верх = тк.Tk () 
 top.geometry ('800x600') 
 top.title ('Распознавание дорожных знаков') 
 top.configure (bg = '# f9f6f7') heading = Label (top, text = «Распознавание дорожных знаков», pady = 20, font = ('arial', 20, 'bold')) 
 heading.configure (background = '# f9f6f7', fg = '# 364156') 
 heading.pack () result = Label (вверху, font = ('arial', 15, 'bold')) 
 result.configure (fg = '# 011638', bg = '# f9f6f7') sign_image = Label (top) upload = Button (top, text = "Загрузить изображение" , command = upload_image, padx = 10, pady = 5) 
 upload.configure (background = '# 364156', fg = 'white', font = ('arial', 10, 'bold')) upload.pack (side = BOTTOM, pady = 50) 
 sign_image.pack (side = BOTTOM, expand = True) 
 result.pack (side = BOTTOM, expand = True) 
 top.mainloop () 

1.

2.

3.

Ура! Теперь вы понимаете, как автономные транспортные средства могут использовать преимущества компьютерного зрения и методов глубокого обучения для автоматического распознавания и классификации по нескольким классам. Вы узнаете, как реализовать сверточную нейронную сеть для задач классификации изображений.Более того, нам нужно создать приятный интерфейс, чтобы упростить наше взаимодействие с распознаванием дорожных знаков.

Надеюсь, вам понравился этот проект и вы многому научились.

10 самых сбивающих с толку дорожных знаков Америки

Создание безопасных и разборчивых дорожных знаков — это искусство, но приведенные ниже 10 дорожных указателей демонстрируют, что не все изготовители знаков — Микеланджело. Будь то из-за непонятных символов, противоречивых инструкций или избытка информации, эти знаки больше скрывают, чем помогают водителю.Большинство из этих знаков являются созданием органов местного самоуправления и правительства штатов, которым, похоже, не хватает времени или навыков, чтобы их четко обозначить. Хотя это 10 самых запутанных дорожных знаков, которые мы могли найти, не стесняйтесь добавлять фотографии и описания ужасных знаков, которые вы нашли во время своих путешествий.

10.) Круг!

Официальное значение знака: Впереди круговая развязка. Неофициальное значение знака для нас: Боже мой, круги крутые и везде.Сделаем круг прямо сейчас! Где это расположено: Allaire Circle на шоссе 34, Нью-Джерси [Фото предоставлено Wiki]

9. Возможно, вам стоит просто выключить машину и пройти пешком

G / O Media может получить комиссию

Официальное значение знака: Водители, движущиеся по левой полосе движения, могут только резко повернуть налево; водители, находящиеся на второй слева полосе, поворачивают либо на второй, либо на чуть менее резкий поворот налево; водители на центральной полосе делают четвертый крутой поворот налево; водители, проезжающие справа от центральной полосы, повернут на пятом крайнем левом углу или едут прямо; водители в крайней правой полосе движутся прямо или направо. Неофициальное значение знака для нас: Просто следуйте общей схеме движения и надейтесь, что не умрете. Где это расположено: Сан-Франциско, Калифорния [Фото: Flickr]

8.) Yield To Bikes

Официальное значение знака: Уступка велосипедам при приближении к новой полосе. Неофициальное значение знака для нас: Уступите людям, передвигающимся на заднем колесе в транспортном потоке. Где это расположено: Сиэтл, Вашингтон [Фото: Flickr]

7.) Стоп Не останавливайся

Официальное значение знака: Остановись, а затем, продолжая движение, не останавливайся. Если вы грузовой автомобиль, вы можете остановиться справа на 30 минут, хотя там написано, что это невозможно. Неофициальное значение знака для нас: Просто медленно катитесь, пытаясь загрузить или выгрузить не более 30 минут. Где он расположен: Фресно, Калифорния [Фото предоставлено Flickr]

6.) Определите «очень легкий»

Официальное значение знака: Вы можете повернуть налево только в том случае, если на дороге мало движения. улица под названием «Авиационная.» Неофициальное значение знака для нас: Поскольку эта фотография находится рядом с аэропортом, если вы не знаете, что улица Авиэйшн является магистралью, знак означает» посмотрите вверх, чтобы увидеть, сколько самолетов приземляется или взлетает до того, как попытка повернуть налево ». Если вы знаете, что« авиация »- это дорога, попробуйте объяснить полицейскому, каково ваше определение« очень легкий ». Где это находится: Лос-Анджелес, Калифорния [Фото: Flickr]

5 .) Мичиганский левый

Официальное значение знака: Поверните налево от Мичигана, спустившись по улице, а затем сделав разворот налево. Неофициальное значение знака для нас: В отличие от типичного Мичиганского левого знака, этот, кажется, указывает на то, что штат Мичиган пытается обмануть вас, чтобы вы не свернули перед очевидным левым поворотом. Где он расположен: Маркетт, Мичиган [Фото предоставлено Flickr]

4.) Сверните направо в Монреале

Официальное значение знака: Идите прямо на Монреаль-авеню, в другом направлении на Монреальский путь налево на Монреальский круг. Неофициальное значение знака для нас: Люди в Сент-Поле, Миннесота, не отличаются особой креативностью. Где он расположен: Сент-Пол, Миннесота [Фотография предоставлена ​​Flickr]

3.) Вот как вы объединяетесь

Официальное значение знака: Слейтесь с левой полосы на центральную полосу или поверните налево . Неофициальное значение знака для нас: Правительство Декалба не думает, что его граждане понимают, как работает слияние, и требуют слишком сложных чертежей для объяснения очень распространенных дорожных ситуаций. Где он расположен: Декалб, Иллинойс [Фото предоставлено Flickr]

2.) Все остальное время

Официальное значение знака: Три правые полосы движения открыты в час пик, правая линия открыта только с 15:30 до 21:30, кроме этого периода с 18:30 до 9:30 ночи. Две правые полосы открыты с 21:30 до 6:30. Крайний левый переулок — это лава (мы думаем). Неофициальное значение знака для нас: Городские планировщики округа Колумбия либо не понимают разницы между утра и вечера, либо водители сами решают, какие полосы движения открыты и когда.Крайний левый переулок — это лава (да, мы придерживаемся этого). Где он расположен: Вашингтон, округ Колумбия [Фото: Flickr]

1.) Вождение грузовика с полной массой транспортного средства более 10 000 фунтов — это не весело

Официальное значение знака: Грузовикам весом более 10 000 фунтов не разрешается разворачиваться — может быть? Неофициальное значение знака для нас: Большие грузовики не могут ездить по крышам. Переворачивание больших грузовиков запрещено.Всем остальным разрешено ездить по крышам или переворачиваться. Где он расположен: Сиэтл, Вашингтон [Фото: Flickr] Теперь, когда вы прочитали нашу десятку худших, скажите нам, какой дорожный знак нам нужен больше всего здесь !

Другие функции Jalopnik, которые вам могут понравиться:

Jalopnik Отзывы, которые вам могут понравиться: .