Знак круговое движение картинка: Знак «Круговое движение» — правила проезда кольца. Картинка дорожного знака

вирус covid 19 знак карантина

1200 * 1200

знак карантина для covid

1200 * 1200

белая кайма и знак остановки на красном круге

1200 * 1200

карантинная зона опасности дорожный знак милицейской линии

1200 * 1200

covid 19 дорожные знаки карантина

2400 * 2400

белые каймы и полосы на красных круговых дорожных знаках

1200 * 1200

крест на красном треугольнике

1200 * 1200

дорожные знаки с белыми английскими буквами на красной кайме

1200 * 1200

т дорожные знаки с черными полосами в красных круговых дорожных знаках

1200 * 1200

белый английский дорожный знак на красном восьмиугольнике

1200 * 1200

белые кайма и косая черта на красных круговых знаках

1200 * 1200

красная граница и английский знак остановки движения на белом круглом знаке

1200 * 1200

черный дорожный знак запрещен на красном круге

1200 * 1200

черная граница и черный пальмовый дорожный знак на желтом квадрат

1200 * 1200

английские дорожные знаки на красных дорожных знаках

1200 * 1200

дорожные знаки с горизонтальными полосами на красной круглой границе

1200 * 1200

черные пальмовые дорожные знаки на красный шестиугольник

1200 * 1200

дорожный знак информационная вывеска

1200 * 1200

whi дорожный знак с английским алфавитом на синем квадрате

1200 * 1200

белая кайма и пальма на красном дорожном знаке

1200 * 1200

дорожные знаки

1200 * 1200

черный стоп-сигнал в красном шестиугольнике

1200 * 1200

белая ладонь и остановка на красном восьмиугольнике

1200 * 1200

белая граница и дорожный знак пальмы на красном восьмиугольнике

1200 * 1200

желтый дорожный знак

1200 * 1200

дорожный знак

1200 * 1200

дорожный знак

1200 * 1200

синие и красные английские дорожные знаки на квадратных дорожных знаках

1200 * 1200

белая рамка и английские дорожные знаки на красном восьмиугольнике

1200 * 1200

белая рамка и пальмовый дорожный знак на красном o ctagon

1200 * 1200

Распознавание дорожных знаков с помощью Tensorflow — Джованни Клаудио

В этом проекте я использовал сверточную нейронную сеть (CNN) для классификации дорожных знаков. Я обучил и проверил модель, чтобы она могла классифицировать изображения дорожных знаков с использованием немецкого набора данных дорожных знаков. После обучения модели я опробовал ее на изображениях дорожных знаков, снятых камерой смартфона.

Мои окончательные результаты модели:

• Точность обучающего набора 97,5%
• Точность проверочного набора 98,5%
• Точность тестового набора 97,2%
• Точность нового тестового набора 100% (6 новых изображений, сделанных мной)

Вот код проекта.Обратите внимание, что я использовал только ЦП своего ноутбука для обучения сети.

Шаги этого проекта следующие:

• Загрузить набор данных
• Изучить, обобщить и визуализировать набор данных
• Спроектировать, обучить и протестировать архитектуру модели
• Используйте модель для прогнозирования новых изображений
• Проанализируйте вероятности softmax новых изображений
• Обобщите результаты с помощью письменного отчета

1. Базовая сводка набора данных

Я использовал библиотеку Pandas для расчета сводной статистики набора данных дорожных знаков:

• Размер исходного обучающего набора — 34799
• Размер проверочного набора — 4410
• Размер тестового набора — 12630
• Форма изображения дорожного знака — 32x32x3, представленная в виде целых значений (0-255) в RGB цветовое пространство
• Количество уникальных классов / меток в наборе данных составляет 43

Нам приходится работать с изображениями с разрешением 32x32x3, представляющими 43 типа d разные немецкие дорожные знаки.

2. Исследовательская визуализация набора данных

Вот исследовательская визуализация набора данных. Это гистограмма, показывающая, сколько образцов у нас есть для каждого класса.

Мы можем заметить, что распределение не сбалансировано. У нас есть некоторые классы с менее чем 300 примерами, а другие хорошо представлены с более чем 1000 примерами. Теперь мы можем проанализировать распределение набора данных проверки:

Распределения очень похожи. Даже если было бы разумно сбалансировать набор данных, в этом случае я не уверен, что это будет очень полезно.Фактически, некоторые дорожные знаки (например, ограничение скорости 20 км / ч) могут встречаться реже, чем другие (например, знак остановки). По этой причине я решил не балансировать набор данных.

  Класс 0: ограничение скорости (20 км / ч) 180 образцов
Класс 1: Ограничение скорости (30 км / ч), образцы 1980 г.
Класс 2: Ограничение скорости (50 км / ч), образцы 2010 г.
Класс 3: ограничение скорости (60 км / ч) 1260 образцов
Класс 4: Ограничение скорости (70 км / ч) 1770 образцов
Класс 5: ограничение скорости (80 км / ч) 1650 образцов
Класс 6: Конец ограничения скорости (80 км / ч) 360 образцов
Класс 7: ограничение скорости (100 км / ч) 1290 образцов
Класс 8: Ограничение скорости (120 км / ч) 1260 образцов
Класс 9: не сдать 1320 проб
Класс 10: проезд запрещен для транспортных средств старше 3 лет. 5 метрических тонн 1800 образцов
Класс 11: Полоса отвода на следующем перекрестке 1170 проб
Класс 12: Приоритетная дорога 1890 образцов
Класс 13: урожай 1920 образцов
Класс 14: остановить 690 проб
Класс 15: Нет транспортных средств 540 образцов
Класс 16: Транспортные средства более 3,5 метрических тонн запрещены. 360 образцов.
Класс 17: запись запрещена 990 образцов
Класс 18: общая осторожность 1080 образцов
Класс 19: Опасная кривая слева 180 образцов
Класс 20: Опасная кривая справа 300 образцов
Класс 21: двойная кривая 270 образцов
Класс 22: ухабистая дорога 330 образцов
Класс 23: скользкая дорога 450 образцов
Класс 24: Дорога сужается справа 240 образцов
Класс 25: Дорожные работы 1350 образцов
Класс 26: Светофоры 540 образцов
Класс 27: пешеходы 210 образцов
Класс 28: Дети, пересекающие 480 проб.
Класс 29: Велосипеды, пересекающие 240 проб
Класс 30: Остерегайтесь льда / снега 390 образцов
Класс 31: скрещивание диких животных 690 проб
Класс 32: Конец всех ограничений скорости и прохождения 210 проб
Класс 33: поверните направо 599 образцов
Класс 34: поверните налево вперед 360 образцов
Класс 35: впереди всего 1080 образцов
Класс 36: Идите прямо или направо 330 образцов
Класс 37: Идите прямо или налево 180 образцов
Класс 38: Держите правее 1860 образцов
Класс 39: оставить 270 образцов
Класс 40: Обязательное круговое движение 300 проб
Класс 41: Конец непрохождения 210 проб
Класс 42: Конец запрета на проезд для транспортных средств старше 3 лет. 5 тонн 210 образцов

  

1. Предварительная обработка

Этот этап имеет решающее значение для повышения производительности модели. Прежде всего, я решил преобразовать изображение RGB в оттенки серого. Это позволяет уменьшить количество каналов на входе в сеть без снижения производительности. Фактически, как упомянули Пьер Сермане и Ян Лекун в своей статье «Распознавание дорожных знаков с помощью многомасштабных сверточных сетей», использование цветовых каналов, похоже, не улучшило точность классификации.Кроме того, чтобы помочь на этапе обучения, я нормализовал каждое изображение, чтобы он имел диапазон от 0 до 1, и преобразовал, чтобы получить нулевое среднее значение. Я также применил Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), алгоритм для локального повышения контрастности, который использует гистограммы, вычисленные для разных участков мозаики изображения. Таким образом, детализация может быть улучшена даже в тех областях, которые темнее или светлее, чем большая часть изображения. Это должно помочь поиску функции.

Здесь функция, которую я использовал для предварительной обработки каждого изображения в наборе данных:

  def pre_processing_single_img (img):

    img_y = cv2.cvtColor (img, (cv2.COLOR_BGR2YUV)) [:,:, 0]
    img_y = (img_y / 255.). astype (np.float32)
    img_y = (экспозиция.equalize_adapthist (img_y,) - ​​0,5)
    img_y = img_y.reshape (img_y.shape + (1,))

    вернуть img_y

  

Шаги:

• Преобразуйте изображение в YUV и извлеките канал Y, соответствующий изображению в оттенках серого:
  img_y = cv2.cvtColor (img, (cv2.COLOR_BGR2YUV)) [:,:, 0] Y обозначает компонент яркости (яркость), а U и V — компоненты цветности (цвета).

• Нормализовать изображение, чтобы иметь диапазон от 0 до 1:
  `img_y = (img_y / 255.). Astype (np.float32)`

• Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (см. Здесь для получения дополнительной информации) и преобразовать результат в среднее значение ноль:
  img_y = (Exposition. equalize_adapthist (img_y,) - ​​0.5)

• Наконец, измените форму изображения с (32×32) на (32x32x1), формат, необходимый для tenorflow:
  img_y = img_y.reshape (img_y.shape + (1,))

Вот пример изображения дорожного знака до и после обработки:

Первоначально я использовал .exposure.adjust_log , это довольно быстро, но, наконец, я решил использовать экспозицию .equalize_adapthist , что дает лучшую точность.

2. Дополнение

Чтобы добавить больше данных в набор данных, я создал два новых набора данных, начиная с исходного набора обучающих данных, состоящих из 34799 примеров.Таким образом, я получаю 34799×3 = 104397 образцов в обучающем наборе данных.

Keras ImageDataGenerator

Я использовал функцию Keras ImageDataGenerator для создания новых изображений со следующими настройками:

 
datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 17,
        width_shift_range = 0,1,
        height_shift_range = 0,1,
        shear_range = 0,3,
        zoom_range = 0,15,
        horizontal_flip = Ложь,
        dim_ordering = 'tf',
        fill_mode = 'ближайший')

 # настроить размер пакета и получить один пакет изображений

для X_batch, y_batch в датагене. поток (X_train, y_train, batch_size = X_train.shape [0], shuffle = False):
    печать (X_batch.shape)
    X_train_aug = X_batch.astype ('uint8')
    y_train_aug = y_batch
    сломать
  

К каждому изображению в наборе обучающих данных применяется поворот, перенос, масштабирование и преобразование сдвига.

Вот пример исходного изображения и увеличенного изображения:

Размытие в движении

Размытие в движении — это видимые полосы быстро движущихся объектов на неподвижном изображении.Я подумал, что это хорошая идея добавить размытость к изображению, поскольку они сняты камерой, установленной на движущемся автомобиле.

3. Архитектура окончательной модели

Я начал с сети LeNet и модифицировал ее, используя многомасштабные функции, черпая вдохновение из модели, представленной в статье Пьера Сермане и Яна ЛеКуна. Наконец, я увеличил количество фильтров, используемых в первых двух свертках. Всего у нас 3 слоя: 2 сверточных слоя для выделения признаков и один полностью связанный слой. Обратите внимание, что в моей сети на один сверточный слой меньше, чем в версии [Pierre Sermanet и Yann LeCun (http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/sermanet-ijcnn-11.pdf).

Для обучения модели я использовал 20 эпох с размером пакета 128, AdamOptimizer (см. Статью здесь) со скоростью обучения 0,001. Фаза обучения довольно медленная, с использованием только ЦП, поэтому я использовал всего 20 эпох.

Мои окончательные результаты модели были:

• Точность обучающего набора 97,5%
• Точность набора проверки 98,5%
• Точность набора испытаний 97,2%

Первая попытка: точность проверки 91.5%

Изначально я начал с архитектуры LeNet, сверточной сети, предназначенной для распознавания рукописных и машинно-напечатанных символов.

Я использовал следующий конвейер предварительной обработки:

• Конвертировать в YUV, оставить Y
• Настроить экспозицию
• Нормализация

Параметры:

• EPOCHS = 10
• Скорость обучения
• BATCH_SIZE = 0,001

Количество примеров обучения = 34799
Количество примеров проверки = 4410
Количество примеров тестирования = 12630

На каждом этапе я буду упоминать только те изменения, которые я принял для повышения точности.

Вторая попытка: точность проверки 93,1%

Я добавил Dropout после каждого уровня сети LeNet:
1) 0,9 (после C1)
2) 0,7 (после C3)
3) 0,6 (после C5)
4) 0,5 (после F6)

Третья попытка: точность проверки 93,3%

Я изменил сеть, используя многомасштабные функции, как предложено в статье Распознавание дорожных знаков с помощью многомасштабных сверточных сетей, и использую только одну полностью связанный слой в конце сети.

Четвертая попытка: точность проверки 94,6%

Я увеличил обучающий набор с помощью функции Keras ImageDataGenerator. Таким образом я удваиваю тренировочный набор.

Количество обучающих примеров = 34799×2 = 69598
Количество примеров проверки = 4410

Я использовал отсев со следующей вероятностью (ссылка на эту таблицу):
a) 0,8
b) 0,7
c) 0,6

Пятая попытка: точность проверки 96. 1%

Поскольку точность обучения была не очень высокой, я решил увеличить количество фильтров в первых двух сверточных слоях.
Первый слой: от 6 до 12 фильтров.
Второй слой: от 16 до 24 фильтров.

Последняя попытка: точность проверки 98,5%

Я увеличил данные, добавив размытие движения к каждой выборке обучающих данных. Следовательно, я утроил количество образцов в обучающей выборке. Вдобавок я добавил регуляризацию L2 и использовал функцию equalize_adapthist вместо .экспозиция.adjust_log во время предварительной обработки изображения.

Производительность на тестовом наборе

Наконец, я оценил производительность моей модели на тестовом наборе.

Точность

Точность составила 97,2%.

Точность

Точность была равна 96,6%
Точность — это отношение tp / (tp + fp) , где tp, — количество истинных положительных результатов, а fp — количество ложных срабатываний. Точность — это интуитивно понятная способность классификатора не помечать отрицательный образец как положительный.

Отзыв

Отзыв был равен 97,2% Отзыв — это отношение tp / (tp + fn) , где tp — количество истинных положительных результатов, а fn — количество ложноотрицательных результатов. Отзыв — это интуитивно понятная способность классификатора находить все положительные образцы.

Матрица неточностей

Давайте проанализируем матрицу неточностей:

Вы можете щелкнуть изображение, чтобы взаимодействовать с картой.

Можно заметить, что:

• 28/60 образцов класса 19 (опасная кривая слева) ошибочно классифицируются как образцы, принадлежащие классу 23 (скользкая дорога).Это можно объяснить тем, что класс номер 19 недостаточно представлен в обучающей выборке: в нем всего 180 выборок.
• 34/630 образцы класса 5 (ограничение скорости 80 км / ч) ошибочно классифицируются как образцы, принадлежащие классу 2 (ограничение скорости 50 км / ч).
• Модель не очень хороша для отнесения к классу № 30 (Остерегайтесь льда / снега), она классифицировала образцы неверно 61 раз.
• Модель дает 80 ложных срабатываний для класса 23.

Вот пять дорожных знаков из некоторых фотографий, которые я сделал во Франции с помощью своего смартфона:

Вот результаты прогноза:

• первое изображение — тестовое изображение
• второе — случайное изображение того же класса прогноза
• третье — график, показывающий пять верхних вероятностей мягкого максимума

Модель смогла правильно угадать 6 из 6 дорожных знаков, что дает точность 100%.Ницца!

Мы можем понять, как выглядят веса нейронной сети лучше, построив их карты характеристик. После успешного обучения нейронной сети вы сможете увидеть, как выглядят ее карты характеристик, построив выходные данные весовых слоев сети в ответ на тестовое изображение стимула. На основе этих построенных карт характеристик можно увидеть, какие характеристики изображения представляют интерес для сети. Что касается знака, возможно, карты характеристик внутренней сети реагируют высокой активацией на контур границы знака или контраст в нарисованном символе знака.

Здесь вывод первого сверточного слоя:

Здесь вывод второго сверточного слоя:

Мы можем заметить, что CNN научилась обнаруживать полезные особенности самостоятельно. Например, на первой картинке мы видим некоторые края знака.

Теперь другой пример с использованием тестового изображения без знака:

В этом случае CNN не распознает никаких полезных функций. Активации первой карты функций, по-видимому, в основном содержат шум:

Помещение:

Для обучения сети использовался только ЦП.Мне пришлось использовать только процессор моего ноутбука, потому что в моем распоряжении не было хорошего графического процессора. Я предпочитаю не использовать какие-либо онлайн-сервисы, такие как AWS или FloydHub, в основном потому, что я ждал появления GTX 1080. К сожалению, он не прибыл вовремя для этого проекта. Это потребовало от меня использования небольшой сети и сохранения количества эпох около 20.

Некоторые возможные улучшения:

• Я бы использовал Keras для определения сети и ее функции ImageDataGenerator для генерации расширенных выборок на лету.Использование большего количества данных может улучшить производительность модели. В моем случае я один раз сгенерировал расширенный набор данных, сохранил его на диске и каждый раз использовал для обучения. Было бы полезно генерировать случайным образом набор данных каждый раз перед обучением.
• Матрица неточностей дает нам предложения по улучшению модели (см. Раздел Матрица неточностей ). Есть классы с низкой точностью или отзывчивостью. Было бы полезно попробовать добавить больше данных для этих классов. Например, я бы сгенерировал новые образцы для класса 19 (опасная кривая слева), поскольку в нем всего 180 образцов и модель.
• Точность обучающего набора — 0,975. Это означает, что модель, вероятно, немного не подходит. Я попытался сделать сеть глубже (добавив больше слоев) и увеличить количество фильтров, но было слишком медленно обучать ее, используя только CPU.
• Модель хорошо работала с новыми снимками, сделанными моей камерой (точность 100%). Было бы полезно протестировать модель на более сложных примерах.

Изображение дорожного знака Скачать бесплатно для Windows

Изображение дорожного знака

Устанавливает онлайн-провайдера Windows Live ID для Windows® 7.

Live ™ ID Sign-in Assistant … обмен документами, изображениями, музыкой и

Институт исследований и обучения инвалидов, Inc. 3 Коммерческий

Он мгновенно переводит любое из 1955 слов между четырьмя языками.

Portrait Displays, Inc. 258 Бесплатное ПО

Работайте со многими окнами на дисплее ОС Windows.

SignGenius 13 Условно-бесплатное ПО

Вам не нужны предварительные знания или опыт в американском жестовом языке.

Глобальные системы наблюдения.53 Бесплатное ПО

VSM — это служба оповещения о событиях для большого кластера сетевых систем.

Больше изображения дорожного знака

Дорожный знак Изображение во введении

Департамент транспорта Техаса Бесплатное ПО

Приложение SignsPC используется вместе с компьютером MicroStation.

Bungalow Software, Inc. 10 Условно-бесплатное ПО

С помощью этой программы вы можете проверить распознавание дорожных знаков.

Goodsol Development Inc. 15 Условно-бесплатное ПО

Эти игровые плитки можно использовать для одиночных игр.

1 Trafficsoft 77 Бесплатное ПО

Сделайте свою собственную заставку Traffic с очень настраиваемым способом.

W3i, ООО 20 Бесплатное ПО

Signs of Spring от Wallery согреет ваш рабочий стол.

W3i, LLC / Image Carrousel 39 Бесплатное ПО

Signs of Fall — это заставка, на которой отображаются изображения, связанные с этим сезоном.

BenQ 12 Демо

Отображает контент, созданный с помощью X-Sign Designer, подключенного к облачной службе BenQ.

1 Ключевые системы движения 2 Коммерческий

KeySIGN Eire — это надстройка AutoCAD, предоставляющая набор инструментов автоматизации.

Штат Квинсленд (Департамент транспорта и основных дорог) 13 Бесплатное ПО

TraSiS — это электронная реализация конструкции поддержки дорожных знаков.

Дополнительные заголовки, содержащие изображение дорожного знака

2 SoftPerfect Research 3 Условно-бесплатное ПО

SoftPerfect Traffic Meter контролирует ваш сетевой трафик. С помощью SoftPerfect Traffic Meter вы можете создавать ….

2 MysticBoard.com

MB Free Moon Sign — это программа для калькуляции лунных знаков, основанная на ведической астрологии.

1 MysticBoard.com 1 Бесплатное ПО

МБ Бесплатное программное обеспечение для китайского зодиака и звездных знаков представляет собой комбинацию китайского знака животного и знака солнца …

Vcom3D, Inc. 4 Условно-бесплатное ПО

Sign Smith Studio — флагман в нашем семействе программных продуктов для языка жестов.

Департамент транспорта Флориды Бесплатное ПО

Программа надземных указателей пролета используется для проектирования и анализа указателей стальных пролетов.

15 Dreamify Corp 13 Бесплатное ПО

Batch PDF Sign — это программное обеспечение для пакетной обработки, которое позволяет подписывать файлы PDF.

Centralx 2 Бесплатное ПО

С помощью Centralx Sign вы можете подписать любой электронный документ.

2 EasyCut Studio 4 Условно-бесплатное ПО

Лучшее программное обеспечение для дизайна вывесок и резки винила для производителей вывесок.

4 MeeSoft 349 Бесплатное ПО

Программа может преобразовывать одну картинку в другую или создавать забавные эффекты с одной картинкой.

MAGIX AG 4

2 PWPW S.А. 356

20 изображений дорожных знаков, которые не имеют смысла

Важность дорожных знаков невозможно недооценить. Он играет важную роль в поддержании жизни пассажиров и в безопасности. Хотя правоохранительные органы иногда заняты непослушными водителями, а городские советы вынуждены устанавливать больше дорожных знаков, чтобы ограничить поведение, есть также те признаки, которые просто нельзя воспринимать всерьез.Подобно судебному делу, метко названному «Один Плимутский седан 1958 года против Пенсильвании», некоторые участники дорожного движения могут захотеть привлечь внимание местных властей к этим знакам.

Дорожные знаки были неизбежным злом с момента их появления в конце 1800-х годов, благодаря изобретению первого автомобиля. Их важность возрастала с увеличением количества машин, которые начали заполнять полосы движения.Британцы признали важность оптимизации этих знаков, чтобы их было легко увидеть и реагировать на них, это два важнейших компонента безопасности дорожного движения. Это важное событие отметило свое 50-летие в 2015 году и по сей день свидетельствует о простоте британской транспортной системы. К сожалению, есть крошечные группы людей в сообществах по всему миру, которые считают этот процесс слишком простым. Вместо этого они с нетерпением ждут появления замешательства, поскольку водители пытаются расшифровать некоторые из сложных знаков.

Откройте для себя одни из самых ужасных дорожных знаков со всего мира, которые когда-либо появлялись в жизни ничего не подозревающих водителей. Возможно, не все они имеют смысл, но они вызывают приличное количество смеха.

20 Что делать, пожалуйста?

Перед тем, как послать полицию грамматики в этот детский сад, очевидная ошибка на вывеске, кажется, имеет скрытый смысл. По словам местных жителей, дошкольное учреждение в Калифорнии было обеспокоено отсутствием внимания со стороны водителей к ученикам. Знак был средством предупреждения водителей об уровне их скорости, играя с глазами и тем самым привлекая их внимание.

К сожалению, в результате получается бельмо на глазу, которое только отвлекает водителей, а не заставляет их тормозить.

Это также ставит школу в тупик с их репутацией, так как родители могут дважды подумать, отправляя туда своих детей учиться, если базовая грамматика не является обязательным требованием для поступления.

19 Возможно, в случае отсутствия бюджета

Ленивый совет? Отсутствие бюджета? Или просто случай апатии — вот что грозит 123 жителям No Name, штат Колорадо. Как будто название уже недостаточно плохое, оно названо в честь No Name Creek. Без шуток. Для Колорадо, штата, который процветает с ленивыми названиями, такими как «Скалистые горы» и «Река Колорадо», нетрудно понять, что им было бы трудно назвать какое-либо место, но «Без имени» кажется немного экстремальным. Не будет никаких кампаний по присвоению имен или конкурсов, поскольку жители очень гордятся названием своего маленького региона или его отсутствием.Учитывая, что этот регион был без названия почти два столетия, можно с уверенностью предположить, что он останется как есть.

18 Все дороги ведут к Ллантвиту Мажор… И Лланиллтуд Фаур

При поиске в Google «Llantwit Major» на сайте TripAdvisor появляется предложение о пятнадцати занятиях, которые нужно сделать в этом прибрежном валлийском городке.Это утешает тех, кто боялся ехать по тысяче дорог, ведущих к этому пункту назначения, и остаться без работы. Поездка в этот маленький городок живописна, если не сбивает с толку.

Хотя есть много городов, в которые ведет более одной дороги, необычно, что они находятся в разных направлениях.

Немного интереснее то, что Лланиллтуд Фаур упоминается на одних и тех же знаках в противоположных направлениях. Честно говоря, Уэльс не достаточно велик, чтобы в нем надолго заблудиться, и, по крайней мере, все дороги ведут к Ллантвит-Майор… И Лланиллтуд Фавр.

17 О, смотрите, будущее

«Ему пришло в голову, что если нежить не осознает, что они мертвы, он может легко оказаться одним из них», — написал Дэн Чаон в своей книге «Бодрствуйте». Хотя мы еще не вошли в антиутопические миры Мировой войны Z и Ходячих мертвецов, наша зависимость от смартфонов быстро превращается в изнурительную болезнь, которая мешает нам функционировать как нормальные люди. Эксперты называют это явление отвлеченной ходьбой, и это является поводом для беспокойства в таких городах, как Сеул и Гонконг, и этого достаточно, чтобы повесить знаки, предупреждающие тех, кто не стал жертвой вируса зомби смартфонов, быть настороже. для стада.

16 Платят за очевидность

Старая добрая Грузия.Дом Coca-Cola и утверждение очевидного. Кажется, Meadow Glen Parkway — это связующее звено между Bohannon Road и Starbucks, и за это пешеходы награждаются несколькими футами шероховатости по траве, если они решают прогуляться, чтобы выпить дневную дозу кофеина. К счастью, те, кому приходилось терпеть это путешествие раньше, были достаточно любезны, чтобы пройти по тому же маршруту и ​​проложили небольшую тропинку, чтобы сделать путешествие немного менее одиозным. Что немного беспокоит, так это размещение этого указателя, особенно в сочетании с толпой зомби-смартфонов.

15 Не обращайте внимания на несуществующий мост

Есть несколько вещей, которые побуждают людей действовать так, как слово «не надо». Возможно, это бунтарский характер человека или, возможно, интрига неизвестного, но знаки, которые говорят вам не нажимать эту кнопку или не стучать по стеклу, имеют тенденцию вызывать ощущение зуда, которое будет подавлено только после того, как пресловутая кнопка толкается. Однако этот знак представляет собой совершенно другую бочку с рыбой. Во-первых, он заставляет вас выйти из машины, чтобы проверить остроту края, а затем украдкой отвлекает ваше внимание на очень опасный конец дороги впереди. Урок здесь, ребята, заключается в том, что этот знак предназначен для того, чтобы поддерживать в живых только очень любознательных, так как любой другой просто полностью упустит опасность, которая впереди.

14 оленей в ответ

Недостаточно просто предупредить путешественников о том, что на определенном участке дороги есть переход. В этом районе, благодаря нескольким ничего не подозревающим туристам, которые, вероятно, пытались погладить лань или сделать с ней селфи, местные власти сочли необходимым предупредить о надвигающейся гибели оленей.

Нападение оленя не так надумано, как кажется.

В 2017 году олень напал на человека и зацепил ему лицо рогами. Почти потеряв глаз, 34-летний мужчина заявил, что олень был бешеным. К сожалению, олень заболел бешенством, но это, по крайней мере, означало, что с диким зверем больше никто не сталкивался.

13 Люби меня нежно

Индия известна своими экзотическими специями, и, когда путешественники поднимаются по Индийским Гималаям, все немного нагревается.Подъем по этим склонам предлагает не только панорамные виды и захватывающие дух смотровые площадки, но и некоторые изворотливые изгибы и повороты. В связи с высоким уровнем аварийности на этом участке дороги власти решили установить более запоминающиеся вывески. Как водителю, трудно устоять перед спокойной просьбой проявить осторожность на этих поворотах. Эта юмористическая попытка разрешить серьезную дилемму должна привести к некоторым положительным результатам, так как водители с нетерпением ждут появления следующего знака, хотя это, в свою очередь, может вызвать дилемму ускорения.

12 Да, Нет, Может быть

Это должен быть самый длинный участок дороги, чтобы вообще мог существовать такой знак. Он предусматривает, что водитель может повернуть направо только в двух случаях, и разработчик знаков счел необходимым указать на эти условия.

На случай, если на вывеске слишком много написано, чтобы путешественники могли прочитать все сразу, им придется сделать несколько левых, чтобы прочитать все заново.

Проблема только в том, что знак действует всего 10 метров. И это дает разрешение на поворот на следующем перекрестке и Руфус Стоун, что вызывает вопрос: сколько возможностей может быть в 10 метрах?

11 В одну сторону в любом случае, как мы хотим

Это не для прокрастинаторов, так как оставляет слишком много доступных вариантов. Водители могут выбрать один или один путь. Это было бы неприятной головоломкой для путешественников, поскольку они не знали бы, во что они ввязываются. Здесь также явно происходит некоторая доля ОКР, поскольку они просто хотят убедиться, что путешественники знают, что они могут пойти в одну сторону или, ну, в другую. Для среднестатистического водителя обычный шеврон сделал бы свое дело, но в этой области, вероятно, нужно было достичь определенного бюджета на дорожных знаках, чтобы достичь своей цели.При такой скорости они могут просто превысить эту цель.

10 Старая добрая Индия

Индийские Гималаи никогда не разочаруют, и в этой второй части причудливых дорожных знаков есть один, которому может быть немного сложно подчиниться.Хотя многие знаки на этой дороге проникнуты немного гималайским юмором, у этого, похоже, есть немного более серьезная сторона.

Известно, что этот участок Индии имеет один из самых высоких показателей аварийности.

Возможно, знак предназначен для того, чтобы предупреждать водителей об опасностях на дороге, или, возможно, нужно добавить к больничному счету еще одно наказание, если эта дорога окажется столь же опасной, как кажется.

9 обреченных, если вы это сделаете, обреченных, если вы не сделаете

Вы когда-нибудь встречали человека, которому было трудно выразить себя? В этом городе данный человек работает в транспортном управлении.Там, где могло быть достаточно знака уступки, соответствующая сторона решила поставить водителей в довольно опасное положение. По словам голландского дорожного инженера Ханса Мондермана, меньшее количество дорожных знаков намного безопаснее, поскольку водители гораздо более внимательны. Он отвечает за освобождение голландской транспортной системы от громоздких дорожных знаков, в результате чего количество дорожно-транспортных происшествий значительно сокращается. Это не только снизило количество аварий, но и помогло освободить трафик за счет уменьшения заторов.

8 Здесь жил по крайней мере известный человек

Вы знаете, что вы только что вошли в город, где местные новости включают в себя соседскую кошку с пометом котят в ратуше, когда вызывающий индейку чемпион получает знак для себя.Скуба, штат Миссисипи, как раз такое место, и, учитывая, что в этом крошечном городке нет ни одной достопримечательности, которую можно было бы перечислить на TripAdvisor или Yelp, рождение Джека Льюиса Дадли действительно лучшее в нем. Джек Льюис «Бубба» Дадли имел долгую карьеру в сфере призвания индейцев и поделился одними из самых эпических событий своей жизни в книге под названием «Величайшие моменты моей жизни». Он явно был очень лаконичным человеком.

7 CYA, на всякий случай

Если вы работаете в отделе дорожного движения в районе, где планирование имеет важное значение из-за волны за волной нытья жителей, когда дела идут немного не по графику, важно прикрыть свои базы. Это означает установку необходимых знаков, чтобы жители знали, что в ближайшем будущем на дорогах может что-то случиться, а может и не произойти. Если это все же произойдет, также важно, чтобы эта толпа знала точно, как долго может происходить возможное событие. Брауни указывает на тех, кто выполняет свою работу в установленные сроки, чтобы обуздать фактор нытья со стороны местных жителей.

6 Просто расточка

Скучный и Скучный — два города-побратима, которым не повезло с глупыми комитетами по присвоению имен. Возможно, те же люди, которые решили назвать Гренландию и Исландию, добрались до Орегона и Шотландии.

Несчастные жители этих городов всегда сталкиваются с приезжими, которые хотят знать, действительно ли их города «скучные» и «скучные».

Присвоение названий этим неудачливым направлениям не способствует развитию туризма и определенно привлекает нежелательное внимание и насмешки. Но эти названия городов не имеют того зловещего происхождения, которое мы все себе представляем.Скучный, например, был назван в честь Уильяма Х. Боринга, основателя того, что сейчас является веселым и интересным городом.

5 Телефон экстренной связи наготове… Шучу

Если на этом участке дороги у вас случится авария, удачи! Оказывается, ближайший телефон экстренной помощи находится в 174 км.Любой, кто путешествует по этому участку дороги, должен иметь стальные нервы и, возможно, какой-то другой способ общения с внешним миром. Тем, кто забыл запастись горючим или, возможно, столкнулся с поломкой запасного колеса, придется либо дождаться, пока кто-нибудь его остановит, либо начать свой долгий путь к безопасному месту. По данным сайта verywellfit.com, большинство марафонцев могут преодолеть 10 км примерно за полтора-два часа. Однако для остальной части населения прогноз кажется немного более долгим.

4 Плохо хранимые секреты

Правительства просто полны секретов и обычно не делятся секретной информацией со своими доверчивыми гражданами. То есть, если вы не живете в Великобритании.Знак, указывающий путешественникам на Брентвуд, также показывает кое-что более жуткое: секретные ядерные испытательные центры.

Было ли это ошибкой со стороны комиссии по планированию или просто шуткой, пресловутый кот вышел из мешка.

Если это учреждение действительно существует, все, что мир думает, что он знает о британском юморе, может быть ложью. От Башен Фолти до Офиса то, что весь остальной мир считает великой комедией, может быть повседневной жизнью британцев.

3 Обеспечим безопасность наших детей… Ядерная безопасность

С этим знаком так много неправильного, что слова «боеголовки» и «дети» даже не должны упоминаться на одной доске.Водители, которые едут по этим дорогам, будут сидеть на краю сидений, чтобы избежать этого немаркированного ядерного оружия и радиации. Это будет катастрофой не только для водителя, который вступит в контакт, но и для того, кто хочет быть тем человеком, который несет ответственность за выпадение радиации? Лучше развернуться и вернуться в другом направлении, даже если для этого придется сделать значительный объезд. В случае, если вам случится столкнуться с одним из грузовиков Управления безопасных перевозок по пути к месту назначения, просто продолжайте и занимайтесь своими делами, чтобы не привлекать нежелательного внимания хорошо вооруженного и хорошо обученного агента, работающего в качестве водителя.

2 Управляйте своим мочевым пузырем

В мире есть места, которые просто способствуют ослаблению мочевого пузыря, и этот холм кажется одним из них.Заядлые байкеры очень хотят испытать свои силы в региональном парке Джозефа Д. Гранта, и проехать мимо этого знака, не посмеяться или хотя бы сфотографироваться, просто невозможно. Очевидно, это была мера по контролю скорости, но либо из-за износа, либо из-за вандализма на вывеске было сброшено несколько букв, чтобы добавить юмора ситуации. К сожалению, знак был вызван некоторыми плохими качествами, вызванными падением на высоких скоростях, и байкерам следует избегать этого любой ценой.

1 Go Home Traffic Department, You’re Done

Езжайте по этой дороге, только если вы выпили хотя бы четыре чашки кофе и пару энергетических напитков.

Эти указатели предназначены только для высокоэффективных многозадачников, у которых есть лишняя пара глаз и отличные когнитивные функции.

Пройдет несколько кругов вокруг этого квартала, чтобы выяснить все правила и положения, относящиеся к этой улице, но самая безопасная ставка — вместо этого продолжить и уйти как можно скорее, поскольку любое количество нарушений может иметь место в в любую минуту.Тем, кто решит еще раз взглянуть, следует избегать этого в период с понедельника по пятницу с 6 до 9 часов утра. В это время они не могут повернуть направо, и дорога проходит к

Custom Signs — USA Traffic Signs

Бесплатные изображения дорожных знаков, бесплатные картинки, бесплатные картинки в библиотеке клипартов

дорожный знак клипарт бесплатно

медленный клипарт

дорожный знак клипарт для детей

дорожный знак запрещен для езды на велосипеде

светофор впереди знак

картинки дорожные знаки

флаг австрии значок png

суширо ресторан станции тайбэй

клипарт светофор знак

вы не можете ввести знак

начало дорожного знака разделенного шоссе

означает поворот налево

велосипед знак картинки

клипарт кривая дорожный знак

знаков и символов социология

дорожных знаков

клип-арт дорожные знаки для печати

осторожных коров в дороге

знак парковки велосипедов

сильный ветер от правого знака

дорожный знак

пустой дорожный знак клипарт

школьный знак картинки

w1 10b знак

Сагарди Сан Телмо

красные туфли на высоком каблуке арт png

светофор знак

дорожные знаки

дорожные знаки ограничения скорости

символа амишей

указателей улиц

дорожные знаки школьной зоны

светофор клипарт черно-белый

знак Монреаль шоссе

дорожные знаки: поворот направо запрещен

дорожных знаков в одну сторону

музей американского искусства уитни

не вводить знак википедии

Знак запрета парковки r7 1

uk дорожные знаки в одну сторону

красные туфли на высоком каблуке арт png

страница дорожных знаков

Индийский дорожный знак остановка

держи правый знак

светофор запрещен

знак преимущественного права проезда

десять предупреждающих знаков дороги

дорожные знаки западная австралия

знак не поворачивать

раскраски дорожных знаков

железнодорожный переезд

дорожный знак

круг

одностороннего знака

trafik isaretleri boyama ucgen

знак неправильного пути клипарт

плакат «Спасите деревья»

раскраска дорожный знак Малайзия

дорожный знак вектор бесплатно

зигзаг дорожный знак

светофор бесплатно векторы

войти в ПДД

картинки

эмблема

Знаки парковки запрещены

знак остановки

человек на работе конусный знак

круг

круг

слепое пятно картинки

станция метро Warren Street

дорожный знак вектор скачать бесплатно

указатели перехода