Дорожные знаки рб: Предупреждающие знаки (1.1-1.35) Беларусь. Описание и картинки

Содержание

С 1 января в Беларуси появились новые дорожные знаки

Знакомьтесь: «мама с дочкой» (или «шотландец с сыном»). С 1 января 2019 года при пересечении улицы или дороги такая табличка может приветствовать пешеходов. Таков будет знак дополнительной информации (табличка), который может устанавливаться на пешеходных переходах вблизи школ, детских дошкольных учреждений и учреждений здравоохранения и размещаться лицевой стороной к пешеходам.

В Беларуси появились новые дорожные знаки

Наверное, учитывая возникающие споры между велосипедистами и пешеходами, внесли изменения в установку соответствующих знаков.

Допускается по согласованию с ГАИ использование существующих тротуаров для велосипедного движения путем выделения на тротуаре пешеходной и велосипедной дорожек с использованием разметки 1.1. При этом должна обеспечиваться минимальная ширина проезжей части:

для пешеходного движения — не менее 1,5 м;

для велосипедного движения в одном направлении — не менее 1,75 м, в двух направлениях — не менее 2,5 м.

В Беларуси появились новые дорожные знаки

Разберитесь сейчас, у пешеходов преимущество перед велосипедистами или наоборот. Вот только интересно, а законно ли детям передвигаться на двух- (до определенного возраста) и трехколесных детских велосипедах по тротуару (для пешеходов) и будет ли это считаться нарушением?

Для обозначения населенных пунктов сельского типа, кроме агрогородков, должны применяться знаки 5.22.1.

Скорее всего, экономически неоправданно оказалось устанавливать «большие знаки» 5.22.2 для обозначения деревень.

В Беларуси появились новые дорожные знаки

Дополнен СТБ знаками (с правилами установки), касающимися платных дорог.

В Беларуси появились новые дорожные знаки

И вперед, в будущее — появились знаки АЗС со станциями для зарядки.

В Беларуси появились новые дорожные знаки

Из «электросферы» и новые таблички 7.4.9 и 7.25.

В Беларуси появились новые дорожные знаки

Что еще нового мы увидим на дорогах? На участках, где ПДД установлено ограничение максимальной скорости 20 км/ч (в жилых зонах, дворовых и прилегающих территориях), знак 1.16.1 «Искусственная неровность» допускается не устанавливать и соответствующую разметку не наносить.

Также СТБ дополнен разделом «Дорожные зеркала». Зеркала могут устанавливаться на участках дорог, где расстояние продольной и поперечной видимости менее нормативного значения.

Но самое насущное и важное дополнение к стандарту — это урегулирование использования знака RADAR. Знак 1.36 «Контроль режима движения» должен устанавливаться в местах эксплуатации работающих в автоматическом режиме специальных технических средств, имеющих функции фото- и киносъемки, видеозаписи. Знак 1.36 должен устанавливаться вне населенного пункта на расстоянии 150-300 м до места установки специальных технических средств, а в населенных пунктах — на расстоянии 50-100 м.

В местах эксплуатации стационарных специальных технических средств предусматривается установка постоянных дорожных знаков, в местах применения мобильных специальных технических средств — временных знаков на переносных стойках.

И главное — на участках дорог с разделительной полосой знак должен дублироваться на разделительной полосе!

В Беларуси появились новые дорожные знаки

38802

02.01.2019 «Вечерний Бобруйск».

С 1 января вступают в силу изменения в СТБ 1300-2014 «Технические средства дорожного движения. Правила применения», которые предполагают появление новых знаков.

Знак «мама с дочкой» можно будет увидеть рядом с пешеходными переходами вблизи школ, детских садов, учреждений здравоохранения. Этот знак дополнительной информации (табличка) будет размещаться лицевой стороной к пешеходам, пишет ABW.BY.

Внесли изменения в установку знаков для велосипедистов и пешеходов.

для пешеходного движения – не менее 1,5 м;
для велосипедного движения в одном направлении – не менее 1,75 м, в двух направлениях – не менее 2,5 м.

Для обозначения населенных пунктов сельского типа, кроме агрогородков, должны применяться знаки 5.22.1. Небольшие деревни будут обозначаться знаками поэкономнее, которые поменьше.

Дополнен СТБ знаками (с правилами установки), касающимися платных дорог. Появились знаки АЗС со станциями для зарядки. А также новые таблички 7.4.9 и 7.25.

На участках дорог, где ПДД установлено ограничение максимальной скорости 20 км/ч (в жилых зонах, дворовых и прилегающих территориях), знак 1.16.1 «Искусственная неровность» допускается не устанавливать и соответствующую разметку не наносить.

Одно из главнейших изменений – это урегулирование использования знака RADAR. Знак 1.36 «Контроль режима движения» должен устанавливаться в местах эксплуатации работающих в автоматическом режиме специальных технических средств, имеющих функции фото- и киносъемки, видеозаписи. Знак 1.36 должен устанавливаться вне населенного пункта на расстоянии 150-300 метров до места установки специальных технических средств, а в населенных пунктах – на расстоянии 50-100 метров.

В местах эксплуатации стационарных специальных технических средств предусматривается установка постоянных дорожных знаков, в местах применения мобильных специальных технических средств – временных знаков на переносных стойках.

А на участках дорог с разделительной полосой знак должен дублироваться на разделительной полосе. Это одно из важнейших новшеств, так как отсутствие дублирования знака RADAR на крупных автомагистралях ставит участников движения в неравное положение.

В Беларуси появятся новые дорожные знаки

4 января, Минск /Корр. БЕЛТА/. В Беларуси появятся новые дорожные знаки и дополнительная разметка на стояночных местах для водителей-инвалидов, станет больше фронтальных дорожных ограждений. Об этом корреспонденту БЕЛТА сообщил начальник управления безопасности и содержания автомобильных дорог «БелдорНИИ» Сергей Кабак.

С 1 января вступили в силу изменения в СТБ 1300-2014 «Технические средства организации дорожного движения». Разработчики ввели новые дорожные знаки, в их числе регламентирующие движение на пешеходных и велосипедных дорожках. Кроме того, они добавили знаки со схемой движения к пункту обслуживания системы электронного сбора оплаты за проезд BelToll, указатели направления к ним. «Ожидается увеличение количества электромобилей. Соответственно появились дорожные знаки, информирующие о станциях зарядки и АЗС, совмещенных с ними», — добавил Сергей Кабак. Появятся также некоторые новые информационные таблички.

Важные изменения коснулись установки знака, предупреждающего, что движение на участке дороги контролирует камера с фотофиксацией. «Предусмотрено обязательное дублирование на разделительной полосе. Это был больной вопрос, особенно для МКАД, потому что в условиях интенсивного транспортного потока не все водители видели этот знак», — пояснил специалист. По этим же причинам будет дублироваться знак, предупреждающий о дорожных работах.

В БелдорНИИ обращались представители Республиканской ассоциации инвалидов-колясочников. По их просьбе дополнится разметка на стояночных местах для инвалидов. Помимо привычного знака штрихами, будет обозначено пространство, которое можно будет использовать, чтобы достать инвалидную коляску из машины.

Ряд изменений внесен, чтобы снизить ущерб от ДТП, которые совершаются при наезде на торцы дорожных ограждений. «В СТБ предусмотрено применение фронтальных дорожных ограждений — специальных конструкций, благодаря которым транспортное средство при наезде не получает критических повреждений, а водитель и пассажиры — серьезных травм, — пояснил специалист. — В ближайшее время такие ограждения будут массово внедряться на дорогах». Уточнены также правила применения ограждений в зависимости от сложности дорожных условий и других факторов. Отрегулированы вопросы торцевых элементов. Их сейчас необходимо отводить в сторону и заглублять. Впервые разработаны требования к дорожным зеркалам.

Внесенные в СТБ изменения соответствуют техрегламенту Таможенного союза по безопасности автомобильных дорог. Они направлены на унификацию национальных стандартов на евразийском пространстве.-0-

Производство дорожных знаков в Беларуси

Минская область

Березино

Березинский р-н

Борисов

Борисовский р-н

Вилейка

Вилейский р-н

Воложин

Воложинский р-н

Городея

Дзержинск

Дзержинский р-н

Жодино

Заславль

Ивенец

Клецк

Клецкий р-н

Копыль

Копыльский р-н

Красная Слобода

Крупки

Крупский р-н

Логойск

Логойский р-н

Любанский р-н

Любань

Марьина Горка

Минск(7)

Минский р-н(2)

Молодечненский р-н

Молодечно(1)

Мядель

Мядельский р-н

Нарочь

Негорелое

Несвиж

Несвижский р-н

Плещеницы

Пуховичский р-н

Радошковичи

Раков

Руденск

Слуцк

Слуцкий р-н

Смиловичи

Смолевичи

Смолевичский р-н

Солигорск

Солигорский р-н

Старобин

Стародорожский р-н

Старые Дороги

Столбцовский р-н

Столбцы

Узда

Узденский р-н

Уречье

Фаниполь

Холопеничи

Червенский р-н

Червень

Брестская область

Антополь

Барановичи

Барановичский р-н

Белоозерск

Береза

Березовский р-н

Брест

Брестский р-н

Высокое

Ганцевичи

Ганцевичский р-н

Городище

Давид-Городок

Дрогичин

Дрогичинский р-н

Жабинка

Жабинковский р-н

Иваново

Ивановский р-н

Ивацевичи

Ивацевичский р-н

Каменец

Каменецкий р-н

Кобрин

Кобринский р-н

Коссово

Лунинец

Лунинецкий р-н

Ляховичи

Ляховичский р-н

Малорита

Малоритский р-н

Микашевичи

Пинск(1)

Пинский р-н

Пружанский р-н

Пружаны

Ружаны

Столин

Столинский р-н

Телеханы

Витебская область

Барань

Бегомль

Бешенковичи

Бешенковичский р-н

Богушевск

Браслав

Браславский р-н

Верхнедвинск

Верхнедвинский р-н

Витебск(1)

Витебский р-н

Глубокое

Глубокский р-н

Городок

Городокский р-н

Дисна

Докшицкий р-н

Докшицы

Дубровенский р-н

Дубровно

Езерище

Коханово

Лепель

Лепельский р-н

Лиозненский р-н

Лиозно

Миорский р-н

Миоры

Новолукомль

Новополоцк(1)

Оболь

Орша

Оршанский р-н

Освея

Подсвилье

Полоцк

Полоцкий р-н

Поставский р-н

Поставы

Россонский р-н

Россоны

Сенненский р-н

Сенно

Толочин

Толочинский р-н

Ушачи

Ушачский р-н

Чашники

Чашникский р-н

Шарковщина

Шарковщинский р-н

Шумилино

Шумилинский р-н

Гомельская область

Брагин

Брагинский р-н

Буда-Кошелево

Буда-Кошелёвский р-н

Василевичи

Ветка

Ветковский р-н

Гомель

Гомельский р-н

Добруш

Добрушский р-н

Ельск

Ельский р-н

Житковичи

Житковичский р-н

Жлобин

Жлобинский р-н

Калинковичи

Калинковичский р-н

Корма

Кормянский р-н

Лельчицкий р-н

Лельчицы

Лоев

Лоевский р-н

Мозырский р-н

Мозырь

Мозырь-11

Наровля

Наровлянский р-н

Октябрьский

Октябрьский р-н

Петриков

Петриковский р-н

Речица

Речицкий р-н

Рогачев

Рогачевский р-н

Светлогорск

Светлогорский р-н

Туров

Хойники

Хойникский р-н

Чечерск

Чечерский р-н

Гродненская область

Б. Берестовица

Березовка

Берестовицкий р-н

Волковыск

Волковысский р-н

Вороново

Вороновский р-н

Гродненский р-н

Гродно

Дятлово

Дятловский р-н

Желудок

Зельва

Зельвенский р-н

Ивье

Ивьевский р-н

Козловщина

Кореличи

Кореличский р-н

Красносельский

Лида

Лидский р-н

Мир

Мостовский р-н

Мосты

Новогрудок

Новогрудский р-н

Новоельня

Острино

Островец

Островецкий р-н

Ошмянский р-н

Ошмяны

Радунь

Россь

Свислочский р-н

Свислочь

Скидель

Слоним

Слонимский р-н

Сморгонский р-н

Сморгонь

Сопоцкин

Щучин

Щучинский р-н

Юратишки

Могилевская область

Белыничи

Белыничский р-н

Бобруйск

Бобруйский р-н

Быхов

Быховский р-н

Глуск

Глусский р-н

Горецкий р-н

Горки

Дрибин

Дрибинский р-н

Кировск

Кировский р-н

Климовичи

Климовичский р-н

Кличев

Кличевский р-н

Костюковичи

Костюковичский р-н

Краснополье

Краснопольский р-н

Кричев

Кричевский р-н

Круглое

Круглянский р-н

Могилев

Могилевский р-н

Мстиславль

Мстиславский р-н

Осиповичи

Осиповичский р-н

Славгород

Славгородский р-н

Хотимск

Хотимский р-н

Чаусский р-н

Чаусы

Чериков

Чериковский р-н

Шклов

Шкловский р-н

Новые дорожные знаки появятся на дорогах Беларуси в новом году — Минская правда

«Мама с дочкой», «Станция зарядки», «Радар» ½ Вступили в силу требования к установке новых дорожных знаков.

Как пишет автопортал ABW, на дорогах Беларуси в 2019 году появятся новые дорожные знаки. Это предусмотрено СТБ 1300-2014 «Технические средства дорожного движения. Правила применения».

Знакомим автовладельцев и пешеходов с некоторыми новыми дорожными знаками.

Мама с дочкой

С 1 января 2019 года при пересечении улицы или дороги такая табличка может приветствовать пешеходов. Таков будет знак дополнительной информации (табличка), который может устанавливаться на пешеходных переходах вблизи школ, детских дошкольных учреждений и учреждений здравоохранения и размещаться лицевой стороной к пешеходам.

Велосипедисты и пешеходы

для пешеходного движения — не менее 1,5 м;
для велосипедного движения в одном направлении — не менее 1,75 м, в двух направлениях — не менее 2,5 м.

Населенные пункты

Для обозначения населенных пунктов сельского типа, кроме агрогородков, должен применяться знак 5.22.1. Знак 5.22.2 для обозначения деревень недействителен.

Платные дороги

Станция зарядки

Электромобилей в Беларуси становится больше. Появляются и места для их зарядки. И, чтобы водитель знал на какой заправке можно «заправить» своего «электрического коня», введен новый знак. Он будет обозначен зеленым цветом.

В будущем должны появится и следующие знаки:

Радар

Самое насущное и важное дополнение к стандарту — это урегулирование использования знака RADAR. Знак 1.36 «Контроль режима движения» должен устанавливаться в местах эксплуатации работающих в автоматическом режиме специальных технических средств, имеющих функции фото- и киносъемки, видеозаписи. Знак 1.36 должен устанавливаться вне населенного пункта на расстоянии 150-300 м до места установки специальных технических средств, а в населенных пунктах — на расстоянии 50-100 м.

И главное — на участках дорог с разделительной полосой знак должен дублироваться на разделительной полосе! Отсутствие дублирования знака RADAR на крупных автомагистралях ставит участников движения в неравное положение. Теперь ситуация исправлена.

Дополнительно

На участках, где ПДД установлено ограничение максимальной скорости 20 км/ч (в жилых зонах, дворовых и прилегающих территориях), знак 1.16.1 «Искусственная неровность» допускается не устанавливать и соответствующую разметку не наносить.

ПДД РБ — Правила Дорожного Движения • Дорожные знаки

Скачать ПДД

Здесь Вы можете скачать правила дорожного движения – ПДД РБ вместе с приложениями в формате pdf.

ПДД нужно знать не только для сдачи экзамена правил дорожного движения в ГАИ но и для безопасного вождения автомобиля.

* * *

Трудно представить, как сложно выжить в современном мире без свода правил, регулирующих взаимоотношения между разными индивидуумами, субъектами хозяйствования, и т.д . Нас конечно-же интересует свод законов – ПРАВИЛА ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ; – коротко ПДД РБ (республики Беларусь).

Перечислять правила дорожного движения мы, конечно не будем, это скучно и муторно. Пусть этим занимаются автошколы. Мы просто выложим их в конце статьи, где Вы их сможете запросто скачать.

Затронем немного истории возникновения правил дорожного движения. Cовсем коротенько, так сказать, для своей эрудиции.

После штудирования этой темы в интернете, оказалось, что еще покойный Юлий Цезарь, год так 50-й до Нашей Эры, выпустил свод правил, регламентирующих движение колесниц и повозок в Древнем Риме. На некоторых улицах было введено одностороннее движение. Перемещение по городу частного “транспорта” разрешалось в определенные часы.

Затем в четвертом веке, уже Нашей Эры, отличился царь Иван III, который ввел правила пользования почтовыми трактами, за счет чего удалось ускорить доставку почты.

Следующий – Петр I, не без него родимого, издал указание, где запрещалось перемещение без возниц на “не взнузданных лошадях” .

И наконец в 1868 году перед парламентом в Лондоне был установлен первый семафор. Естественно, семафором управлял человек.

В 1893 г. во Франции были введены первые правила дорожного движения. Так запрещалось ездить по городу свыше 12 км/ч. Автопарк Парижа насчитывал 600 машин.

Автомобили в нашей стране стали появляться в конце 19-го века. И в 1996 году были созданы первые Правила Дорожного Движения в Белоруссии, которые в последствии не раз усовершенствовались и дожили до наших времен.

Лично я, думаю, что в ближайшее время, этот пережиток прошлого будет отменен. Всю власть по управлению движением на себя возьмет умная машина, называемая КОМПЬЮТЕР, а человек будет полностью отстранен от управления автомобилем.

Но пока …

Учите правила!

ПДД — правила дорожного движения (10,7 MiB, 11 568 hits)

Приложение 1 правил дорожного движения (76,8 KiB, 3 916 hits)

Приложение 2 правил дорожного движения (2,7 MiB, 3 693 hits)

Приложение 2 правил дорожного движения — Знаки. (11,9 MiB, 5 808 hits)

Приложение 3 правил дорожного движения. (104,7 KiB, 2 896 hits)

Приложение 4 правил дорожного движения. (9,3 MiB, 3 563 hits)

Приложение 5 правил дорожного движения. (1,1 MiB, 3 032 hits)

Порядок установления на придомовой территории МКД дорожных знаков

Сложно представить жизнь современного человека в большом городе без личного автотранспорта. Между тем, большое количество машин может создавать немало сложностей в отношениях между пешеходами и автолюбителями на придомовых территориях многоквартирных домов.

На практике, жильцы часто желают ограничить движение автотранспорта под окнами. Обычно это бывает связано с так называемым «сквозным» движением, а также с любителями бесплатных парковок в чужих дворах.

Какие же меры предполагает законодательство, не считая установки шлагбаума?

Условия установки дорожных знаков во дворах

В первую очередь необходимо обратить внимание на статус земельного участка, которым располагает МКД. Территория возле дома должна быть отнесена к составу общего имущества жителей. ЖК РФ относит к компетенции общего собрания жильцов утверждение решений о границах использования участка территории, на котором располагается здание. Эта норма позволит собственникам ведать вопросами по благоустройству придомовой территории, размещению дополнительных объектов, в том числе и дорожных знаков.

Ситуация оформлением территорий рядом с МКД сложилась непростая. В новостройках применяются сложившиеся требования законодательства к границам придомовых территорий, относящихся к конкретному строению. Но рядом со старыми зданиями подчас очень сложно определить границы придомовых территорий, и земля считается отнесенной к муниципальной собственности. Элементы благоустройства близ таких домов, например в виде спортплощадок или детских площадок, могут быть рассчитаны сразу на несколько МКД.

Поэтому при попытках оформить участок придомовой земли собственниками недвижимости частно необходимо учитывать интересы близлежащих жильцов близлежащих сооружений, нормы муниципального и градостроительного законодательства.

Если оформление прошло удачно и собрание состоялось, то две трети от общей суммы голосов жильцов – таково условие законного решения об установке дорожных знаков.

Соотношение прилегающей дворовой территории и дороги

Споры о разграничении прилегающих территорий и дорог актуальны и сейчас. Территория придомовой части земли МКД относится к прилегающей территории, а знаки должны устанавливаться только на дорогах. Сложность заключается в том, что к дорогам можно отнести согласно СНиП 2.07.01-89, СП 42.13330.2011 проезд, который в свою очередь рассматривается как дорога местного значения. Проезд может вести прямо к дому, т.е. находиться на прилегающей территории и фактически может быть оборудован техническими средствами для организации движения.

В Указаниях по применению дорожных знаков, утвержденных в 1983 году, дорога рассматривается как любая пригодная для движения улица, переулок или проезд. Позиция МВД России состоит в том, что указания действуют и сейчас.

В судебной практике (например, дело № 06АП-982/2017) подтверждается довод об отнесении части дорог на придомовой территории МКД к ведению местных органов власти.

Согласование установки знаков рядом с МКД

Итак, решение жильцов принято, что дальше? Следующим шагом будет получение необходимых разрешений от муниципальных властей, а также ГИБДД.

Подавая заявление в соответствующие органы, к нему необходимо приложить копии протокола принятых решений на собрании собственников. Кроме этого, документы должны содержать схему установки необходимого знака на придомовой территории МКД.

Существует возможность устанавливать дорожные знаки за счет муниципальных властей, экономя расходы ТСЖ или УО, но обычно подобные обращения не находят откликов ввиду нехватки местного бюджета.

Непосредственно в Москве установкой дорожных знаков занимается учреждение Центр организации дорожного движения (ГКУ ЦОДД).

Ответственность за несанкционированное использование дорожных знаков на придомовой территории

В случаях самовольной, без требуемых документов, установки дорожных знаков рядом с МКД, предусматривается административная ответственность в виде штрафа.

Кроме положительного решения органов местного самоуправления и ГИБДД также необходимо учитывать соответствие ГОСТу дорожных знаков.

Итог

Компания «РБ Интеллект» уже много лет успешно сотрудничает с разными объединениями собственников недвижимости, о чем свидетельствуют многочисленные положительные отзывы наших клиентов.

На сайте компании Вы можете ознакомиться с целым перечнем услуг, которые помогут решить проблему с установкой дорожных знаков:

проведение собрания ТСЖ по вопросам установки дорожных знаков на придомовой территории;
протоколирование решений, сопутствующее правовое сопровождение;
составление схем расположения знаков рядом со зданием;
составление заявлений и обращений в муниципалитеты и ГИБДД.

Дорожные знаки и знаки безопасности — RB-2b 12 «X18», предупреждающий знак для детей-инвалидов

Знаки «Осторожно, дети с ограниченными возможностями» изготовлены из алюминия 0,080 и доступны со следующими вариантами светоотражающей пленки:

1. Световозвращающая пленка инженерного класса (EG)
2. Призматическая отражающая пленка высокой интенсивности (HIP) — 10-летняя гарантия
3. Световозвращающая пленка (DG) Diamond Grade — 12-летняя гарантия

Знаковая графика наносится полупрозрачными чернилами, винилом или полупрозрачной пленкой
Атмосферостойкий алюминий для дорожного движения не ржавеет и не трескается
Изготовлено для работы на открытом воздухе в течение многих лет
Эти знаки устанавливаются непосредственно на столб, стену или забор.
Знак устойчив к выцветанию
Перфорированные монтажные отверстия 3/8 «.(Сверху и снизу)
соответствует требованиям MUTCD для использования на федеральных трассах

** Любой знак «Парковка» можно заказать со стрелкой или без нее. Пожалуйста, укажите стрелку влево, стрелку вправо или двойную стрелку при заказе. Если стрелка не указана, сообщение будет пропорционально центрировано без стрелки. Уточняйте при добавлении в корзину **

Не забудьте заказать стойку и фурнитуру для облегчения установки.

Traffic Signs & Safety, Inc.можно сделать любой нестандартный знак. Если вы не видите то, что ищете, пожалуйста, позвоните в наш офис по телефону 401-396-9840 или воспользуйтесь нашей контактной формой

MUTCD позволяет использовать три типа парковочных знаков: разрешающий, запрещающий парковку и запрещающий стоять. Однако в большинстве штатов есть еще один, более строгий, запрет на остановку. Эти знаки находятся в серии знаков R7 в MUTCD. Поскольку не все ситуации охватываются, некоторые штаты и местные органы власти имеют свои собственные стандарты в дополнение к MUTCD.

Разрешенная парковка с регулированием

Знаки этого типа позволяют парковаться как на неограниченное, так и на разное время. Эти типы часто используются вместе с парковочными счетчиками и разрешениями на парковку. Эти знаки обозначены MUTCD как зеленый на белом. Местные вариации случаются с дополнительной информацией и немного другим дизайном.

Парковка запрещена

Отсутствие парковочных знаков указывает на то, что погрузка или разгрузка во время временной остановки разрешена, а парковка — нет.На некоторых знаках, запрещающих парковку, указаны ограничения по времени, а на других — постоянные. Существуют также временные версии знаков, часто похожие по дизайну на постоянные. Эти знаки обозначены MUTCD как красный на белом, хотя иногда встречаются местные вариации.

Нет постоянного

Отсутствие установленных знаков указывает на то, что временная остановка для загрузки или разгрузки пассажиров разрешена, а парковка запрещена. Как и в случае отсутствия парковочных знаков, некоторые ограничения, отображаемые на знаках, являются постоянными, а некоторые — временными.Знаки также определены MUTCD как красный на белом, но существуют локальные вариации.

Защитное покрытие инженерного класса:

Engineer Grade Reflective — это высококачественный прочный световозвращающий материал с закрытыми линзами. Этот светоотражающий лист имеет исключительную ценность для использования в постоянных дорожных указателях. Световозвращающая пленка Engineer Grade является наиболее экономичным светоотражающим покрытием и рекомендуется для коммерческих и некритических дорожных знаков.Световозвращающая пленка Engineer Grade Отвечает применимым требованиям к применению пленки Engineer Grade для световозвращающей пленки типа I, как указано в стандарте ASTM D 4956.

Призматическое покрытие высокой плотности: лучшее соотношение цены и качества — рекомендуется

Призматическое покрытие высокой интенсивности рекомендуется там, где требуются более яркие дневные цвета и немного более высокий уровень отражения. Призматическая пленка высокой интенсивности — это прочная пленка с высокой отражающей способностью, предназначенная для дорожных знаков и указателей.Traffic Signs & Safety, Inc. рекомендует High Intensity Prismatic, так как стоимость обновления по сравнению с Engineer Grade Sheeting минимальна, она соответствует нескольким спецификациям и имеет самую низкую стоимость владения. Ключевые преимущества включают яркие дневные цвета, устойчивое к царапинам покрытие и улучшенный пакет оптики для улучшения видимости в ночное время. Гарантия на призматическую пленку высокой плотности составляет 10 лет.

Алмазная пленка:

Покрытие

Diamond Grade обеспечивает превосходный дневной цвет и высочайший уровень отражательной способности.Это наша лучшая призматическая пленка, подходящая для всех высокоскоростных дорог и городских районов, где повышенный или пониженный уровень внешней освещенности может сделать знаки менее заметными. Покрытие Diamond Grade идеально подходит для верхних направляющих и указателей направления. Многие государственные и местные муниципалитеты требуют наличия листов Diamond Grade на знаках остановки (R1-1), знаках «Не входить» (R5-1) и знаках Yield (R2-1). Дорожные знаки, изготовленные из листов Diamond Grade, обеспечивают раннее обнаружение и расширенный диапазон разборчивость знака.Соответствует спецификации ASTM D 4956-04, тип IX. Гарантия на покрытие Diamond Grade составляет 12 лет.

[PDF] Предупреждающие дорожные знаки. Схема дороги (серия W100) Направление движения (серия W200) Начало двойной проезжей части (слева) справа)

1 Схема проезда (серия W100) Продукт Т-образный перекресток Перекресток боковой дороги (слева) Код W101 W104 W107 Код TW101 TW104 …

Предупреждающие дорожные знаки Схема проезда (серия W100) Продукт

Cross Road

T-Junction

Side-Road Junction (слева)

Постоянный код

W101

W104

W107

Временный код

TW102 TW102

TW107

Разветвление на обочине дороги (справа)

Развязки в шахматном порядке (вправо-влево)

Разветвления в шахматном порядке (слева направо)

Постоянный код

W108

W109

W110

Временный код TW110

TW109

TW110

Острое соединение (половина слева)

Y-образное соединение

Конец двойной проезжей части (вправо)

Постоянный код

W112

W115

W116

0003

TW115

TW116

Конец двойной проезжей части (слева)

Начало двойной проезжей части (направо)

Начало двойной дороги adway (Слева)

Постоянный код

W117

W118

W119

Временный код

TW117

TW118

TW119

Traf ‑ Fc2000 Gentle0003

(правый круг)

Постоянный код

W201

W202

W203

Временный код

TW201

TW202

TW203

Острый изгиб (справа)

Острый изгиб3

(слева)

Остроконечный изгиб

(слева) Код

W204

W205

W206

Временный код

TW204

TW205

TW206

Продукт

Направление движения Предупреждающие дорожные знаки Направление движения (серия W200) продолжение Продукт

Заколка для волос (слева)

Извилистая дорога (вправо-влево)

Двустороннее движение

Постоянный код

W207

W208

W212

Временный код

TW207

TW208

9 TW212 9 -0002 TW208

9 TW212 9 -0002 Концы полосы

Концы левой полосы

Постоянный код

W213

W214

W215

Временный код

TW213

TW214

TW215

Traf chead Control

Traf Control Yield ”Ahead

Постоянный код

W301

W302

W303

Временный код

TW301

TW302

TW303

Traf ‑ FIC Control Ahead

9000 Perdestrian 9000 Patrol 9000 Perdestrian 9000 9000 9000 Perdestrian Control 9000 9000 9000

W305

W306

Временный код

TW304

9 0002 TW305

TW306

Пешеходы

Дети

Сельскохозяйственные животные (крупный рогатый скот)

Постоянный код

W307

W308

W310

Временный код

TW2000

TW2000 Временный код

TW2000 Туннель

Начало гравийной дороги

Постоянный код

W318

W319

W325

Временный код

TW318

TW319

TW325

Продукт

W325

Продукт

Предупреждающие дорожные знаки символические (серия W300) продолжение Продукт

Дорога сужается с обеих сторон

Неровная проезжая часть

Горки

Постоянный код

W328

W331

000

TW328

TW331

TW332

Скользкая дорога

Падающие скалы (справа)

Дорожные работы

Постоянный код

W333

W334

W336

Временный код

TW333

TW3000

TW3 Go-Ry ”Control Ahead

Переезд для грузовиков (слева)

Постоянный код

W337

W343

W344

Временный код

TW337

TW343

TW342

000 справа Временный проблесковый маячок

Drift

Постоянный код

W345

W347

W350

Временный код

TW345

TW347

TW350

Продукт

000

Постоянный код

W353

Временный код

TW353

Дорожные знаки Предупреждающие знаки Знаки опасности (серия W400) Изделие

Табличка опасности

Железнодорожный переезд

Постоянный код

W401

W402

W402 9000 9000

9000

9000 Временный TW402

TW403

Железнодорожный переезд

Шеврон с острым изгибом (одинарный)

Постоянный код

W404

W405

W406

TW402000

TW402 9 Временный код TW402

Шеврон с острым изгибом (тройной)

Т-образный шеврон

Постоянный код

W407

W408

W409

Временный код

TW402000

TW402000 Тупик / дорога закрытая шеврон

Gore Plate

Gore Chevron 90 003

Постоянный код

W410

W413

W414

Временный код

TW410

TW413

TW414

Продукт

Накладной код продукта

Продукт

Накладной код продукта

Временный код

TW415

Предупреждающие дорожные знаки повышенной видимости (серия R & W) Продукт

Фоновый знак повышенной видимости

Фоновый знак повышенной видимости с текстом

Фоновый знак повышенной видимости Комбинация нормативных / предупреждающих сигналов

Постоянный код объезда

Временный код

TRA

TRB

TRC

Фоновый знак высокой видимости 2 x Regulatory

Фоновый знак высокой видимости с текстом

High Visibility Background Sign с текстом

Комбинация предупреждений 900 03

Продукт

Ограничение трафика

Постоянный код

Временный код

TRD

TWB

TWC

Фон с высокой видимостью

9 Подпись 2 x Regulatory2000

Продукт

Плата за проезд

Постоянный код

RB-OTHER

Временный код

TWD

TRB-OTHER

Минимальные внешние размеры в миллиметрах относительно ограничения скорости в километрах в час

Направление движения Серия W200

Ограничение скорости на борту (км / ч)

S (мм)

0-60

900

61-100

1200

81-120

Маркеры опасности W400 Series

Ограничение скорости на борту (км / ч)

S (мм)

0-60

900

61-100

1200

81-120

1500

Символическая серия W300

1500

Ограничение скорости на борту (км / ч)

W401 W402 LxH (км / ч)

W403 W404

W405 W406 LxH

(км / ч)

W407 W408 LxH (км / ч)

W409 W410 LxH (км / ч)

W411

W413

W414

W415

LxH (км / ч)

ДxВ (км / ч)

W416 W417 ДxВ (км / ч)

0-60

150 x 600

1015

450 x 450

1350-450

2700 — 450

1200-450

300-600

600-150

600 x 300

61-100

200 x 800

1200

500 x 450

1350-450

2700 — 450

1800 — 300

466 — 800

900 — 450

800 — 200

81 — 120

250 x 100 0

1200

600 x 600

1800-600

2400-600

2400-400

466-800

1200-600

1000-250

11 9000f3

Предупреждающие дорожные знаки Предупреждающий знак Classi и предупреждающие знаки с цветовым кодом

Ограничение скорости на борту (км / ч)

ДхВ (мм)

0-60

900

60-100

1200

81-120

1500

Постоянное продвижение Предупреждение

Подкласс

Движение символической схемы дороги Серия W100 Серия W200 Серия W300

Временное добавление информации

Высокая видимость плюс мигающие желтые сигналы

Высокая видимость

Ключ к информации, приведенной в каталоге Постоянный временный знак Нет Знак №

Информационная табличка Мигает желтый сигнал

Маркеры постоянной опасности Временные

Маркер объекта

Маркер кривой Название знака Постоянно Временные цвета знаков Цвета знаков

Каталог продукции ATS

Безопасное возвращение людей домой каждый день.

ATS Traffic начиналась как служба аренды заграждений в 1966 году. С тех пор мы расширились и стали крупнейшим производителем дорожных знаков в западной Канаде и специалистом по продукции для управления дорожным движением для муниципальных, провинциальных и федеральных правительственных учреждений. Имея пятьдесят лет работы в сфере дорожного движения, филиалы в пяти провинциях Канады и более 300 сотрудников, ATS Traffic предлагает больше, чем продукты для обеспечения безопасности дорожного движения: наша основная цель — безопасно доставлять людей домой каждый день. Как сертифицированный производитель 3M, мы гордимся тем, что производим высококачественные вывески и оборудование для управления дорожным движением для всех уровней муниципальных, провинциальных и федеральных органов власти, а также подрядчиков по обслуживанию дорог, коммунальных предприятий, дорожных строителей, строительных компаний и ресурсосберегающих компаний. отрасли.Мы соблюдаем все провинциальные спецификации для вывесок и устройств управления движением и предоставляем полный спектр услуг по проектированию и дизайну, парковке, аренде оборудования и нестандартных решениях для дорожного движения. С помощью наших программ, основанных на решениях, мы предоставляем экспертные знания от концепции до завершения проектов как в государственном, так и в частном секторе. ATS Traffic также является активным сторонником инициативы Vision Zero, и как надежный лидер в области безопасности дорожного движения мы стремимся сократить количество дорожно-транспортных происшествий для всех участников дорожного движения.Это означает работу как с государственным, так и с частным сектором в сфере образования, инженерии и взаимодействия для достижения конечной цели — нулевого количества смертельных случаев, связанных с дорожно-транспортными происшествиями, и нулевого уровня серьезных травм. Благодарим вас за выбор ATS Traffic, и мы надеемся на совместную работу, чтобы сделать наши дороги безопаснее для всех. С уважением,

Бобби Кантера Главный операционный директор

Эдмонтон

Саскатун

Калгари

Лэнгли

Регина

Виннипег

Свяжитесь с нами

Все места TF 800.661.7346 Альберта

Британская Колумбия

Эдмонтон 9015 14 Street NW Edmonton, AB T 780.440.4114

Калгари 9800 Endeavour Drive SE Calgary, AB T 403.248.3241

Лэнгли 200-20351 Дункан Уэй Лэнгли, Британская Колумбия T 604.530.9908

E [email protected] atstraf f ic.ca | С 1966 г.

Саскачеван

Манитоба Виннипег 982 Пауэлл-авеню

Регина 410A Хендерсон Драйв Регина, SK T 306.522.0511

Saskatoon 806C 43 Street E Saskatoon, SK T 306.242.4407

Виннипег, МБ Т 204.233.1600

E [email protected] atstraf f ic.ca | С 1966 г.

Приведенная выше информация может быть изменена. Для получения наиболее точного местоположения и контактной информации посетите страницу atstraffic.ca/locations

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Содержание

The ATS Traffic Story Безопасное строительство инфраструктуры Создание более безопасных сообществ Создание более умных городов Наши услуги

4 6 7 9

10 18 24 27 39 57 65 75 93 97

Производство вывесок Программа умных вывесок Знаки: Альберта

: Британская Колумбия: Манитоба: Саскачеван

Крепления для знаков Обнаружение движения при парковке

Дорожные устройства Безопасность дорожного движения Разметка тротуара Замкнутое пространство Зима и прочие условия

103 155 163 171 177 180

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.около

История движения ATS

Еще в 1966 году единственным продуктом для обозначения опасности на рынке был факел — примитивное устройство, наполненное керосином и горящим фитилем. Человек по имени Лорн Хупер хотел создать более безопасное устройство, поэтому он разработал проблесковый маячок, прикрепленный к стальной баррикаде. Лорн основал небольшую компанию под названием Alberta Traffic Supply Ltd., которая была первой компанией по аренде заградительных проблесковых огней в Западной Канаде. Вооруженный горсткой визиток и большим энтузиазмом, Лорн представил свой продукт Эдмонтону.Остальное, как говорится, уже история.

На протяжении многих лет Lorne удовлетворяла растущие потребности строительной отрасли. Его компания росла, и в результате его усилий ATS Traffic расширилась и стала крупнейшим сертифицированным 3M производителем знаков и специалистом по управлению дорожным движением в Западной Канаде. Мы работаем с такими сообществами и муниципалитетами, как ваше, чтобы создавать более безопасные сообщества. Теперь, имея шесть офисов в четырех провинциях и около 300 сотрудников, ATS Traffic предлагает больше, чем просто продукты для обеспечения безопасности дорожного движения: мы безопасно доставляем людей домой каждый день.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Открытие Alberta Traffic Supply Ltd.

Второй филиал в Калгари, Альберта

Третий филиал в Регине, Саскачеван

Запуск WAPSI — Услуги по охране рабочей зоны в качестве подразделения по закрытию полосы движения

Приобретена компания Trafco, которая занимается установкой и внедрением интеллектуальных транспортных систем.

Открытие нашего филиала в Лэнгли (Британская Колумбия)

Guide Signs Industries Ltd.Подразделению, отвечающему за туристические дорожные указатели компании Alberta Transportation, требуется

Куплены две компании-флагманы — Union Traffic и DC Traffic для расширения услуг в Британской Колумбии.

Открытие нашего филиала в Виннипеге (Манитоба)

ATS Traffic Ребрендинг компании с использованием единого названия и идентичности

ATS Traffic Group Объединила все наши предприятия в одну группу с похожей идентичностью, но разными названиями

IntelliTrafik Открытие нашего проектно-конструкторского отдела

Безопасное строительство инфраструктуры Создание более безопасных сообществ Создание более умных городов

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.около

Безопасное строительство инфраструктуры

В ATS Traffic мы работаем с подрядчиками по обслуживанию шоссе, строителями дорог, строительными компаниями, коммунальными предприятиями и различными промышленными клиентами, чтобы разрабатывать, внедрять и управлять своими рабочими зонами с помощью нашей обширной команды. Эта услуга позволяет им сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего, а мы позаботимся о логистике управления движением, что включает в себя координацию и установку оборудования сертифицированными специалистами по управлению движением на рабочем месте.Наше подразделение уличных услуг также предлагает полный набор дополнительных услуг, включая установку продуктов, услуги по разработке и проектированию TAS, закрытие полос движения, маркировку и программы технического обслуживания оборудования. Проекты тяжелого строительства, такие как дорожное строительство и техническое обслуживание, часто предполагают наличие рабочих зон, где водители сталкиваются с дополнительными проблемами безопасности, такими как путаница в маршрутах, изменение дорожных знаков и информационная перегрузка с дополнительными указателями. Это, в сочетании с присутствием рабочих в непосредственной близости от проезжей части, требует, чтобы к безопасности рабочей зоны относились с повышенным вниманием.При работе с соблюдением сроков и бюджета необходимо оценивать риски и надлежащим образом управлять ими. Вот тут-то и появляется ATS Traffic.

Службы управления дорожным движением и сигнализация

Затухание при аварии

Безопасность замкнутого пространства

Оценка и управление проектами

Барьерные системы

Аренда оборудования

Монтажные работы

Дизайн и управление активами

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.около

Создание более безопасных сообществ

ATS Traffic работает с сообществами и муниципалитетами по всей Западной Канаде, чтобы создать более безопасные дорожные системы для своих граждан. Инициатива «Более безопасные сообщества» была разработана в связи с выявленной нашими клиентами потребности в более тесном стратегическом партнерстве и повышении квалификации. Компания ATS Traffic работает уже более 50 лет, и некоторые из наиболее важных уроков, которые мы извлекли, заключаются в том, что инциденты не происходят изолированно, снижение рисков дорожного движения не является универсальным для всех и необходимо сбалансировать бюджеты. с проблемами безопасности — это постоянная проблема.Наша цель — лучше понять наиболее важные проблемы безопасности дорожного движения в вашем районе, поскольку они уникальны для размера вашего населения, существующей инфраструктуры, бюджета и внутренних ресурсов. Выявление и приоритезация потребностей и создание набора целей и действий — первая часть нашего процесса «Более безопасные сообщества». Учитывая текущее состояние ваших дорог и доступные вам ресурсы, ATS Traffic может посоветовать наиболее экономичный, но эффективный способ снижения риска и снижения ответственности.

Безопасность пешеходов

Управление трафиком

Умные рабочие зоны

Переезды железнодорожные

Ограждение и система защиты от столкновений

Мероприятия на открытом воздухе

Опасные погодные условия

Безопасность

Программа Smart Sign

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Что такое умный город?

Умный город — это совокупность терминов, используемых для описания процесса проектирования города или городского развития, которое является более гибким и устойчивым для поддержания жизни — в районах, пересекающих дороги, управление дорожным движением, канализационные системы, безопасность, здоровье и все другое. аспекты технологии.Другими словами, умные города используют технологии для улучшения жизни жителей. Когда дело доходит до приложений для обеспечения безопасности дорожного движения, интеллектуальные устройства и технологии позволяют городам создавать более взаимосвязанные системы дорожного движения. Это означает больше данных и понимания, повышение эффективности и общую безопасность водителей, велосипедистов и пешеходов. В ATS мы называем их приложениями управления трафиком. Умное управление трафиком — это использование систем и программного обеспечения для регулирования транспортного потока в городе в ответ на спрос в режиме реального времени.Есть несколько компонентов, которые определяют то, что делает город «умным», когда дело доходит до управления дорожным движением. К ним относятся: ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ МОНИТОРИНГ ОБМЕН ИНФРАСТРУКТУРОЙ ОБМЕН ИНФОРМАЦИЕЙ

БЕЗОПАСНОСТЬ, БЛАГОПОЛУЧИЕ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПОДКЛЮЧЕНИЕ И СВЯЗЬ

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Построение умных городов

ATS Traffic работает с городами и муниципалитетами по всей Канаде над внедрением «умных» приложений.По данным Всемирной организации здравоохранения, 50 процентов населения мира проживает в городах, и это население ежегодно увеличивается почти на 2 процента (в среднем). Рост городской жизни, несомненно, влияет на безопасность и эффективность наших транспортных систем. Благодаря количеству доступных технологий муниципалитеты и города могут опередить управление дорожным движением и снижение рисков, инвестируя в более интеллектуальные технологии и используя платформы открытых данных. Канадские дороги по-прежнему страдают от дорожно-транспортных происшествий, приводящих к смерти или серьезным травмам, со в среднем почти 2000 смертельных случаев в год.Это критически важная область для умного управления дорожным движением, которая напрямую влияет на безопасность ваших жителей. Канадское правительство в настоящее время финансирует общенациональную программу «Умные города» стоимостью 75 миллионов долларов, чтобы поддержать муниципалитеты в их усилиях по обеспечению большей взаимосвязанности. Имеется финансирование для технологических инвестиций, и мы можем помочь вам выбрать, какие системы будут наиболее эффективными и экономичными для вашего бюджета!

Приоритет и приоритет сигнала трафика

Управление перекрестками и подключение

Обнаружение, сбор и анализ данных

Техническое обслуживание и поддержка

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.около

Наши услуги

Каждая дорога, каждое окружение и каждая ситуация индивидуальны. Правила транспортировки вашей провинции предназначены для применения только в идеальных условиях. Поскольку идеальные условия существуют редко, вот где мы и подходим. Мы эксперты в области дорожного движения и любим сложные задачи. Если вам это нужно, мы это сделаем.

КТО МЫ ПОМОГАЕМ

Строители дороги

Строительство

P3s и генеральные подрядчики

Муниципалитеты

Промышленное

Общественные учреждения

Мы можем работать с вами, чтобы решить любую проблему, независимо от того, насколько долгим или сложным является проект.Полный спектр наших услуг включает перекрытие полос движения, аренду, составление чертежей, консультации, установку и техническое обслуживание — все под одной крышей. Наш обширный инвентарь также включает более широкий ассортимент, большее количество и лучшее качество продукции, чем у любого из наших конкурентов. Наша команда может настроить и удалить ваш сайт. Каждая из наших рабочих областей разработана таким образом, чтобы соответствовать коду каждый раз с первого раза. Соблюдение провинциальных правил и положений может быть дорогостоящим, но когда вы работаете с нами, мы сводим эти расходы к минимуму.Мы также берем на себя любые юридические риски, связанные с вашим сайтом, поэтому вам не нужно о них беспокоиться. Мы знаем о безопасности, а вы знаете свою отрасль. Позвольте нам сделать нашу работу, а вы — свою.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Услуги по перекрытию полосы движения Надлежащее управление движением и перекрытие полос движения являются ключевой частью любого проекта строительства дороги, крупного мероприятия или придорожных работ. Будь то строительный проект или особое мероприятие в вашем районе, ATS Traffic может предоставить услуги по закрытию любой полосы движения.Наши решения с полным спектром услуг позволяют сосредоточиться на том, что у вас получается лучше всего, от проектирования и разработки до программ установки продуктов, маркировки и обслуживания оборудования, а мы позаботимся об управлении вашим трафиком. Есть своя команда? Нет проблем — у нас есть целый парк товаров, доступных для аренды и продажи. Нужны нам для доставки, установки, обслуживания и снятия? Мы тоже можем это сделать.

Мы закрываем полосы движения и объезжаем движение уже более 30 лет. У наших бригад есть опыт, чтобы справиться с любой сферой обслуживания, будь то строительство дорог или особое мероприятие в вашем районе.Каждый компонент, от продажи и аренды до рабочей силы и движения транспорта, обрабатывается ATS Traffic и нашей командой сертифицированных специалистов по дорожному движению. Мы встретимся с вами на месте, чтобы обсудить ваши потребности, а затем передадим эту информацию нашим дизайнерам. Они, в свою очередь, будут использовать наши системы AutoCAD для создания временного плана управления движением для закрытия. В зависимости от того, где вы находитесь и если это необходимо, мы также можем разработать стратегию размещения транспортных средств (TAS) и передать ее в соответствующее правительство.Если план будет одобрен, мы сможем двигаться дальше. Мы предлагаем сочетание консалтинга, проектирования и разработки, аренды и обслуживания, поэтому, когда вы работаете с нами, заботитесь о каждой детали. Мы также предоставляем услуги перенаправления и пометки, включая людей, необходимых для управления сайтом. Мы можем регулярно проверять ваш сайт и оставаться там столько, сколько мы вам понадобимся.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

On-Street Services Наша команда On Street Services разрабатывает, внедряет и управляет рабочими зонами для строительства, чрезвычайных ситуаций, технического обслуживания и специальных мероприятий.Эта услуга позволяет нашим клиентам сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего, а мы берем на себя логистику контроля над трафиком. Эти услуги включают в себя координацию и установку оборудования нашей командой сертифицированных технических специалистов по управлению трафиком на рабочем месте. Каждый компонент стратегии размещения транспорта может быть обработан нашей командой обслуживания на улице, в том числе:

⋅ Закрытые полосы движения и объезды ⋅ Размещение оборудования ⋅ Продажа и аренда продукции

⋅ Услуги по регистрации Техническое обслуживание оборудования ⋅ Дежурное обслуживание

⋅ Установки

IntelliTrafik Design & Drafting Services

ATS предоставляет качественные услуги по обеспечению безопасности дорожного движения в течение почти двадцати лет и имеет ресурсы для разработки лучших в отрасли стратегий и планов управления дорожным движением.IntelliTrafik, отдел проектирования, разработки и консультирования ATS Traffic, предлагает нишевые услуги по проектированию безопасности дорожного движения и консультационные услуги дорожным властям, муниципалитетам и подрядчикам, уделяя особое внимание качеству, технологиям и обслуживанию клиентов мирового класса. IntelliTrafik ориентирован на будущее транспорта и предлагает услуги, которые дополняют инфраструктуру умного города, инициативы Vision Zero и соображения уязвимых участников дорожного движения.

Стратегии и планы размещения на дорогах Умные рабочие зоны Постоянные ИТС / Умные города Пешеходные переходы Движение успокаивающее Общее пространство / Дизайн для уязвимых пользователей дороги ДИЗАЙН

Проверки безопасности дорожного движения при эксплуатации Переезды через железнодорожные переезды Знак инвентаризации Рабочие зоны Движение успокаивающее ограждение Проверки аварий АУДИТЫ

Asset Management Sign Inventory LIDAR Services DATA

Управление проектом Происхождение — Изучение мест назначения Количество / классификация транспортных средств Консультации по общей безопасности дорожного движения КОНСАЛТИНГ

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.около

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Обзор аренды Если ваш проект или мероприятие длится несколько дней или недель, но менее 170 дней, аренда оборудования — лучшее решение, чем покупка собственного. У нас самое качественное оборудование и более широкий ассортимент продукции, чем у любой другой компании на дороге. Наши бригады привозят оборудование на место, устанавливают его и снимают после завершения мероприятия или проекта. ПРОДУКТЫ ДЛЯ ЗАКРЫТИЯ ПОЛОС, ДОСТУПНЫЕ ДЛЯ АРЕНДЫ: Дорожные прицепы ⋅ Городские — 4880 Мини-доски для сообщений ⋅ Городские — 548 Малые доски для сообщений ⋅ Городские / шоссе — 320 средних доск для сообщений

ПОЧЕМУ АРЕНДА? Правильное оборудование для работы: универсальная стратегия может стоить дороже в ходе проекта.Арендуя оборудование, необходимое для выполнения конкретных работ, вы можете быть уверены в том, что у вас есть именно то оборудование, которое необходимо для правильного и своевременного выполнения работы. Доставка на рабочую площадку: Имея в своем распоряжении автопарк, мы можем доставить вам необходимое оборудование на рабочее место в тот день, когда оно вам понадобится. Экономия времени и места на рабочей площадке. Экономия затрат: арендуя оборудование, вы избегаете капиталовложений, связанных с покупкой, ремонтом, хранением и перемещением оборудования с работы на работу. Позволяя вам сохранить свой капитал для других проектов и возможностей.Увеличьте свою заемную способность: аренда оборудования не отображается в балансе как обязательства. Что позволит вам лучше показать соотношение активов и пассивов. Дополните свой существующий парк: если у вас уже есть какое-то оборудование, аренда позволит вам заполнить пробелы в тех проектах, где ваш существующий парк просто может не подходить для работы.

⋅ Автомагистрали — 1210 больших досок для сообщений ⋅ Автомагистрали — 1500 больших табло сообщений ⋅ Городские / автомагистрали — 4825 стрелок ⋅ Прицепы с солнечными камерами / охранные прицепы ⋅ Прицепы с солнечной подсветкой ⋅ Прицепы с радарными досками

⋅ Прицепы со знаком скорости с радаром ⋅ Знак ограничения скорости

Светофоры ⋅ Маленькие светофоры на тележке ⋅ Средние светофоры на прицепе ⋅ Большие потолочные светофоры на прицепе

Указатели и обозначения ⋅ Указатели рабочей зоны провинции ⋅ Стенды указателей рабочей зоны ⋅ Баррикады рабочей зоны — шоссе ⋅ Баррикады рабочей зоны — город Обозначение рабочей зоны

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.около

Позвольте нам делать то, что у нас получается лучше всего, чтобы вы могли делать то, что у вас получается лучше всего. Когда дело доходит до установки, мы лучшие в своем деле. Мы знаем, какие продукты надежны, и держим их на складе, а также следим за тем, чтобы они были правильно установлены, чтобы ваш проект работал без сбоев. Мы хорошо знаем вывески и делаем все: от изготовления вывески до сборки конструкции и ее установки в земле. Что касается устройств управления трафиком, мы можем установить оборудование в любом месте дороги, минимально влияя на движение транспорта.Наша команда по обслуживанию на улице обладает опытом, чтобы гарантировать, что все ваши установки будут выполнены правильно. Наша бригада также оснащена необходимыми инструментами, в том числе полностью оборудованным аварийным грузовиком для скоростных дорог с высокой интенсивностью движения. ATS Traffc поставляет и устанавливает W-образную балку, тройную балку, кабельный барьер высокого напряжения и глушители ударов. Сотрудничайте с ATS и присоединяйтесь к нашей партнерской программе Traffc, чтобы воспользоваться преимуществами ежегодного соглашения о поставке ограждений, которое позволяет ATS удовлетворять ваши потребности по запросу и по лучшей цене. У нас есть запасные части и комплектные для обработки концов перил, такие как Fleat 350 и SKT 350, как в стальных, так и в деревянных конструкциях.Наш специалист по решениям для подавления сбоев может порекомендовать подходящий аттенюатор для правильного применения, а наша команда по установке позаботится обо всем остальном. Мы также устанавливаем базовые и сложные системы парковки, а также расширенные системы обнаружения, упреждения трафика, обнаружения транспортных средств и системы автоматизации транспортных потоков. Это может включать ввод в эксплуатацию, когда системы уже установлены, но должны быть активированы командой, которая их понимает.

ЗАЧЕМ ИМЕЮТ УСТАНОВКУ ATS TRAFFIC? ⋅ Сокращение времени / затрат на логистику от производителя вывесок до монтажной бригады.

⋅ Монтажная бригада обеспечивает соответствие или превышение городских, муниципальных, провинциальных или TAC спецификаций. ⋅ Опыт ATS обеспечивает эффективность, которая сокращает время работы в полевых условиях, что сокращает задержки движения и риски для персонала.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Установка вывески

Вывеска памятника из пенопласта

Мы являемся крупнейшим производителем вывесок в Западной Канаде и поставляем только вывески высочайшего качества с использованием материалов 3M.Все наши сигналы соответствуют обязательным спецификациям, и наша команда по установке может обеспечить наземную установку вывесок с двумя или более опорными стойками для вывесок. Наша монтажная бригада знакома со стандартами Транспортной ассоциации Канады, которые гарантируют, что ваши вывески будут соответствовать и / или превосходить требования, снижая риск ответственности.

Знаки из пенопласта, поставляемые ATS, обычно стоят 1/3 стоимости традиционных знаков из кирпича и раствора, обеспечивая при этом внешний вид высокого качества.Конструкция и установка знаков позволяют установить более безопасный автономный знак на случай аварии с сильным ударом. Материалы, из которых состоят знаки из пенопласта, менее опасны, чем знаки из бетона / кирпича. Система также включает отколовшиеся посты на случай инцидента.

Знак управления активами

Устройства управления движением

Может быть трудно узнать, какие знаки существуют, особенно в больших регионах и отдаленных районах. Это незначительное неудобство становится серьезной проблемой, если используются или исчезают неправильные вывески; и в результате кто-то ранен или убит.Мы позаботимся об инвентаризации, отчетности, составлении бюджета и замене всех ваших вывесок. Мы избавляем вас от хлопот и ответственности при управлении вашим инвентарём вывесок.

Дорожное разграничение повышает безопасность дорожного движения — помогает людям выбирать подходящую траекторию и скорость движения транспортного средства, а также обеспечивает безопасное и эффективное движение по дороге. Дороги с более высокой интенсивностью движения обычно имеют более высокий уровень разграничения. У нас есть лучшие в отрасли продукты и опыт их правильной установки, что обеспечивает долгий срок службы.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Ограждение и конец

Противоударные подушки

ATS Traffc поставляет и устанавливает самые прочные изделия для установки ограждений, отвечающие всем федеральным, провинциальным и местным требованиям. Мы устанавливаем ограждения для различных целей, включая шоссе, мосты, основные и второстепенные дороги. Кроме того, мы предоставляем услуги для различных применений в частном секторе, включая торговые центры, автостоянки, защиту зданий или имущества, защиту водопропускных труб или дренажных труб и подпорные стены.Наши бригады имеют обширную подготовку и опыт и знают, как правильно и безопасно завершить проект, сохраняя при этом рентабельность и вовремя.

Наш ассортимент противоударных подушек может использоваться в самых разных областях, и наш обученный персонал может гарантировать, что они установлены в соответствии с производственными спецификациями и будут работать в соответствии с назначением. Противоударные подушки — это устройства, предназначенные для уменьшения повреждений конструкций, транспортных средств и автомобилистов в результате столкновения транспортных средств. Эти глушители ударов предназначены для поглощения кинетической энергии сталкивающихся транспортных средств, чтобы поддерживать физическую целостность пассажиров и водителей и снижать вероятность травм или смерти.

Коммерческая парковка

Технические услуги

Мы работаем с крупными распределительными центрами, коммерческими парковками и складами, чтобы предоставлять продукты и услуги, соответствующие их потребностям. Сюда входят: ⋅ Временное и постоянное разграничение (стр. 118) ⋅ Подвижные столбики (стр. 116) ⋅ Постоянная разметка тротуара (стр. 163) ⋅ Бордюры для парковки (стр. 94) ⋅ Стандартные и специальные указатели и многое другое!

Продукты

Intelligent traffic становятся все более распространенными на наших дорогах, и для надлежащей поддержки этого технического оборудования вам нужны опытные команды, которые обеспечат его правильное функционирование.Наш отдел технического обслуживания в настоящее время поддерживает все продукты ATS для интеллектуальных транспортных систем (ITS). Они в основном используются в наших продуктах для парковок и электронных перекрестков, которые требуют ввода в эксплуатацию, обучения и послепродажной поддержки.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Производство вывесок

Как сертифицированный производитель 3M, ATS Traffic является лидером отрасли в производстве вывесок на протяжении десятилетий.Используя принципы методологии бережливого производства, наш производственный процесс с каждым годом продолжает улучшаться за счет достижений в области технологий и непоколебимой приверженности сокращению отходов, эффективности и бережливому производству. За последние несколько лет в нашем производственном процессе произошли значительные улучшения в эффективности и сокращении отходов за счет использования принципов бережливого производства в качестве руководства. Наш центральный производственный объект в Эдмонтоне, Альберта, представляет собой комплексное производственное предприятие для всех аспектов процесса создания знака, баррикады или нестандартного транспортного средства.

Сюда входят: ПРЕДМЕТ ДЛЯ ИЗГОТОВЛЕНИЯ МЕТАЛЛА

В пик сезона мы производим около 1000 знаков в день.

СОЗДАНИЕ ПАНЕЛЕЙ СВАРОЧНАЯ КРАСКА СБОРКА ИСКУССТВО И ПЛАН ЭКСТРУДИРОВАННЫЕ ПАНЕЛИ ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ АКТИВАМИ (ПРОГРАММА SMART SIGN)

ГАРАНТИЙНОЕ ПРОИЗВОДСТВО ЦИФРОВЫХ И ЭКРАНОВ 3M

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Подложки: экструдированный алюминий

Наши экструдированные алюминиевые панели для автомобильных дорог предназначены для размещения больших наземных и надземных информационных указателей, указателей и указателей.Панели имеют ширину 30 см (12 дюймов) и длину 732 см (24 дюйма) (одинарная длина), но их можно комбинировать для получения любой требуемой длины / высоты. Светоотражающая пленка 3M наматывается на отдельные экструдированные панели, буквы и / или символы вырезаются на компьютере и вручную наносятся на основу. Эти панели затем скрепляются вместе в поле, чтобы сформировать законченный знак. Экструдированные алюминиевые лезвия для названий улиц Экструдированные алюминиевые лезвия являются предпочтительной подложкой для муниципальных указателей с названиями улиц. Экструзионная конструкция «собачья кость» долговечна и работает вместе с нашими скобками для названий улиц.Наши указатели с названиями улиц двусторонние и отражают листы 3M ™ с призматическим покрытием высокой интенсивности или Diamond Grade ™ на полотнах из экструдированного или плоского алюминия. Стандартные цвета — белые символы на зеленом фоне, белый на синем или черный на белом. Стандартная ширина полотна составляет 15 см (6 дюймов) или 23 см (9 дюймов) и доступна различной длины, рассчитанной для соответствия названию улицы. Также доступны декоративные указатели с названиями улиц, которые дополняют любую муниципальную программу благоустройства. Фанера (HDO / Crezone) Панели HDO (High Density Overlay) изготавливаются из высококачественной фанеры для наружного применения.HDO содержит более высокое содержание смолы для влагостойкости и обеспечивает отличную основу для нанесения световозвращающей пленки. Идеально подходит для вывесок строительных площадок, проектных вывесок, обозначений подразделений, указателей недвижимости, рекламных щитов, двойных вывесок и многого другого. Древесина, доступная толщиной 1/2 и 3/4 дюйма, рекомендуется для вывесок размером 120 см x 120 см (4’x4 ’) и выше. Если у вас есть вопросы относительно деревянных поверхностей HDO или Crezone, свяжитесь с нами для получения дополнительной информации. Coroplast Материал Coroplast, который в промышленности называют «Corex» или «Coro», в основном используется для временных и рекламных вывесок.Идеально подходит для указателей на лужайках (выборы, рабочие места, продажи, рекламные акции и т. Д.), А также для обозначений недвижимости, указателей на объектах для новостроек. Магнитный Наш магнитный материал имеет прочную белую виниловую поверхность, идеально подходящую для всех ваших потребностей в магнитных знаках. Он может быть напечатан трафаретной печатью или окрашен, но не предназначен для струйной печати. Стандартным является материал толщиной 30 мм, который подходит для магнитов транспортных средств и более. Чем выше мельница, тем толще магнит и, следовательно, более прочная вывеска.

Под подложкой в производстве знаков понимается физическая поверхность, на которую наносятся чернила и / или защитное покрытие.Почти все материалы, используемые при изготовлении вывесок, имеют набор чернил или ламинат, которые используются специально для долговечности. Мы всегда подбираем материалы с подходящим набором чернил и / или ламинатом для достижения оптимального качества и долговечности. Материалы также подбираются к основанию и имеют диапазон качества от 1 до 12 лет. Алюминий (плоский лист) Плоский лист алюминия является наиболее распространенной подложкой для вывесок, предназначенных для длительного использования, и является нашей подложкой №1. Наши алюминиевые заготовки производятся на наших производственных предприятиях.Наши стандартные заготовки производятся с закругленными углами, отверстиями 7/16 ”для монтажа и соответствуют требованиям Транспортной ассоциации Канады (TAC). Доступны в других размерах. Наш алюминий на 50% толще, чем у многих наших конкурентов. Мы используем тяжелый алюминиевый сплав для знаков, который долговечен и не подвержен ржавчине даже в суровых погодных условиях, его нелегко повредить или согнуть. Стандарт знакового алюминиевого сплава ASTM 5052-h48 составляет 0,081 дюйма (2 мм). Наш алюминий очищенный и обезжиренный,

и обрезанные края для предотвращения травм.⋅ Вывеска листовой алюминий марки 5052-h48 ⋅ .081 ”(2 мм), толщина

⋅ Максимальная прочность 39000 фунтов на квадратный дюйм (минимум) ⋅ Предел текучести 32000 фунтов на квадратный дюйм (минимум) ⋅ Выравнивание при растяжении (этот метод выравнивания обеспечивает превосходную плоскостность алюминиевого листа) ⋅ Эти спецификации являются отраслевым стандартом и приняты большинством государственных учреждений и муниципалитетов

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

ПРИМЕЧАНИЕ. Некоторые производители вывесок будут пытаться поставлять алюминий некачественного качества и выдавать его за алюминий для вывесок.Более мягкие свойства алюминия общего назначения делают его полезным в производстве вентиляционных каналов и в электротехнической промышленности для изготовления стяжных проводов. Более мягкие внутренние свойства затрудняют визуальное обнаружение без фактического тестирования физических свойств алюминия. Это можно сделать с помощью ручного пробойника Whitney для листового металла или протестировать в независимой фирме, занимающейся проектированием металлов. Со временем вывески, изготовленные из алюминия потребительского качества, начнут гнуться и разрушаться. ⋅ P.S.I. определяется как «фунты на квадратный дюйм» ⋅ Выравнивание натяжения — это превосходный процесс выравнивания листа ⋅ Стандарт для выравнивания без натяжения — отклонение 5/16 от плоского ⋅ Все указанные спецификации взяты из «Стандартов и данных по алюминию» и Полистирол / стирол с высокой ударопрочностью (HIPS) от Aluminium Association обеспечивает однородную матовую поверхность с легкостью печати для одно- или двухсторонней печати. Этот продукт из полистирола, доступный в виде листов HIPS или рулонов, особенно подходит для цифровой печати дисплеев, графики POP, знаков, переводов, бирок и карточек WHMIS / TDG.Его также можно вырезать по контуру, придав ему любую желаемую форму. Защитные пленки и пленки Как производитель, имеющий сертификат 3M ™, компания ATS Traffic производит все знаки и устройства управления дорожным движением исключительно из световозвращающей пленки 3M. 3M предлагает полную линейку постоянных и временных светоотражающих пленок для высококачественного контроля дорожного движения, указателей и устройств разметки. Компания 3M была пионером в разработке световозвращающей пленки и продолжает оставаться лидером, отвечающим меняющимся визуальным требованиям автомобилистов всех возрастов в сегодняшней сложной и требовательной дорожной среде.Эти призматические изделия 3M намного более экологичны, чем их аналоги с бисером. Процесс производства призматических отражающих пленок снижает выбросы ЛОС на 97% и потребление энергии на 72% по сравнению с изделиями из бисера. Светоотражающие пленки 3M — это выбор компании ATS Traffic и большинства крупных правительственных агентств Канады.

Световозвращающая пленка 3M ™ Diamond Grade ™ DG³, серия 4000 Современная кубическая призматическая световозвращающая пленка, обеспечивающая оптимальные характеристики на большинстве расстояний обзора.Его оптические элементы возвращают к драйверам почти 60 процентов доступного света — почти вдвое больше, чем у других призматических покрытий. Покрытие DG³ соответствует стандартам ASTM типа IX и ASTM типа XI. Он разработан как замена для многих типов светоотражающих знаков, используемых сегодня. Он доступен во всех стандартных цветах трафика и флуоресцентных цветах. Призматическая световозвращающая пленка 3M ™ серии 3930 Высокоинтенсивная световозвращающая пленка с уникальной конструкцией, обеспечивающая высокий уровень световозвращения для различных транспортных и коммерческих ситуаций.Неметаллическая световозвращающая пленка с микропризматическими линзами предназначена для изготовления световозвращающих долговечных знаков контроля дорожного движения, устройств контроля дорожного движения в рабочей зоне и разграничителей, которые при эксплуатации открываются вертикально. Превосходит ASTM D 4956 Spec Type III и IV. Призматическое световозвращающее покрытие 3M ™ Engineer Grade серии 3430 соответствует стандарту ASTM D4956, тип I и представляет собой неметаллический отражающий лист с микропризматическими линзами, предназначенный для изготовления некритичных дорожных знаков, устройств рабочей зоны и разграничителей, которые открываются вертикально во время эксплуатации.Виниловые пленки для вывесок 3M ™ (неотражающие) Винил — это облицовочный материал, который наиболее широко используется в индустрии коммерческих знаков и знаков безопасности. Это очень универсальный материал, доступный в широком диапазоне цветов и текстур: полупрозрачный, непрозрачный, зеркальный, травленный, противозачаточный или автомобильный. Мы можем печатать в высоком разрешении прямо на белом или прозрачном виниле. Срок службы материала 5-7 лет.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

Защитная пленка 3M ™ (стр.O.F) Серия 1160

Цифровые вывески могут изготавливаться из различных материалов для любого применения. Эти прочные отпечатки созданы, чтобы выдержать испытание временем. Доступны следующие типы листов для цифровой печати: • Винил • Инженерный сорт (EG) • Призматический с высокой интенсивностью (HIP) • Бриллиантовый сорт (DG 3) Доступные материалы для цифровой печати включают: • Дерево

Цифровые вывески и декали Как производитель, сертифицированный 3M ™, ATS Traffic производит все вывески и устройства управления дорожным движением исключительно с использованием светоотражающей пленки 3M.3M предлагает полную линейку постоянных и временных светоотражающих пленок для высококачественного контроля дорожного движения, указателей и устройств разметки. Компания 3M была пионером в разработке световозвращающей пленки и продолжает оставаться лидером, отвечающим меняющимся визуальным требованиям автомобилистов всех возрастов в сегодняшней сложной и требовательной дорожной среде. Эти призматические изделия 3M намного более экологичны, чем их аналоги с бисером. Процесс производства призматических отражающих пленок снижает выбросы ЛОС на 97% и потребление энергии на 72% по сравнению с изделиями из бисера.Светоотражающие пленки 3M — это выбор компании ATS Traffic и большинства крупных правительственных агентств Канады. Цифровая печать производит продукт, аналогичный домашнему принтеру, но в гораздо большем масштабе. Некоторые из преимуществ цифровой печати включают: экономичность (нет необходимости печатать трафареты или заказывать оптом), возможность печати по требованию, возможность использовать переменную печать и быстрое время выполнения работ. Применяемая в качестве защитного покрытия для знаков для легкой очистки поверхностей знаков от грязи и граффити, защитная пленка 3M ™ 1160 может решить растущую проблему городских граффити, создавая защитный слой, устойчивый к граффити.Защитная пленка 3M ™ 1160 Protective Overlay Film — это прочная прозрачная пленка, устойчивая к растворителям и используемая в качестве защитного покрытия для нанесения на световозвращающую пленку и винил 3M. 3M ™ Scotchcal ™ Gloss Overlaminate 8518 Overlaminate 8518 обеспечивает глянцевое покрытие, напоминающее краску, оптимизированное для быстрорастущего рынка автомобильной пленки. Его превосходные характеристики приспосабливаемости обеспечивают быстрое и легкое нанесение в глубокие каналы и сложные кривые. Overlaminate 8518 разработан специально для использования с графикой, напечатанной цифровым способом, и на него распространяется ограниченная гарантия в рамках гарантии производительности 3M.Пленка 3M ™ ElectroCut ™ серии 1170 Прочная прозрачная пленка акрилового цвета. Он покрыт прозрачным самоклеящимся клеем, защищенным съемной подкладкой. Доступен в различных цветах.

• Алюминий • Коропласт • Поли

Указанные обозначения и наклейки являются только примерами. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы получить расценки на ваши собственные вывески.

Каталог продукции ATS Traffic 2019

atstraff ic.ca

3M Отдел безопасности на транспорте

Флуоресцентная технология.Применяется для безопасного возвращения семей домой.

Около 3M В 3M мы применяем науку в

совместных способов улучшить жизнь каждый день. С оборотом в 30 миллиардов долларов наши 90 000 сотрудников связываются с клиентами по всему миру. Основанная в 1951 году, 3M Canada была одной из первых международных дочерних компаний, открытых 3M, с головным офисом и производственной площадкой в Лондоне, Онтарио, где работают около 800 из 1800 сотрудников компании. Узнайте больше о творческих решениях 3M мировых проблем на сайте www.3M.ca или в Twitter @ 3M_Canada. 3M и 3M Science. Применительно к жизни. являются товарными знаками 3M. Используется по лицензии в Канаде. Пожалуйста, утилизируйте. Отпечатано в Канаде. © 2018, 3М. Все права защищены. 1802-11179-Е

Почему Vision Zero важен для 3M. Когда дело доходит до транспортной безопасности, каждый играет свою роль. От городских улиц до автомагистралей, мы все должны стремиться помочь избежать смертей и травм в результате дорожно-транспортных происшествий. Наша роль как подразделения безопасности на транспорте 3M — использовать 3M Science, чтобы сделать дороги безопасными и помочь канадцам безопасно добраться домой к своим семьям.Вот почему 3M Canada гордится тем, что придерживается философии Vision Zero и вносит свой вклад в сокращение числа смертельных случаев и травм среди уязвимых участников дорожного движения до нуля.

3M ™ MCS ™ ‘1BB1> DI6? B $ B1ɣ31DB9H6? B ™ ǧǬǨǫ «# $ 12Ŋ # ‘1BB1> DI6? B $ B1ɣ3’1BB1> DI 5B9? 41> 49 = 9D54» 5 = 54I1DB9H6? BCD1> 41B4DB1ɣ3 3? B54 2

Отдел размещения и дизайна — Расположение и дизайн — Бизнес

ДОКУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ VDOT
Отдел размещения и проектирования

Стандарты VDOT для дорог и мостов

Добро пожаловать на веб-страницу стандартов дорожного и мостового транспорта Департамента транспорта Вирджинии (VDOT).

Издание стандартов VDOT для автомобильных дорог и мостов 2016 года выпущено только в электронном формате, и печатные копии больше не предоставляются. Онлайн-версия стандартов VDOT Road and Bridge в формате PDF — это официальный набор стандартных чертежей для всех проектов VDOT.

Стандартные чертежи VDOT не распространяются и не предлагаются в каком-либо формате CADD (например, microstation.dgn или autocad.dwg).

Примечание для пользователей стандартов VDOT Road & Bridge:

Стандартные чертежи, содержащиеся в стандартах VDOT Road & Bridge, представляют собой подписанные и запечатанные инженерные чертежи, которые являются материалами VDOT и Содружества Вирджиния, защищенными авторским правом.Политика VDOT заключается в том, чтобы предлагать Стандартные чертежи в безопасном электронном формате, и каждый Стандарт доступен на этом веб-сайте. Планировочные сборки, использующие стандарты для дорог и мостов, должны ссылаться на каждый используемый стандарт. Вставка стандартных чертежей в сборки планов VDOT, населенных пунктов или частных застройок, а также изменение стандартных чертежей каким-либо образом не допускается.

Для конкретных приложений проекта специальные проектные чертежи, основанные на стандартах VDOT, должны включать все детали, примечания, размеры и количества, необходимые для полной конструкции объекта.Чертежи должны выполняться под непосредственным контролем профессионального инженера, имеющего лицензию Содружества Вирджинии, который подписывает и опечатывает чертеж и принимает на себя профессиональную ответственность за дизайн.

См. IIM LD-243 для получения дополнительной информации о подписании и опечатывании специальных проектных чертежей и измененных стандартов.

Стандарты оборудования для обеспечения безопасности на дорогах (ограждение и бетонный барьер) являются устройствами, прошедшими краш-тест, и не могут быть изменены для конкретных приложений проекта.

Текущая редакция

Требуется для проектов уровня 1 с датой объявления 22 ноября 2016 г. (не соответствует критериям на федеральном уровне), 13 декабря 2016 г. (правомочно на федеральном уровне). Требуется для проектов уровня 2 с датой объявления 14 февраля 2017 г.
.

Предыдущие электронные издания

Все файлы, доступные на этой веб-странице, отформатированы как файлы PDF и могут быть просмотрены с помощью программного обеспечения Adobe Reader.Он доступен на сайте www.adobe.com.

Инструкции по использованию Adobe Reader см. В файлах справки, включенных в программное обеспечение.

Информация, представленная в электронных версиях Стандартов для дорог и мостов, является продуктом и защищена авторским правом Министерства транспорта Вирджинии (VDOT) и предназначена для использования только в информационных целях и не предназначена для продажи или иного распространения с целью получения прибыли. .

Хотя эти данные были проверены VDOT, VDOT не дает никаких явных или подразумеваемых гарантий относительно точности, полноты, надежности и удобства использования этой информации.

VDOT не несет ответственности за неправильные результаты или ущерб, возникшие в результате использования этой информации.

Все пользователи должны прямо оградить VDOT от какой-либо ответственности или убытков из-за вируса или любой другой компьютерной или программной проблемы, связанной с этими файлами.

Последнее изменение страницы: 16 августа 2021 г.

Live Wire: Город и штат регулируют размещение знаков — Новости — The Fayetteville Observer

В: Я живу в районе Западных озер Арран.У нас есть проблема с людьми, которые размещают знаки «потерянное животное», «распродажа во дворе» и т. Д. На знаках остановки в нашем районе. Есть ли закон против этого? R.B., Fayetteville

A: Несомненно, такие законы существуют как на уровне города, так и на уровне штата.

Во-первых, город, у которого есть очень конкретные законы о том, какие знаки могут быть разрешены для рекламы дворовых продаж в соответствии с Кодексом города 15-34.

Три указателя размером не более четырех квадратных футов разрешены на участке, где проводится продажа двора, и пять указателей размером не более двух квадратных футов разрешены с письменного разрешения собственника, на котором размещены эти знаки.

Лицо, нарушившее одно из этих положений, может быть оштрафовано на 50 долларов.

Что касается других знаков, коды городов также четко прописаны. В кодексах говорится, что эти «знаки для стрельбы» запрещены или прикреплены к «любому бордюру, тротуару, столбу, столбу, забору, гидранту, мосту, другому знаку или другой поверхности, общественной скамейке, уличному фонарю или любому дереву, камню или другому. природный объект, расположенный на, над или напротив любой общественной улицы или общественной собственности; … или уличным знакам, установленным городом на столбах для обозначения названий улиц.”

В этой части кода есть исключения, основанные на общественных интересах, безопасности и предупреждениях. Это включает в себя политические знаки; разрешение предприятиям размещать вывески для торжественных открытий, распродаж о прекращении деятельности и обозначения праздничных мероприятий; особенные события; парковка и доступ для инвалидов; временные знаки реконструкции, ремонта или строительства; и информационные знаки, такие как направления парковки и расположение туалетов.

Эти и многие другие знаки разрешены без разрешения, но есть ограничения по размеру, для их установки требуется разрешение от владельцев собственности и ограничение продолжительности их демонстрации.

В городе также запрещены знаки на проезжей части или над проезжей частью. Исключение составляют центральный район, правительственные знаки и положения кодекса для так называемого «альтернативного плана указателей», который позволяет проявить творческий подход в особых обстоятельствах.

Чтобы сообщить о знаке, который, по вашему мнению, нарушает городские правила, вы можете позвонить в городской колл-центр 1-FAY по телефону 910-433-1FAY (1329). Колл-центр работает с 8.00 до 17.00. С понедельника по пятницу.

Район Н.По словам официального представителя Эндрю Барксдейла, у Министерства транспорта есть свои правила для знаков.

«Мы не допускаем личных знаков на наши дорожные знаки. И мы также не допускаем личных знаков в полосе отвода NCDOT. (Исключение составляют знаки политического двора.) », — написал Барксдейл в электронном письме.

«Мы активно удаляем личные знаки, когда они проходят вдоль межгосударственных и других маршрутов с контролируемым доступом. Мы также удаляем личные знаки на других полосах проезда штата, когда эти знаки представляют опасность или другие проблемы.

Барксдейл сказал, что автомобилисты могут уведомлять NCDOT о знаках, которые, по их мнению, могут представлять опасность. В Фейетвилле все могут звонить по телефону 910-364-0600.

«Нормально иметь личные знаки на частной собственности возле государственных дорог, но только не на полосе отвода — обычно это травянистая обочина или канава вдоль дороги». — Сьюзан Терли

Live Wire стремится ответить на вопросы, представляющие общий интерес, и на потребительские темы. Инициалы используются для идентификации задающих вопросы при наборе имен.Свяжитесь с Live Wire по адресу [email protected] или по телефону 486-3516.

sharathsrini / Traffic-Sign-Classifier: Это алгоритм классификатора, который может классифицировать немецкие дорожные знаки. Он использует старую добрую сверточную сеть, вдохновленную моделью Nvidia, используемой в их беспилотном автомобиле.

Глубокое обучение

Проект

: создание классификатора распознавания дорожных знаков

В этой записной книжке предоставляется шаблон для поэтапной реализации вашей функциональности, необходимой для успешного завершения этого проекта.Если требуется дополнительный код, который нельзя включить в записную книжку, убедитесь, что код Python успешно импортирован и при необходимости включен в вашу заявку.

Примечание : После того, как вы завершили все реализации кода, вам необходимо завершить свою работу, экспортировав iPython Notebook в виде HTML-документа. Перед экспортом записной книжки в HTML необходимо запустить все ячейки кода, чтобы рецензенты могли увидеть окончательную реализацию и выходные данные.Затем вы можете экспортировать записную книжку, используя меню выше и выбрав \ n «, «Файл -> Загрузить как -> HTML (.html) . Включите готовый документ вместе с записной книжкой в качестве отправляемого материала.

Помимо реализации кода, необходимо завершить запись. Запись должна быть завершена в отдельном файле, который может быть файлом уценки или документом в формате PDF. Существует шаблон для написания статьи, который можно использовать для руководства процессом написания. Завершение шаблона кода и шаблона записи будет охватывать все рубрики этого проекта.

Рубрика содержит «Выдающиеся предложения» по расширению проекта сверх минимальных требований. Выделяющиеся предложения не являются обязательными. Если вы решите следовать «выдающимся предложениям», вы можете включить код в эту записную книжку Ipython, а также обсудить результаты в файле записи.

Примечание. Ячейки Code и Markdown можно запустить с помощью сочетания клавиш Shift + Enter . Кроме того, ячейки Markdown можно редактировать, как правило, дважды щелкнув ячейку, чтобы перейти в режим редактирования.

Шаг 0: загрузка данных

 маринад импортный
импорт ОС
импортировать numpy как np
импорт csv
случайный импорт
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортная копия
импорт cv2
импортировать тензорный поток как tf
из преобразования импорта изображения
из skimage.transform import warp, SimilarityTransform, AffineTransform
от экспозиции импорта скимэджа
из sklearn.utils import shuffle
из случайного импорта numpy
из tensorflow.contrib.layers import flatten
print («Пакеты загружены»)

# Загрузить маринованные данные
# TODO: заполните это в зависимости от того, где вы сохранили данные обучения и тестирования.

training_file = '/ home / carnd / Классификатор дорожных знаков / поезд.п'

validation_file = '/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / valid.p'
test_file = '/home/carnd/Traffic-Sign-Classifier/test.p'

с open (training_file, mode = 'rb') как f:
    поезд = pickle.load (f)
с open (validation_file, mode = 'rb') как f:
    действительный = pickle.load (f)
с open (testing_file, mode = 'rb') как f:
    test = pickle.load (f)

X_train, y_train = поезд ['особенности'], поезд ['ярлыки']
X_valid, y_valid = valid ['features'], valid ['labels']
X_test, y_test = test ['features'], test ['labels']

 печать ()
print ("Форма изображения: {}".формат (X_train [0] .shape))
Распечатать()
print ("Обучающий набор: {} образцы" .format (len (X_train)))
print ("Набор для проверки: {} образцы" .format (len (X_valid)))
print ("Тестовый набор: {} образцы" .format (len (X_test)))

  Форма изображения: (32, 32, 3)

Учебный набор: 34799 образцов
Набор для валидации: 4410 образцов
Набор тестов: 12630 образцов

Шаг 1. Сводка и исследование набора данных

Консервированные данные представляют собой словарь с 4 парами ключ / значение:

«функции» — это 4-мерный массив, содержащий необработанные пиксельные данные изображений дорожных знаков (количество примеров, ширина, высота, каналы).
«метки» — это одномерный массив, содержащий идентификатор метки / класса дорожного знака. Файл signnames.csv содержит сопоставления id -> name для каждого идентификатора.
'sizes' — это список, содержащий кортежи (ширина, высота), представляющие исходную ширину и высоту изображения.
'coords' — это список, содержащий кортежи (x1, y1, x2, y2), представляющие координаты ограничивающего прямоугольника вокруг знака на изображении. ЭТИ КООРДИНАТЫ ПРИНИМАЮТ ОРИГИНАЛЬНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ.ВЫБРАННЫЕ ДАННЫЕ СОДЕРЖАТ ВЕРСИИ ИЗМЕНЕННОГО РАЗМЕРА (32 на 32) ЭТИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Заполните сводку основных данных ниже. Используйте методы python, numpy и / или pandas для вычисления сводки данных вместо жесткого кодирования результатов. Например, метод формы панды может быть полезен для вычисления некоторых итоговых результатов.

Предоставьте базовую сводку набора данных с помощью Python, Numpy и / или Pandas

 ### Замените каждый вопросительный знак соответствующим значением.### Используйте методы python, pandas или numpy вместо жесткого кодирования результатов

# TODO: количество обучающих примеров
n_train = len (X_train)

# TODO: количество примеров проверки
n_validation = len (X_valid)


# TODO: Количество тестовых примеров.
n_test = len (X_test)


# TODO: Какова форма изображения дорожного знака?
image_shape = X_train [0] .shape

# TODO: Сколько уникальных классов / меток имеется в наборе данных.
n_classes = len (np.unique (y_train))

print ("Количество обучающих примеров =", n_train)
print ("Количество примеров тестирования =", n_test)
print ("Количество примеров проверки =", n_validation)
print ("Форма данных изображения =", image_shape)
print ("Количество классов =", n_classes)

  Количество обучающих примеров = 34799
Количество тестовых примеров = 12630
Количество примеров валидации = 4410
Форма данных изображения = (32, 32, 3)
Количество классов = 43

Включить поисковую визуализацию набора данных

Визуализируйте набор данных о немецких дорожных знаках, используя обработанный файл (ы).Это открытый вариант, предлагаются следующие варианты: нанесение изображений дорожных знаков, нанесение количества каждого знака и т. Д.

Примеры Matplotlib и страницы галереи — отличный ресурс для визуализации на Python.

ПРИМЕЧАНИЕ: Рекомендуется сначала начать с чего-нибудь простого. Если вы хотите сделать больше, вернитесь к нему после того, как завершите остальные разделы. Может быть интересно посмотреть на распределение классов в наборе для обучения, проверки и тестирования.Распределение такое же? Есть ли больше примеров одних классов, чем других?

 ### Здесь находится код визуализации исследования данных.
### Не стесняйтесь использовать столько ячеек кода, сколько необходимо.
импортировать matplotlib.pyplot как plt
# Визуализации будут показаны в записной книжке.
% matplotlib встроенный

Построение гистограмм для данных

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (10,5))
ширина = 0,7
unique_tr, counts_tr = np.unique (y_train, return_counts = True)
plt.bar (unique_tr, counts_tr, width, alpha = 0.5, label = 'train set', color = 'g')
plt.legend (loc = 'верхний правый')
ax.set_xlabel ('Ярлыки')
ax.set_ylabel ('Счетчик')

plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / histogram_1.jpg')

fig, ax = plt.subplots (figsize = (10,5))
ширина = 0,7
unique_v, counts_v = np.unique (y_valid, return_counts = True)
plt.bar (unique_v, counts_v, width, alpha = 1, label = 'validation set', color = 'r')
ax.set_xlabel ('Ярлыки')
ax.set_ylabel ('Счетчик')

plt.legend (loc = 'верхний правый')
plt.show ()

plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / histogram_2.jpg ')

fig, ax = plt.subplots (figsize = (10,5))
ширина = 0,7
unique_t, counts_t = np.unique (y_test, return_counts = True)
plt.bar (unique_t, counts_t, width, alpha = 1, label = 'test set', color = 'b')
plt.legend (loc = 'верхний правый')
ax.set_xlabel ('Ярлыки')
ax.set_ylabel ('Счетчик')

plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / histogram_3.jpg')
plt.show ()

Обзор набора данных и исследование

Я использовал библиотеку matplotlib для вычисления сводной статистики набора данных дорожных знаков:

Размер обучающей выборки — 34799 изображений RGB.Размер проверочного набора — 4410 изображений RGB. Размер тестового набора — 12630 RGB изображений. Форма изображения дорожного знака (32,32,3). Количество уникальных классов / меток в наборе данных — 43.

Получение этикеток из файла

sign-names.csv

 с open ('signnames.csv', 'r') как f:
    reader = csv.reader (f)
    следующий (читатель, Нет)
    sign_names = список (читатель)

label = np.unique (y_train)
для метки в этикетках:
    label_indices = np.where (y_train == label) [0]
    fig = plt.рисунок (figsize = (10, 10))
    для i в диапазоне (10):
        rand_index = random.choice (label_indices)
        sub = fig.add_subplot (10, 10, i + 1)
        sub.imshow (X_train [rand_index], interpolation = 'ближайший')
    plt.suptitle (str (метка) + ':' + sign_names [метка] [1])
    plt.show ()

Шаг 2. Разработка и тестирование модельной архитектуры

Разработайте и внедрите модель глубокого обучения, которая учит распознавать дорожные знаки.Обучите и протестируйте свою модель на немецком наборе данных о дорожных знаках.

Реализация LeNet-5, показанная в классе в конце урока CNN, является хорошей отправной точкой. Вам нужно будет изменить количество классов и, возможно, предварительную обработку, но кроме этого, это подключи и работай!

При использовании решения LeNet-5 из лекции вы должны ожидать, что точность набора проверки составит около 0,89. Чтобы соответствовать спецификациям, точность набора для валидации должна быть не менее 0,93. Можно получить и более высокую точность, но 0.93 — это минимум для успешной подачи проекта.

При рассмотрении этой проблемы следует учитывать различные аспекты:

Архитектура нейронной сети (переоснащена или недостаточно?)
Поэкспериментируйте с методами предварительной обработки (нормализация, от RGB до оттенков серого и т. Д.)
Количество примеров на этикетке (у некоторых их больше, чем у других).
Генерировать поддельные данные.

Вот пример опубликованной базовой модели по этой проблеме.Не обязательно быть знакомым с подходом, используемым в статье, но рекомендуется попробовать читать подобные статьи.

Предварительная обработка набора данных (нормализация, оттенки серого и т. Д.)

Как минимум, данные изображения должны быть нормализованы так, чтобы данные имели нулевое среднее значение и равную дисперсию. Для данных изображения (пиксель - 128) / 128 — это быстрый способ приблизительно нормализовать данные, и его можно использовать в этом проекте.

Другие этапы предварительной обработки необязательны. Вы можете попробовать разные методы, чтобы увидеть, улучшит ли это производительность.

Используйте ячейку кода (или несколько ячеек кода, если необходимо) для реализации первого шага вашего проекта.

Этапы предварительной обработки данных:

Когда мы делаем снимок с помощью телефона вечером без вспышки, видим ли мы, что изображение немного темнее? Когда мы делаем снимок со слишком большим количеством источников света вокруг вас, изображение становится слишком ярким. Ни одна из этих двух ситуаций не дает нам изображения хорошего качества. Человеческий глаз любит контраст в изображениях. Это означает, что яркие области должны быть действительно яркими, а темные области должны быть действительно темными.Почти все приложения и сервисы, которые вы используете сегодня, включают эту функцию, по крайней мере, хорошие. Итак, как нам сделать одно из этих темных (или ярких) изображений и улучшить его качество?

1. Equalize_histogram (изображение) применяет алгоритм CLAHE к изображению RGB

Что ж, один из способов добиться этого — использовать выравнивание гистограммы. Когда мы берем изображение и применяем к нему выравнивание гистограммы, то, по сути, мы манипулируем значениями пикселей, чтобы сделать его более приятным или понятным.Вы смотрите на все значения пикселей в изображении и извлекаете гистограмму изображения. Гистограмма в основном показывает, сколько пикселей у вас есть для каждого возможного значения пикселя.

В типичном изображении в градациях серого значения находятся в диапазоне от 0 до 255. Ось X на гистограмме будет содержать значения от 0 до 255, а ось Y будет содержать количество пикселей в изображении для каждого значения. На темном изображении больше пикселей будет сосредоточено ближе к нижнему краю гистограммы. Например, значения могут находиться в диапазоне от 0 до 100.На изображении мы можем иметь значения от 0 до 255. Таким образом, мы тратим впустую значения от 101 до 255. Во время выравнивания мы берем значения от 0 до 100 и растягиваем их до диапазона от 0 до 255. Это Таким образом, вы используете все доступные значения, и изображение будет иметь гораздо лучший контраст.

Когда вы снимаете цветное изображение, оно обычно находится в формате RGB. Выравнивание гистограммы применимо к одноканальному изображению, а изображение RGB имеет три канала (красный, синий и зеленый).

Выравнивание гистограммы — нелинейный процесс. Разделение каналов и выравнивание каждого канала в отдельности неверны. Выравнивание включает значения интенсивности изображения, а не цветовые компоненты. Таким образом, для простого цветного изображения RGB выравнивание гистограммы не может применяться непосредственно к каналам. Его необходимо наносить таким образом, чтобы значения интенсивности выравнивались, не нарушая цветовой баланс изображения. Итак, первый шаг — преобразовать цветовое пространство изображения из RGB в одно из цветовых пространств, которое отделяет значения интенсивности от цветовых компонентов.Некоторые из возможных вариантов: HSV / HLS, YUV, YCbCr и т. Д. YCbCr предпочтительнее, поскольку он разработан для цифровых изображений. Выполните выравнивание гистограммы на плоскости яркости Y. Теперь преобразуйте полученное изображение YCbCr обратно в RGB.

https://goo.gl/HaHRS4

 def equalize_histogram (изображение):
    изображение = image.astype (np.uint8)
    image_yuv = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2YUV)

    # выравниваем гистограмму канала Y
    clahe = cv2.createCLAHE (clipLimit = 10.0, tileGridSize = (8,8))
    image_yuv [:,:, 0] = клэхэ.применить (image_yuv [:,:, 0])

    # преобразовать изображение YUV обратно в формат RGB
    image_output = cv2.cvtColor (image_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)
    вернуть image_output

2. нормализация (X) выполняет два этапа:

(i) equalize_histogram (image) для каждого изображения в X (ii) Линейная нормализация изображения

Рассмотрим, как нейронная сеть узнает свои веса. C (NN) обучаются, непрерывно добавляя векторы ошибок градиента (умноженные на скорость обучения), вычисленные из обратного распространения, к различным весовым матрицам по всей сети по мере прохождения обучающих примеров.

Здесь стоит обратить внимание на «умноженное на скорость обучения».

Если бы мы не масштабировали наши входные обучающие векторы, диапазоны наших распределений значений признаков, вероятно, были бы разными для каждой функции, и, таким образом, скорость обучения вызвала бы поправки в каждом измерении, которые бы (пропорционально говоря) отличались друг от друга. Мы могли бы чрезмерно компенсировать поправку в одном измерении веса и недокомпенсировать в другом.

Это неидеально, поскольку мы можем оказаться в колеблющемся (неспособном центрироваться на лучших максимумах в пространстве затрат (весов)) или в медленном (перемещающемся слишком медленно, чтобы добраться до лучших максимумов) состоянии.

Конечно, можно иметь скорость обучения по весу, но это еще больше гиперпараметров, которые нужно ввести в и без того сложную сеть, которые нам также придется оптимизировать, чтобы найти. Обычно скорость обучения — скаляры.

Таким образом, мы пытаемся нормализовать изображения, прежде чем использовать их в качестве входных данных для алгоритма NN (или любого другого алгоритма на основе градиента).

https://goo.gl/WsiVSs

 def нормализация (X):
    X_n = np.empty (shape = X.shape)
    а = 0,1
    б = 0,9
    для i, img в enumerate (X):
        temp = equalize_histogram (img)
        X_max = np.amax (темп)
        X_min = np.amin (темп)
        X_n [i] = a + (темп - X_min) * (b - a) / (X_max - X_min)
    возврат X_n

 test_image = X_train [np.random.randint (0, X_train.shape [0])]
fig, axarray = plt.subplots (1,1)
axarray.imshow (test_image, interpolation = 'ближайший')
axarray.set_title («Исходное изображение»)
plt.show ()
plt.savefig ('Оригинал.jpg', bbox_inches = 'плотно')
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / Original.jpg')

fig, axarray = plt.subplots (1,1)
test_image_eqhist = equalize_histogram (test_image)
Axarray.imshow (test_image_eqhist, interpolation = 'ближайший')
axarray.set_title («Гистограмма» + '\ n' + «выравнивание»)
plt.show ()
plt.savefig ('Histogram-Equlaization.jpg', bbox_inches = 'плотно')

f, axarray = plt.subplots (1,1)
test_image_norm = нормализация (np.expand_dims (test_image, axis = 0))
axarray.imshow (test_image_norm [0], interpolation = 'ближайший')
axarray.set_title («Нормализация»)
plt.show ()
plt.savefig ('Normalisation.jpg', bbox_inches = 'плотно')

Дополнение данных и функции

Обработка данных в нашем случае выполняется в два этапа:

Адаптивное выравнивание гистограмм CLAHE. Этот метод улучшает контраст изображения за счет вычисления гистограмм для разных частей и перераспределяет яркость по изображению. В случае Немецкой базы данных дорожных знаков многие изображения слишком темные или слишком яркие, поэтому балансировка яркости потенциально поможет сделать наборы данных более единообразными и повысить точность классификации.Описанная процедура может быть выполнена в три этапа (взятых отсюда): * Преобразование в цветовое пространство YUV * Алгоритм CLAHE, применяемый к каналу Y * Преобразование обратно в цветовое пространство BGR

https://goo.gl/p1eX51

Обработка данных

Немецкая база данных дорожных знаков очень неоднородна по манере, что означает, что некоторые классы содержат больше изображений, чем другие. В дополнение к этому изображения, принадлежащие к одному классу, могут изменяться с точки зрения нейронной сети, таким образом, знак может быть размытым, смещенным, или может быть виден под разными углами (что вызывает искажение перспективы) и т. Д.Чтобы смоделировать вариации данных в пределах одного класса, я решил расширить набор данных. Увеличение данных производилось несколькими способами:

1. Поворот на случайный угол (от -20 до 20 градусов) — моделирует базовую неопределенность угла знака по отношению к кадру изображения.

2. Переводы — моделирует дорожные знаки в разных местах на рисунке

3. Трансформация Афина — моделирование эффекта искажения перспективы ()

4.Вариация яркости — моделирует изменение уровня яркости для исходного набора данных. их комбинации

Расширенный набор данных можно получить двумя способами:

augment_brightness (image) — изменяет яркость изображения с коэффициентом от 0.25 и 1.0 с использованием библиотеки opencv

https://goo.gl/FuiJwC

 def augment_brightness (изображение):
    изображение = image.astype (np.uint8)
    image1 = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_RGB2HSV)
    random_bright = np.random.uniform (0,25, 1)
    изображение1 [:,:, 2] = изображение1 [:,:, 2] * random_bright
    image1 = cv2.cvtColor (изображение1, cv2.COLOR_HSV2RGB)
    вернуть изображение 1

rotate_20_rand (X) — поворачивает изображение на случайный (от -20 до 20 градусов) угол с помощью skimage.transform

 def rotate_20_rand (X):
    результат = 255 * преобразование.rotate (X, angle = np.random.uniform (-20, 20), mode = 'edge')
    результат = result.astype (np.uint8)
    вернуть результат

translation (X) — переводит изображение на $ \ pm $ 10 пикселей с помощью skimage.transform

 def перевод (X):
    результат = 255 * warp (X, transform.SimilarityTransform (translation = (np.random.uniform (-10, 10), np.random.uniform (-10, 10))), mode = 'edge')
    результат = result.astype (np.uint8)
    вернуть результат

affine_transform (X) — применяет аффинное преобразование из изображения.преобразовать с случайно выбранные параметры для угла сдвига и масштаба

 определение affine_transform (X):
    результат = 255 * деформация (X,
                  transform.AffineTransform (scale = (np.random.uniform (0,7, 1,3), np.random.uniform (0,7, 1,3)), shear = np.random.uniform (-0,3, 0,3)),
                  режим = 'край')
    результат = result.astype (np.uint8)
    вернуть результат

image_augment (X) — изменить изображение, объединив функции выше

Глубокие нейронные сети

, в частности сверточные нейронные сети (CNN), особенно хорошо справляются с задачами классификации изображений.Было даже показано, что современные CNN превосходят человеческие возможности в распознавании изображений.

Чтобы избежать высоких затрат на сбор тысяч обучающих изображений, было разработано увеличение изображений для генерации обучающих данных из существующего набора данных. Увеличение изображения — это процесс получения изображений, которые уже есть в наборе обучающих данных, и манипулирования ими для создания множества измененных версий одного и того же изображения. Это дает больше изображений для обучения, но также может помочь раскрыть наш классификатор более широкому спектру ситуаций освещения и окраски, чтобы сделать наш классификатор более надежным.Вот несколько примеров различных дополнений из библиотеки imgaug.

 def image_augment (X):
    п = np.random.randint (1,6)
    если n == 1:
        результат = affine_transform (augment_brightness (X))
    elif n == 2:
        результат = перевод (augment_brightness (X)). astype (np.uint8)
    elif n == 3:
        результат = rotate_20_rand (augment_brightness (X)). astype (np.uint8)
    elif n == 4:
        результат = affine_transform (перевод (X)). astype (np.uint8)
    elif n == 5:
        результат = перевод (rotate_20_rand (X)).astype (np.uint8)
    еще:
        результат = rotate_20rand (affine_transform (X)). astype (np.uint8)
    результат = result.astype (np.uint8)
    вернуть результат

 test_image = X_train [np.random.randint (0, X_train.shape [0])]

 fig, axaxarray = plt.subplots (1,1)
axaxarray.imshow (test_image, interpolation = 'ближайший')
axaxarray.set_title ("Исходный" + '\ n' + "изображение")
plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / original.jpg')

 fig, axaxarray = plt.subplots (1,1)
axaxarray.imshow (augment_brightness (test_image), interpolation = 'ближайший')
axaxarray.set_title («Яркость» + '\ n' + «увеличено»)
plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / Brightness_augmented.jpg')

 fig, axaxarray = plt.subplots (1,1)
axaxarray.imshow (rotate_20_rand (test_image), интерполяция = 'ближайший')
axaxarray.set_title ("Вращение")
plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / Rotation.jpg')

 fig, axaxarray = plt.subplots (1,1)
axaxarray.imshow (перевод (test_image), интерполяция = 'ближайший')
axaxarray.set_title ("Перевод")
plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / Transalation.jpg')

 fig, axaxarray = plt.участки (1,1)
axaxarray.imshow (affine_transform (test_image), интерполяция = 'ближайший')
axaxarray.set_title ("Affine" + '\ n' + "преобразование")
plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / Affine_Transformation.jpg')

 def set_augment (X):
    aug_X = np.empty (shape = X.shape, dtype = np.uint8)
    для i, img в enumerate (X):
        aug_X [i] = image_augment (img)
    возврат aug_X

 def settings_for_augment_balanced (X, y, N):
    метки = np.уникальный (у)
    aug_X_l = []
    aug_y_l = []
    для метки в этикетках:
        label_indices = np.where (y == label) [0]
        noe = len (метка_индексы)
        если (N-noe <0):
            print («Никаких дополнений не требуется»)
            Продолжить
        aug_X = np.empty ([N-нет, 32, 32, 3], dtype = np.uint8)
        aug_y = np.empty ([N-noe], dtype = np.uint8)
        я = 0
        while (N - noe> 0):
            aug_X [i] = image_augment (X [np.random.choice (label_indices)])
            aug_y [i] = ярлык
            нет + = 1
            я + = 1
        авг_X_л.добавить (август_X)
        aug_y_l.append (aug_y)
    вернуть np.vstack (aug_X_l), np.hstack (aug_y_l)

Выполните нормализацию для X_valid и X_test. Нормализация и увеличение X_train будут выполняться во время обучения

 data_train_list = []
label_train_list = []

Для создания сбалансированного набора данных

Увеличение несбалансированного набора.

Я произвольно применяю перечисленные выше преобразования к каждому элементу исходного набора данных и складываю их вместе (функция set_augment).Расширенный набор данных содержит в два раза больше изображений, чем исходный, то есть его форму (69598, 32, 32, 3) и имеет одинаковое распределение изображений знаков по типам знаков.

Увеличение сбалансированного набора

Сбалансированное увеличение набора (set_augment_balanced), то есть преобразования, применяемые к изображениям каждого класса таким образом, что расширенный набор имеет равномерное распределение изображений по классам.

 для i в диапазоне (3):
    data_train_list.append (нормализация (np.vstack ((X_train, set_augment (X_train)))))
    label_train_list.append (np.hstack ((y_train, y_train)))

 X_bal, y_bal = settings_for_augment_balanced (X_train, y_train, N = 2000)
data_train_list.append (нормализация (np.vstack ((X_train, X_bal))))
label_train_list.append (np.hstack ((y_train, y_bal)))
X_valid = нормализация (X_valid)
print ("X_valid processing: done")
X_test = нормализация (X_test)
print ("Обработка X_test: завершена")
print ('Изображения предварительно обработаны.')

  Никаких дополнений не требуется
Обработка X_valid: выполнено
Обработка X_test: выполнено
Изображения предварительно обработаны.

Архитектура модели

 def Convolution_Network_three_stage (x, keep_prob):

    mu = 0
    сигма = 0,1
    f1_h = 5
    f1_w = f1_h
    f2_h = 3
    f2_w = f2_h
    # инициализировать веса
    W = {
        'wc1': tf.Variable (tf.truncated_normal ([f1_h, f1_w, 3, 18], mu, sigma)),
        'wc2': tf.Variable (tf.truncated_normal ([f2_h, f2_w, 18, 48], mu, sigma)),
        'wc3': tf.Variable (tf.truncated_normal ([f2_h, f2_w, 48, 96], mu, sigma)),
        'wfc1': tf.Переменная (tf.truncated_normal ([5640, 688], mu, sigma)),
        'wfc2': tf.Variable (tf.truncated_normal ([688, 86], mu, sigma)),
        'wfc3': tf.Variable (tf.truncated_normal ([86, 43], mu, sigma)),}
    #initialize bias
    b = {
        'bc1': tf.Variable (tf.zeros ([18])),
        'bc2': tf.Variable (tf.zeros ([48])),
        'bc3': tf.Variable (tf.zeros ([96])),
        'bfc1': tf.Variable (tf.zeros ([688])),
        'bfc2': tf.Variable (tf.zeros ([86])),
        'bfc3': tf.Variable (tf.zeros ([43]))}

    kp = 2

    шаги = [1, 1, 1, 1];

    # Слой 1: сверточный.# Input = 32x32x3. Фильтры: 5х5х18.
    # Выход = 28x28x18.
    # Активация ReLU.

    conv1 = tf.nn.conv2d (x, W ['wc1'], strides = strides, padding = 'VALID')
    conv1 = tf.nn.bias_add (conv1, b ['bc1'])
    conv1 = tf.nn.relu (conv1)

    # Максимальное объединение.
    #Input = 28x28x18.
    # Выход = 14x14x18.

    conv1 = tf.nn.max_pool (conv1, [1, kp, kp, 1], [1, kp, kp, 1], padding = 'SAME')

    # Слой 2: сверточный.
    # Input = 14x14x18.
    # Фильтры: 3x3x3.
    # Выход = 12x12x48.
    # Активация ReLU.conv2 = tf.nn.conv2d (conv1, W ['wc2'], strides = strides, padding = 'VALID')
    conv2 = tf.nn.bias_add (conv2, b ['bc2'])
    conv2 = tf.nn.relu (conv2)

    # Максимальное объединение.
    # Input = 12x12x48.
    # Выход = 6x6x48.

    conv2 = tf.nn.max_pool (conv2, [1, kp, kp, 1], [1, kp, kp, 1], padding = 'SAME')

    # Уровень 3: сверточный.
    # Input = 6x6x48.
    # Фильтры: 3x3x3.
    # Выход = 4x4x96.
    # Активация ReLU.

    conv3 = tf.nn.conv2d (conv2, W ['wc3'], strides = strides, padding = 'VALID')
    conv3 = tf.nn.bias_add (conv3, b ['bc3'])
    conv3 = tf.nn.relu (conv3)

    # Максимальное объединение.
    # Input = 4x4x96.
    # Выход = 2x2x96.

    conv3 = tf.nn.max_pool (conv3, [1, kp, kp, 1], [1, kp, kp, 1], padding = 'SAME')

    # Свести.
    # Input = 2x2x96, 6x6x48 и 14x14x18.
    # Выход = 5640.

    fc1_1 = tf.contrib.layers.flatten (conv1)
    fc1_2 = tf.contrib.layers.flatten (conv2)
    fc1_3 = tf.contrib.layers.flatten (conv3)
    fc1 = tf.concat (1, [fc1_1, fc1_2, fc1_3])

    # Уровень 4: Полностью подключен.# Ввод = 5640.
    # Выход = 688.
    # Активация ReLU.

    fc1 = tf.add (tf.matmul (fc1, W ['wfc1']), b ['bfc1'])
    fc1 = tf.nn.relu (fc1)

    # Выбывать
    fc1 = tf.nn.dropout (fc1, keep_prob = keep_prob)

    # Уровень 5: Полностью подключен.
    # Ввод = 688.
    # Выход = 86.
    # Активация ReLU.

    fc2 = tf.add (tf.matmul (fc1, W ['wfc2']), b ['bfc2'])
    fc2 = tf.nn.relu (fc2)

    # Выбывать
    fc2 = tf.nn.dropout (fc2, keep_prob = keep_prob)

    # Слой 6: Вывод.
    # Ввод = 86.
    # Выход = 43.logits = tf.add (tf.matmul (fc2, W ['wfc3']), b ['bfc3'])

    вернуть логиты

Обучите, подтвердите и протестируйте модель

Набор для проверки может использоваться для оценки того, насколько хорошо модель работает. Низкая точность обучения и проверки комплекты подразумевают недостаточное оснащение. Высокая точность обучающего набора, но низкая точность проверочного набора подразумевает переобучение.

 ### Обучите свою модель здесь.
### Вычислить и сообщить о точности набора для обучения и проверки.
### После выбора окончательной архитектуры модели,
### Точность тестового набора также должна быть рассчитана и сообщена.### Не стесняйтесь использовать столько ячеек кода, сколько необходимо.

EPOCHS = 100
BATCH_SIZE = 128

# Ярлыки и особенности
x = tf.placeholder (tf.float32, (Нет, 32, 32, 3))
y = tf.placeholder (tf.int32, (Нет))
one_hot_y = tf.one_hot (y, 43)

# Параметр исключения
keep_prob = tf.placeholder (tf.float32) # вероятность сохранить единицы

 logits = Convolution_Network_three_stage (x, keep_prob)

Мера кросс-энтропии использовалась как альтернатива квадрату ошибки. Перекрестная энтропия может использоваться в качестве меры ошибки, когда выходы сети можно рассматривать как представление независимых гипотез

 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits (метки = one_hot_y, logits = logits)

 loss_operation = tf.reduce_mean (cross_entropy)

 loss_op_batch = []
train_acc_batch = []
valid_acc_batch = []

 # Скорость обучения
learning_rate = tf.placeholder (tf.float32, shape = [])
ставка = 0,001
optimizer = tf.train.AdamOptimizer (Learning_rate = Learning_rate)

 training_operation = optimizer.minimize (loss_operation)

 right_prediction = tf.equal (tf.argmax (логиты, 1), tf.argmax (one_hot_y, 1))
precision_operation = tf.reduce_mean (tf.cast (правильное_предсказание, tf.float32))
saver = tf.train.Saver ()

def оценить (X_data, y_data):
    num_examples = len (X_data)
    total_accuracy = 0
    сесс = tf.get_default_session ()
    для смещения в диапазоне (0, num_examples, BATCH_SIZE):
        batch_x, batch_y = X_data [смещение: смещение + BATCH_SIZE], y_data [смещение: смещение + BATCH_SIZE]
        точность = sessions.run (precision_operation, feed_dict = {x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.0})
        total_accuracy + = (точность * len (batch_x))
    вернуть total_accuracy / num_examples

 с тф.Сессия () как сессия:
    сесс.run (tf.global_variables_initializer ())

    print («Обучение продолжается ...»)
    Распечатать()
    val = []
    поезд = []
    для i в диапазоне (EPOCHS):
        index = np.random.randint (0, len (список_транспортов_данных))
        если (индекс == 3):
            print ("Это сбалансированный набор данных:")
        еще:
            print ("Это не сбалансированный набор данных:")
        X_train_aug = data_train_list [индекс]
        y_train_aug = label_train_list [индекс]
        X_train_aug, y_train_aug = перемешать (X_train_aug, y_train_aug)
        num_examples = len (X_train_aug)

        если (i == 60):
            ставка = 0.0001
            print ("Скорость обучения:", оценка)
        elif (я == 80):
            ставка = 0,00001
            print ("Скорость обучения:", оценка)

        для смещения в диапазоне (0, num_examples, BATCH_SIZE):
            конец = смещение + BATCH_SIZE
            batch_x, batch_y = X_train_aug [смещение: конец], y_train_aug [смещение: конец]
            сесс.run (тренировочная_операция, feed_dict = {x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 0.5, learning_rate: rate})
        train_accuracy = оценивать (X_train_aug, y_train_aug)
        loss_op_batch.добавить (loss_operation)
        train_acc_batch.append (train_accuracy)
        val.append (точность_проверки)
        valid_acc_batch.append (validation_accuracy)
        validation_accuracy = оценивать (X_valid, y_valid)
        train.append (train_accuracy)


        print ("Train Accuracy = {: .3f}". format (train_accuracy * 100) + '%')
        print ("Точность проверки = {: .3f}". формат (точность_проверки * 100) + '%')
        print ("EPOCH {} ...". формат (i + 1))
        Распечатать()

    saver.save (сессия, './Three_stages_aug_rgb')
    print («Модель сохранена»)


    Модель сохранена



`` питон
с тф.Сессия () как сессия:
    saver.restore (сессия, './Three_stages_aug_rgb')

    test_accuracy = оценивать (X_test, y_test)
    print ("Test Accuracy = {: .3f}". format (test_accuracy * 100) + '%')

 x_axis = диапазон (1, EPOCHS + 1)
plt.axis ([0, 100, 0.7, 1])
plt.step (x_axis, train, label = 'Точность поезда', color = 'b')
plt.step (x_axis, val, label = 'Точность проверки', color = 'r')
plt.legend (loc = 'нижний правый')
plt.show ()
plt.savefig ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier / Accuracy.jpg')

Шаг 3. Тестирование модели на новых изображениях

Чтобы лучше понять, как работает ваша модель, загрузите по крайней мере пять изображений немецких дорожных знаков из Интернета и используйте свою модель для прогнозирования типа дорожного знака.

Вы можете найти signnames.csv полезным, поскольку он содержит сопоставления идентификатора класса (целое число) с фактическим именем знака.

Загрузка и вывод изображений

 ### Загрузите изображения и нанесите их сюда.### Не стесняйтесь использовать столько ячеек кода, сколько необходимо.
def load_images (папка):
    images = []
    для имени файла в os.listdir (папка):
        img = cv2.imread (os.path.join (папка, имя файла))
        если img не None:
            images.append (image_augment (img))
    вернуть изображения

images = load_images ('/ home / carnd / Traffic-Sign-Classifier_Submission / Downloaded_Signs')

# Изменить размер изображений и сложить их
для i, изображение в перечислении (изображения):
    temp = np.copy (изображение)
    temp = cv2.cvtColor (temp, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    images [i] = np.expand_dims (cv2.resize (temp, (32, 32)), ось = 0)

im_data = np.vstack (изображения)
для i изображение в перечислении (im_data):
    plt.figure ()
    plt.imshow (изображение)
    plt.savefig (str (i) + '_original.jpg', bbox_inches = 'плотно')
    plt.show ()

Предсказать тип знака для каждого изображения

 ### Выполните здесь прогнозы и используйте модель для вывода прогнозов для каждого изображения.### Обязательно предварительно обработайте изображения с помощью того же конвейера предварительной обработки, который использовался ранее.
### Не стесняйтесь использовать столько ячеек кода, сколько необходимо.
с open ('signnames.csv', 'r') как f:
    reader = csv.reader (f)
    следующий (читатель, Нет)
    sign_names = список (читатель)

y_data = np.array ([25,25,36,17,0,1,17,5,3,1,7,38,12,13,18])

im_data_norm = нормализация (im_data)

с tf.Session () как сессия:
    saver.restore (сессия, './Three_stages_aug_rgb')
    scores = sessions.run (logits, feed_dict = {x: im_data_norm, keep_prob: 1.0})
    predictions = sessions.run (правильное_предсказание, feed_dict = {x: im_data_norm, y: y_data, keep_prob: 1.0})

top_scores = np.argmax (баллы, 1)


для i в диапазоне (len (y_data)):
    print ('Правильная метка:' + sign_names [y_data [i]] [1] + '-' + str (y_data [i]))
    print ('Прогнозируемая метка:' + sign_names [top_scores [i]] [1] + '-' + str (top_scores [i]))
    print ('Результат:', str (прогнозы [i]))
    печать ()

  Правильная этикетка: Дорожные работы-25
Прогнозируемая метка: Дорожные работы-25
Результат: Верно

Правильная этикетка: Дорожные работы-25
Прогнозируемая метка: Дорожные работы-25
Результат: Верно

Правильная метка: идите прямо или направо-36
Прогнозируемый ярлык: Идите прямо или направо-36
Результат: Верно

Правильная этикетка: Нет записи-17
Прогнозируемый ярлык: Нет записи-17
Результат: Верно

Правильная метка: Ограничение скорости (20 км / ч) -0.
Прогнозируемая метка: Ограничение скорости (20 км / ч) -0
Результат: Верно

Правильная метка: Ограничение скорости (30 км / ч) -1
Прогнозируемая метка: Ограничение скорости (30 км / ч) -1
Результат: Верно

Правильная этикетка: Нет записи-17
Прогнозируемый ярлык: Нет записи-17
Результат: Верно

Правильная метка: Ограничение скорости (80 км / ч) -5.
Прогнозируемая метка: Ограничение скорости (20 км / ч) -0
Результат: неверно

Правильная метка: Ограничение скорости (60 км / ч) -3
Прогнозируемая метка: Ограничение скорости (60 км / ч) -3
Результат: Верно

Правильная метка: Ограничение скорости (30 км / ч) -1
Прогнозируемая метка: Ограничение скорости (30 км / ч) -1
Результат: Верно

Правильная метка: Ограничение скорости (100 км / ч) -7
Прогнозируемая метка: Ограничение скорости (100 км / ч) -7
Результат: Верно

Правильная этикетка: держитесь правее-38
Прогнозируемый ярлык: Держитесь правее-38
Результат: Верно

Правильная метка: Приоритетная дорога-12.
Прогнозируемая этикетка: Yield-13
Результат: неверно

Правильная этикетка: Yield-13
Прогнозируемая этикетка: Yield-13
Результат: Верно

Правильная этикетка: Общее предупреждение-18
Прогнозируемый ярлык: Общее предостережение-18
Результат: Верно

Анализ производительности

 ### Рассчитайте точность для этих 5 новых изображений.### Например, если модель правильно предсказала 1 из 5 знаков, на этих новых изображениях она будет точна на 20%.
с tf.Session () как сессия:
    saver.restore (сессия, './Three_stages_aug_rgb')
    точность = sessions.run (precision_operation, feed_dict = {x: im_data_norm, y: y_data, keep_prob: 1.0})
    print ("Точность распознавания всех неизвестных изображений = {}%". format (int (100 * точность)))

  Точность распознавания всех неизвестных изображений = 86%

Вывод 5 лучших вероятностей Softmax для каждого изображения, найденного в Интернете

Для каждого из новых изображений распечатайте вероятности softmax модели, чтобы показать уверенность прогнозов модели (ограничьте вывод 5 верхними вероятностями для каждого изображения). tf.nn.top_k может оказаться здесь полезным.

Пример ниже демонстрирует, как tf.nn.top_k можно использовать для поиска лучших k прогнозов для каждого изображения.

tf.nn.top_k вернет значения и индексы (идентификаторы классов) k лучших прогнозов. Таким образом, если k = 3, для каждого знака он вернет 3 наибольшие вероятности (из возможных 43) и соответствующие идентификаторы классов.

Возьмем этот массив numpy в качестве примера. Значения в массиве представляют собой прогнозы.Массив содержит вероятности softmax для пяти изображений-кандидатов с шестью возможными классами. tf.nn.top_k используется для выбора трех классов с наибольшей вероятностью:

  # (5, 6) массив
a = np.array ([[0,24879643, 0,07032244, 0,12641572, 0,34763842, 0,07893497,
         0,12789202],
       [0,28086119, 0,27569815, 0,08594638, 0,0178669, 0,18063401,
         0,15899337],
       [0,26076848, 0,23664738, 0,08020603, 0,07001922, 0,1134371,
         0.23892179],
       [0,11943333, 0,261, 0,02605103, 0,26234032, 0,1351348,
         0,16505091],
       [0,09561176, 0,34396535, 0,0643941, 0,16240774, 0,24206137,
         0,067]])

Запуск его через sessions.run (tf.nn.top_k (tf.constant (a), k = 3)) дает:

  TopKV2 (значения = массив ([[0,34763842, 0,24879643, 0,12789202],
       [0,28086119, 0,27569815, 0,18063401],
       [0,26076848, 0,23892179, 0,23664738],
       [0,261, 0.26234032, 0,16505091],
       [0,34396535, 0,24206137, 0,16240774]]), индексы = массив ([[3, 0, 5],
       [0, 1, 4],
       [0, 5, 1],
       [1, 3, 5],
       [1, 4, 3]], dtype = int32))

Глядя только на первую строку, мы получаем [0,34763842, 0,24879643, 0,12789202] , вы можете подтвердить, что это 3 самые большие вероятности в и . Вы также заметите, что [3, 0, 5] — соответствующие индексы.

 ### Распечатайте пять основных вероятностей softmax для прогнозов на изображениях немецких дорожных знаков, найденных в Интернете.### Не стесняйтесь использовать столько ячеек кода, сколько необходимо.

с tf.Session () как сессия:
    saver.restore (сессия, './Three_stages_aug_rgb')
    scores = sessions.run (logits, feed_dict = {x: im_data_norm, keep_prob: 1.0})
    scores = sessions.run (tf.nn.softmax (logits = оценки))
    scores_top5 = sessions.run (tf.nn.top_k (scores, k = 5))

 для i, изображение в перечислении (im_data):
    fig, (bar, img) = plt.subplots (2,1, sharey = False, figsize = (15,5))

    scores_top5_p = 0
    scores_top5_l = 1

    list_of_labels = список (scores_top5 [scores_top5_l] [i])

    prob = 100 * scores_top5 [scores_top5_p] [i]
    y_position = np.аранж (len (list_of_labels))
    top5_labels = (sign_names [k] [1] + ':' + str (k) для k в list_of_labels)

    bar.barh (y_position, prob, align = 'center',
            color = 'зеленый', ecolor = 'черный')
    bar.set_yticks (y_position)
    bar.set_yticklabels (top5_labels)
    bar.invert_yaxis () # метки читаются сверху вниз
    bar.set_xlabel ('Вероятность,%')
    bar.set_title ('Вывод нейронной сети')

    img.imshow (изображение)
    img.set_title (sign_names [y_data [i]] [1] + ':' + str (y_data [i]))
    plt.savefig (str (i) + '.jpg ', bbox_inches =' плотно ')
    plt.show ()

Примечание : После того, как вы выполнили все реализации кода и успешно ответили на каждый вопрос выше, вы можете завершить свою работу, экспортировав iPython Notebook в виде HTML-документа. Вы можете сделать это, используя меню выше и перейдя к \ n «, «Файл -> Загрузить как -> HTML (.html) . Включите готовый документ вместе с этой записной книжкой в качестве отправления.

Шаг 4 (необязательно): Визуализируйте состояние нейронной сети с помощью тестовых изображений

Этот раздел не требуется заполнять, но он служит дополнительным упражнением для понимания выходных данных весов нейронной сети. Хотя нейронные сети могут быть отличным средством обучения, их часто называют черным ящиком. Мы можем лучше понять, как выглядят веса нейронной сети, построив их карты характеристик.После успешного обучения нейронной сети вы можете увидеть, как выглядят ее карты характеристик, построив выходные данные весовых слоев сети в ответ на тестовое изображение стимула. Из 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 на контраст в нарисованном символе знака.

Ниже представлен код функции, который позволяет получить вывод визуализации любого слоя с весами тензорного потока, который вы хотите.Входными данными для функции должно быть изображение стимула, используемое во время обучения или новое, которое вы указали, а затем имя переменной тензорного потока, которое представляет состояние слоя во время процесса обучения, например, если вы хотите узнать, в чем особенность лаборатории LeNet. Карты выглядели так, как для второго сверточного слоя, вы могли ввести conv2 в качестве переменной tf_activation.

Пример того, как выглядят выходные данные карты функций, можно найти в результатах NVIDIA в их статье «Сквозное глубокое обучение для самоуправляемых автомобилей» в разделе «Визуализация внутреннего состояния CNN».NVIDIA смогла показать, что внутренние веса их сети имеют высокую активацию по отношению к линиям границ дорог, сравнив карты функций с изображения с четким путем и без. Попробуйте поэкспериментировать с аналогичным тестом, чтобы показать, что веса вашей обученной сети ищут интересные функции, будь то просмотр различий в картах функций на изображениях со знаком или без него, или даже то, как карты функций выглядят в обученной сети по сравнению с полностью неподготовленным. один на одном изображении знака.

Как обнаруживать и классифицировать дорожные знаки с помощью TensorFlow — Automatic Addison

В этом руководстве мы создадим приложение для обнаружения и классификации дорожных знаков.К концу этого урока вы сможете построить это:

Наша цель — создать ранний прототип системы, который можно будет использовать в беспилотном автомобиле или другом типе автономного транспортного средства.

Беспилотные автомобили / автономные транспортные средства

Python 3.7 или выше
У вас установлен TensorFlow 2. Я использую Tensorflow 2.3.1.
- Пользователи Windows 10, см. Этот пост.
- Если вы хотите использовать поддержку графического процессора для установки TensorFlow, вам необходимо выполнить следующие действия.Если у вас возникли проблемы с выполнением этих шагов, вы можете выполнить следующие шаги (обратите внимание, что шаги меняются довольно часто, но общий процесс остается относительно прежним).
- Этот пост также может помочь вам настроить вашу систему, включая виртуальную среду в Anaconda (если вы решите пойти по этому пути).

Полезный совет

Когда вы работаете с учебными пособиями по робототехнике или любой другой области технологий, сосредотачивается на конечной цели . Сосредоточьтесь на реальной проблеме, которую вы пытаетесь решить, а не на инструментах, которые используются для ее решения.

Не увязайте в попытках понять все детали математики и библиотек, которые вам понадобятся для разработки приложения.

Не застревай в кроличьих норах. Не пытайтесь выучить все сразу.

Вы пытаетесь создавать продукты, а не публикуете научные статьи . Сосредоточьтесь на входах, выходах и на том, что алгоритм должен делать на высоком уровне. Как вы увидите в этом руководстве, вам не нужно полностью изучать компьютерное зрение, прежде чем разработать надежную систему классификации дорожных знаков.

Наладить работающий детектор и классификатор дорожных знаков; и, позже, когда вы захотите усложнить свой проект или написать исследовательскую работу, не стесняйтесь возвращаться к кроличьим норам, чтобы получить полное представление о том, что происходит под капотом.

Пытаться понять каждую деталь — все равно что пытаться создать свою собственную базу данных с нуля, чтобы запустить веб-сайт, или пройти курс по двигателям внутреннего сгорания, чтобы научиться водить машину.

Приступим!

Первое, что нам нужно сделать, это найти набор данных дорожных знаков.

Мы будем использовать популярный набор данных Немецкого теста распознавания дорожных знаков . Этот набор данных состоит из более чем 43 различных типов дорожных знаков и 50 000+ изображений. Каждое изображение содержит один дорожный знак.

Перейдите по этой ссылке и загрузите набор данных. Вы увидите три файла данных.

Набор обучающих данных
Набор данных проверки
Набор данных испытаний

Файлы данных имеют размер.p (рассол) файлы.

Что такое файл рассола? При травлении вы конвертируете объект Python (словарь, список и т. Д.) В поток символов. Этот поток символов сохраняется как файл .p. Этот процесс известен как сериализация.

Затем, если вы хотите использовать объект Python в другом скрипте, вы можете использовать библиотеку Pickle для преобразования этого потока символов обратно в исходный объект Python. Этот процесс известен как десериализация.

Наборы данных для обучения, проверки и тестирования в области компьютерного зрения могут быть большими, поэтому их обработка для сохранения на компьютере сокращает пространство для хранения.

Нам нужно убедиться, что у нас установлены все пакеты программного обеспечения.

Убедитесь, что у вас установлена NumPy , библиотека научных вычислений для Python.

Если вы используете Anaconda, введите:

 conda установить numpy

Или введите:

 pip install numpy

Установите Matplotlib , библиотеку построения графиков для Python.

Для пользователей Anaconda:

 установка conda -c conda-forge matplotlib

В противном случае можно установить так:

 pip install matplotlib

Установите scikit-learn, библиотеку машинного обучения:

 установка conda -c conda-forge scikit-learn

Откройте новый файл Python с именем load_road_sign_data.py

Вот полный код системы обнаружения и классификации дорожных знаков:

# Project: Как обнаруживать и классифицировать дорожные знаки с помощью TensorFlow
# Автор: Эддисон Сирс-Коллинз
# Дата создания: 13 февраля 2021 г.
# Описание: Эта программа загружает немецкий дорожный знак.
# Набор данных Recognition Benchmark

import warnings # Контролировать всплывающие сообщения с предупреждениями
warnings.filterwarnings ("ignore") # Игнорировать все предупреждения

импортировать matplotlib.pyplot как plt # Библиотека построения
import matplotlib.изображение как mpimg
импортировать numpy как np # Библиотека научных вычислений
импортировать панды как pd # Библиотека для анализа данных
import pickle # Преобразует объект в символьный поток (т.е. сериализацию)
import random # Библиотека генератора псевдослучайных чисел
from sklearn.model_selection import train_test_split # Разделить данные на подмножества
from sklearn.utils import shuffle # Библиотека машинного обучения
from subprocess import check_output # Позволяет запускать подпроцесс
импортировать тензорный поток как tf # Библиотека машинного обучения
from tensorflow import keras # Библиотека глубокого обучения
из тензорного потока.keras import Layers # Обрабатывает слои в нейронной сети
from tensorflow.keras.models import load_model # Загружает обученную нейронную сеть
from tensorflow.keras.utils import plot_model # Получить архитектуру нейронной сети

# Откройте наборы данных для обучения, проверки и тестирования
с open ("./ road-sign-data / train.p", mode = 'rb') как training_data:
  поезд = pickle.load (тренировочные_данные)
с open ("./ road-sign-data / valid.p", mode = 'rb') как validation_data:
  действительный = pickle.load (данные_проверки)
с открытым ("./ road-sign-data / test.p ", mode = 'rb') как testing_data:
  test = pickle.load (тестирование_данных)

# Хранить функции и метки
X_train, y_train = поезд ['особенности'], поезд ['ярлыки']
X_valid, y_valid = valid ['features'], valid ['labels']
X_test, y_test = тест ['особенности'], тест ['ярлыки']

# Вывести размеры набора обучающих данных
# Не стесняйтесь раскомментировать эти строки ниже
#print (X_train.shape)
#print (y_train.shape)

# Показать изображение из набора данных
я = 500
# plt.imshow (X_train [i])
# plt.show () # Раскомментируйте эту строку, чтобы отобразить изображение
#print (y_train [i])

# Перемешать набор данных изображения
X_train, y_train = перемешать (X_train, y_train)

# Преобразование набора данных изображения RGB в оттенки серого
X_train_grscale = нп.sum (X_train / 3, axis = 3, keepdims = True)
X_test_grscale = np.sum (X_test / 3, axis = 3, keepdims = True)
X_valid_grscale = np.sum (X_valid / 3, axis = 3, keepdims = True)

# Нормализовать набор данных
# Обратите внимание, что оттенки серого имеют диапазон от 0 до 255, где 0 - черный, а
# 255 белый
X_train_grscale_norm = (X_train_grscale - 128) / 128
X_test_grscale_norm = (X_test_grscale - 128) / 128
X_valid_grscale_norm = (X_valid_grscale - 128) / 128

# Отображение формы данных обучения в градациях серого
#print (X_train_grscale.shape)

# Отображение образца изображения из набора данных в градациях серого
я = 500
# функция сжатия удаляет оси длиной 1
# (е.грамм. массивы типа [[[1,2,3]]] становятся [1,2,3])
# plt.imshow (X_train_grscale [i] .squeeze (), cmap = 'серый')
# plt.figure ()
# plt.imshow (X_train [i])
# plt.show ()

# Получите форму изображения
# IMG_SIZE, IMG_SIZE, IMG_CHANNELS
img_shape = X_train_grscale [i] .shape
#print (img_shape)

# Построить архитектуру сверточной нейронной сети (т.е. модели)
cnn_model = tf.keras.Sequential () # Обычный стек слоев
cnn_model.add (tf.keras.layers.Conv2D (фильтры = 32, размер ядра = (3,3),
  strides = (3,3), input_shape = img_shape, активация = 'relu'))
cnn_model.добавить (tf.keras.layers.Conv2D (filters = 64, kernel_size = (3,3),
  активация = 'relu'))
cnn_model.add (tf.keras.layers.MaxPooling2D (pool_size = (2, 2)))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dropout (0.25))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Flatten ())
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dense (128, активация = 'relu'))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dropout (0.5))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dense (43, activate = 'sigmoid')) # 43 класса

# Скомпилируем модель
cnn_model.compile (loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer = (
  керас.optimizers.Adam (
  0,001, beta_1 = 0,9, beta_2 = 0,999, epsilon = 1e-07, amsgrad = False)), metrics = [
  'точность'])

# Обучить модель
history = cnn_model.fit (x = X_train_grscale_norm,
  y = y_train,
  batch_size = 32,
  эпох = 50,
  verbose = 1,
  validation_data = (X_valid_grscale_norm, y_valid))

# Показать значение потерь и метрики для модели в наборе тестовых данных
score = cnn_model.evaluate (X_test_grscale_norm, y_test, verbose = 0)
print ('Test Accuracy: {: .4f}'. format (score [1]))

# Постройте статистику точности модели по данным обучения и проверки
точность = история.история ['точность']
val_accuracy = history.history ['val_accuracy']
эпохи = диапазон (len (точность))
## Раскомментируйте эти строки ниже, чтобы показать статистику точности
# line_1 = plt.plot (эпохи, точность, 'bo', label = 'Точность обучения')
# line_2 = plt.plot (эпохи, val_accuracy, 'b', label = 'Точность проверки')
# plt.title ('Точность наборов данных для обучения и проверки')
# plt.setp (строка_1, ширина линии = 2.0, маркер = '+', размер маркера = 10,0)
# plt.setp (строка_2, ширина линии = 2,0, маркер = '4', размер маркера = 10,0)
# plt.xlabel ('Эпохи')
# plt.ylabel ('Точность')
# plt.grid (Истина)
# plt.legend ()
# plt.show () # Раскомментируйте эту строку, чтобы отобразить график

# Сохраняем модель
cnn_model.save ("./ road_sign.h5")

# Перезагрузить модель
модель = load_model ('./ road_sign.h5')

# Получить прогнозы для набора тестовых данных
предсказанные_классы = np.argmax (cnn_model.predict (X_test_grscale_norm), axis = -1)

# Получить индексы, которые мы построим
y_true = y_test

# Постройте некоторые прогнозы на тестовом наборе данных
для i в диапазоне (15):
  plt.subplot (5,3, i + 1)
  plt.imshow (X_test_grscale_norm [i].сжимать(),
    cmap = 'серый', интерполяция = 'нет')
  plt.title ("Прогноз {}, Фактический {}". формат (предсказанные_классы [i],
    y_true [i]), fontsize = 10)
plt.tight_layout ()
plt.savefig ('road_sign_output.png')
plt.show ()

Давайте рассмотрим каждый фрагмент кода в предыдущем разделе, чтобы понять, что происходит.

Загрузить данные изображения

Первое, что нам нужно сделать, это загрузить данные изображения из файлов pickle.

  с открытым ("./road-sign-data/train.p ", mode = 'rb') как тренировочные_данные:
  поезд = pickle.load (тренировочные_данные)
с open ("./ road-sign-data / valid.p", mode = 'rb') как validation_data:
  действительный = pickle.load (данные_проверки)
с open ("./ road-sign-data / test.p", mode = 'rb') как testing_data:
  test = pickle.load (testing_data)

Создание наборов данных для обучения, тестирования и проверки

Затем мы разделили набор данных на обучающий набор, набор для тестирования и набор для проверки.

  X_train, y_train = train ['features'], train ['labels']
X_valid, y_valid = valid ['features'], valid ['labels']
X_test, y_test = тест ['особенности'], тест ['ярлыки']
печать (X_train.форма)
печать (y_train.shape)

  я = 500
plt.imshow (X_train [i])
plt.show () # Раскомментируйте эту строку, чтобы отобразить изображение

Перемешать обучающие данные

Перемешайте набор данных, чтобы убедиться, что у нас нет нежелательных предубеждений и шаблонов.

  X_train, y_train = перемешать (X_train, y_train)

Преобразование наборов данных из цветового формата RGB в оттенки серого

Наши изображения в формате RGB. Мы конвертируем изображения в оттенки серого, чтобы нейронная сеть могла их легче обрабатывать.

  X_train_grscale = np.sum (X_train / 3, axis = 3, keepdims = True)
X_test_grscale = np.sum (X_test / 3, axis = 3, keepdims = True)
X_valid_grscale = np.sum (X_valid / 3, axis = 3, keepdims = True)

я = 500
plt.imshow (X_train_grscale [i] .squeeze (), cmap = 'серый')
plt.figure ()
plt.imshow (X_train [i])
plt.show ()

Нормализация наборов данных для ускорения обучения нейронной сети

Мы нормализуем изображения, чтобы ускорить обучение и улучшить работу нейронной сети.

  X_train_grscale_norm = (X_train_grscale - 128) / 128
X_test_grscale_norm = (X_test_grscale - 128) / 128
X_valid_grscale_norm = (X_valid_grscale - 128) / 128

Постройте сверточную нейронную сеть

В этом фрагменте кода мы строим архитектуру нейронной сети.

  cnn_model = tf.keras.Sequential () # Обычный стек слоев
cnn_model.add (tf.keras.layers.Conv2D (фильтры = 32, размер ядра = (3,3),
  strides = (3,3), input_shape = img_shape, активация = 'relu'))
cnn_model.добавить (tf.keras.layers.Conv2D (filters = 64, kernel_size = (3,3),
  активация = 'relu'))
cnn_model.add (tf.keras.layers.MaxPooling2D (pool_size = (2, 2)))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dropout (0.25))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Flatten ())
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dense (128, активация = 'relu'))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dropout (0.5))
cnn_model.add (tf.keras.layers.Dense (43, activate = 'sigmoid')) # 43 классы

Компиляция сверточной нейронной сети

В процессе компиляции устанавливается архитектура модели и настраиваются ее параметры.

  cnn_model.compile (loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer = (
  keras.optimizers.Adam (
  0,001, beta_1 = 0,9, beta_2 = 0,999, epsilon = 1e-07, amsgrad = False)), metrics = [
  'точность'])

Обучение сверточной нейронной сети

Теперь мы обучаем нейронную сеть на обучающем наборе данных.

  history = cnn_model.fit (x = X_train_grscale_norm,
  y = y_train,
  batch_size = 32,
  эпох = 50,
  verbose = 1,
  validation_data = (X_valid_grscale_norm, y_valid))

Статистика точности отображения

Затем мы смотрим, насколько хорошо работает нейронная сеть.Точность набора тестовых данных составила ~ 95%. Вполне нормально!

  оценка = cnn_model.evaluate (X_test_grscale_norm, y_test, verbose = 0)
print ('Test Accuracy: {: .4f}'. format (score [1]))

  точность = history.history ['точность']
val_accuracy = history.history ['val_accuracy']
эпохи = диапазон (len (точность))

line_1 = plt.plot (эпохи, точность, 'bo', label = 'Точность обучения')
line_2 = plt.plot (эпохи, val_accuracy, 'b', label = 'Точность проверки')
plt.title ('Точность наборов данных для обучения и проверки')
plt.setp (строка_1, ширина линии = 2,0, маркер = '+', размер маркера = 10,0)
plt.setp (строка_2, ширина линии = 2,0, маркер = '4', размер маркера = 10,0)
plt.xlabel ("Эпохи")
plt.ylabel ('Точность')
plt.grid (Истина)
plt.legend ()
plt.show () # Раскомментируйте эту строку, чтобы отобразить график

Сохранить сверточную нейронную сеть в файл

Мы сохраняем обученную нейронную сеть, чтобы позже использовать ее в другом приложении.

  cnn_model.save ("./ road_sign.h5")

Проверьте вывод

Наконец, мы посмотрим на некоторые выходные данные, чтобы увидеть, как наша нейронная сеть работает с невидимыми данными.В этом подмножестве вы можете видеть, что нейронная сеть правильно классифицировала 14 из 15 тестовых примеров.

С 1 января в Беларуси появились новые дорожные знаки

В Беларуси появились новые дорожные знаки

В Беларуси появятся новые дорожные знаки

Производство дорожных знаков в Беларуси

Новые дорожные знаки появятся на дорогах Беларуси в новом году — Минская правда

ПДД РБ — Правила Дорожного Движения • Дорожные знаки

Порядок установления на придомовой территории МКД дорожных знаков

Условия установки дорожных знаков во дворах

Соотношение прилегающей дворовой территории и дороги

Согласование установки знаков рядом с МКД

Ответственность за несанкционированное использование дорожных знаков на придомовой территории

Итог

Дорожные знаки и знаки безопасности — RB-2b 12 «X18», предупреждающий знак для детей-инвалидов

[PDF] Предупреждающие дорожные знаки. Схема дороги (серия W100) Направление движения (серия W200) Начало двойной проезжей части (слева) справа)

Каталог продукции ATS

Отдел размещения и дизайна — Расположение и дизайн — Бизнес

Стандарты VDOT для дорог и мостов

Live Wire: Город и штат регулируют размещение знаков — Новости — The Fayetteville Observer

Глубокое обучение

: создание классификатора распознавания дорожных знаков

Шаг 0: загрузка данных

Шаг 1. Сводка и исследование набора данных

Предоставьте базовую сводку набора данных с помощью Python, Numpy и / или Pandas

Включить поисковую визуализацию набора данных

Построение гистограмм для данных

Обзор набора данных и исследование

Я использовал библиотеку matplotlib для вычисления сводной статистики набора данных дорожных знаков:

Получение этикеток из файла

Шаг 2. Разработка и тестирование модельной архитектуры

Предварительная обработка набора данных (нормализация, оттенки серого и т. Д.)

Этапы предварительной обработки данных:

1. Equalize_histogram (изображение) применяет алгоритм CLAHE к изображению RGB

2. нормализация (X) выполняет два этапа:

Дополнение данных и функции

Обработка данных

Выполните нормализацию для X_valid и X_test. Нормализация и увеличение X_train будут выполняться во время обучения

Для создания сбалансированного набора данных

Увеличение несбалансированного набора.

Увеличение сбалансированного набора

Архитектура модели

Обучите, подтвердите и протестируйте модель

Шаг 3. Тестирование модели на новых изображениях

Загрузка и вывод изображений

Предсказать тип знака для каждого изображения

Анализ производительности

Вывод 5 лучших вероятностей Softmax для каждого изображения, найденного в Интернете

Шаг 4 (необязательно): Визуализируйте состояние нейронной сети с помощью тестовых изображений

Как обнаруживать и классифицировать дорожные знаки с помощью TensorFlow — Automatic Addison

Полезный совет

Загрузить данные изображения

Создание наборов данных для обучения, тестирования и проверки

Перемешать обучающие данные

Преобразование наборов данных из цветового формата RGB в оттенки серого

Нормализация наборов данных для ускорения обучения нейронной сети

Постройте сверточную нейронную сеть

Компиляция сверточной нейронной сети

Обучение сверточной нейронной сети

Статистика точности отображения

Сохранить сверточную нейронную сеть в файл

Проверьте вывод

Добавить комментарий Отменить ответ