Дорожные знаки виды классификация: Знаки дорожного движения с обозначениями и пояснениями

Содержание

Классификация и размеры дорожных знаков

Классификация и размеры дорожных знаков 16.05.2017 10:53

Правительство постоянно принимает меры, чтобы улучшить работу дорожной полиции, однако требования закона инспектора выполняют далеко не всегда. Случаи, когда водителя наказывают за нарушения предписаний дорожных знаков, которые плохо видны или установлены без соблюдения ГОСТов, не редкость. Но если водитель знаком с общими стандартами организации дорожного движения, в подобных ситуациях ему, скорее всего, удастся избежать наказания.

ГОСТ Р 52289-2004

Вступил в силу после приказа ФАТРИМ 15.12.2004. Регламентирует размеры дорожных знаков и указателей, а также правила их монтажа и применения. С тех пор в этот ГОСТ вносились изменения. Ознакомиться с ними можно в ежегодном издании «Национальные стандарты» либо на официальном сайте уполномоченной организации.

В Мингосстате за основу приняты некоторые нормативы:

Система организации дорожного движения и правила использования указателей, светофоров, разметки.
Классификация измерительных устройств.
Система единых световых измерений.
Соответствие ЛКМ и методика определения стойкости к температурным перепадам, светостойкости и адгезии.
Требования к старению и защите от коррозии, а также технология измерений на устойчивость к разным климатическим факторам.

В связи с возможными изменениями в ГОСТе следует обращать внимание на вышеперечисленные нормативы. Это также относится к месту установки и размерам каждого знака – даже незначительное отклонение от ГОСТа может сыграть роль при оспаривании выписанного протокола.

Классификация средств организации движения транспорта

Все средства по организации транспортного движения ГОСТы сегодня подразделяют на несколько типов:

приоритетные,
запрещающие,
предписывающие,
особых предписаний,

предупреждающие,
информационные,
сервисные,
дополнительной информации.

В законе прописан комплекс правил по дорожным знакам, выполненных по индивидуальным проектам. Цель их создания – указание определенных путей перемещения для посетителей. На таких указателях чаще всего ссылаются на следующие объекты:

исторические памятники,
спортивные объекты,
элементы дорог и магистралей,
малые административные районы,
туристические маршруты,
объекты сервиса,
ландшафтные и географические пункты.

На подобных информационных указателях фон может иметь разный цвет, который зависит от места установки знака:

на дорогах населенных пунктов – белый,
за пределами населенных пунктов – синий,
на магистралях и автобанах – зеленый.

Размеры знаков согласно ГОСТ Р 52289-2004

Информационные указатели должны быть установлены на всех дорогах, от проселочных до федеральных трасс. Для них предусмотрено четыре размера:

1 – малый.
2 – нормальный.
3 – большой.
4 – очень большой.

Каждый из размеров предполагает, что знак будет монтироваться в соответствии с местными условиями и требованиями ГОСТа. Указатели, которые размещаются за границами населенных пунктов:

малые – на шоссе с одной полосой;
нормальные – на 2-полосных и 3-полосных трассах;
большие – на скоростных многополосных автомагистралях.

Знаки, размещаемые для организации дорожного движения на территории населенных пунктов:

малые – на дорогах местного значения;
нормальные – на главных улицах;
большие – на скоростных магистралях с 4-мя и более полосами движения.

Знаки типоразмера «очень большие» предназначены для установки на опасных участках и при выполнении ремонтных работ. Они ставятся как в городе, так и за его пределами.

Размеры указателей определяет их геометрия и назначение:

Прямоугольная с длинной стороной 400-1350 мм и короткой 200-900 мм.
Квадратная со сторонами 350-1200 мм.
Треугольная с длиной каждой из сторон 700-1500 мм.
Круглая с диаметром 600-1200 мм.

Особую форму имеет знак СТОП – это правильный восьмиугольник с длиной каждой стороны 600-1200 мм.

Радиус закругления углов на дорожных знаках прямоугольной, треугольной и квадратной формы составляет 20 или 45 мм, в зависимости от их общего размера. Также на указателях предусмотрена наружная кайма, отклонения в размерах которой согласно ГОСТу не должны превышать 2 мм. Для закруглений допустима погрешность 5 мм.

На что следует обратить особое внимание?

Дорожные знаки должны непременно находиться в пределах видимости каждого водителя, поскольку предназначены именно для них. За 100 метров до указателя водитель должен на 100% прочитать его информацию.

Снаружи знаки должны быть покрыты светоотражающим слоем, который улучшает восприятие надписей и символов в темное время. Если такое покрытие имеет даже незначительный дефект, этот факт сразу отменяет действие знака. Поверхность указателя также должна быть максимально чистой, чтобы грязь не мешала считывать информацию.

Если инспектор утверждает, что вы нарушили предписанные знаком требования, лучше всего снять его на телефон или другое устройство. Видео лучше, чем фото. Такая запись объективно подтверждает, где находится указатель, в каком он состоянии, как хорошо его видно. Если получится, сделайте хотя бы одно фото инспектора рядом со знаком.

Какие бывают дорожные ограждения — виды и классификация

Дорожные ограждения являются одной из наиболее распространенных конструкций, устанавливаемых на дорогах с целью повышения безопасности движения. Изделия данного типа минимизируют количество повреждений автомобиля в случае вылета за пределы трассы, частично погашают ударную нагрузку на транспортное средство, а также служат в качестве разделителя встречных полос. Такие приспособления могут размещаться как в черте города, так и на скоростных автомагистралях.

Классификационные признаки

Основным критерием, используемым для классификации дорожных ограждений, является их функциональное назначение. Кроме того, в настоящее время используются другие классификационные признаки, в том числе:

Расположение конструкции на дороге.
Принцип работы.
Конструктивное исполнение.

В зависимости о своего назначение выделяют удерживающие и ограничивающие дорожные ограждения, при этом изделия первого типа в свою очередь подразделяются на фронтальные и боковые. Они устанавливаются для корректировки траектории движения и гашения энергии удара. Это достигается за счет использования материалов, обладающих упругостью и пластичностью.

Боковые ограждения для автомобилей бывают нескольких видов:

Барьерные;
Бордюрные;
Парапетные
Комбинированные.

Также существует отдельная классификация для фронтальных ограждения, которые подразделяются на:

Телескопические;
Упругопластические;
Наливные.

Виды ограждающих конструкций

По условиям расположения выделяют три группы дорожных ограждений:

Направляющие — устанавливаются на на боковых разделительных полосах с целью указания направления движения.
Защитные — размещаются на крутых поворотах и опасных участках, на которых риск возникновения аварийных ситуаций наиболее высок.
Предупреждающие — располагаются на проезжей части и сигнализируют водителям о проведении на дороге ремонтных работ.

Как правило, дорожные ограждения изготавливаются в виде заборов, барьеров, решеток или сеток. Форма и конфигурация изделий регламентируется стандартами ГОСТ. Кроме того, требования к ограждающим конструкциям прописываются в специальных документах (рекомендациях, технических условиях и др.).

Материалы изготовления

Еще одним признаком, по которому классифицируют дорожные ограждения, является материал, применяемый для их изготовления. В процессе производства таких изделия могут использоваться:

Бетон — к минусам барьеров из железобетона относится то, что они не защищают человека от травм и повреждений в случае удара. Как правило, подобные конструкции устанавливаются на мостах и дорогах, расположенных на возвышенности. Их основное предназначение заключается в предотвращении падения транспортного средства с большой высоты.
Металл — наиболее популярный материал для производства дорожных ограждений. Изделия данного типа устанавливаются, как правило на автомобильных магистралях. Конструкция таких барьеров состоит из высокопрочного металлического профиля и нескольких стоек, между которыми размещается амортизатор, уменьшающий урон при аварии.

Пластик — обеспечивает наибольшую безопасности при столкновениях. Пластиковые ограждения не выгорают на солнце, выдерживают температурные перепады и легко моются. Конструкции данного типа часто размещаются на временной основе для обозначения мест ремонтных работ и огораживания ям. Недостатком пластика является то, что он плохо держит удар, поэтому при столкновении автомобиль, движущийся на большой скорости, может пробить ограду и вылететь за пределы дорожного полотна.

32. Назначение и классификация дорожных знаков.

Дорожные знаки применяют на автомобильных дорогах и улицах для организации движения и обеспечения его безопасности. Они устанавливают определенный порядок или информируют водителей и пешеходов об условиях движения на пути их следования.

Дорожные знаки классифицируют по информационно-смысловому содержанию, а также по ряду других признаков, связанных с особенностями их конструктивного исполнения.

В нашей стране принято восемь групп дорожных знаков: предупреждающие, приоритета, запрещающие, предписывающие, особых предписаний, информационные, сервиса, дополнительной информации (таблички). Название группы говорит об их функциональном назначении. Предупреждающие, информационные знаки и знаки сервиса информируют о дорожных условиях, порядке движения, различных объектах на дороге или вблизи нее.

Запрещающие и предписывающие, знаки особых предписаний, а также знаки приоритета вводят определенные ограничения, которые распространяются на всех или какую-то группу участников движения.

В соответствии с государственным стандартом каждый дорожный знак имеет свой номер, состоящий из двух или трех цифр (чисел). Первая цифра означает номер группы, вторая — номер знака в группе, третья — разновидность знака.

33. Применение разметки на прямых участках, на подъемах и спусках.

Разметка дорог на прямых горизонтальных участках. В качестве прямых горизонтальных участков в данном случаем рассматриваются участки дорог и улиц, где расчетная видимость, продольные уклоны, радиусы горизонтальных и вертикальных кривых соответствуют нормативным требованиям.

На многополосных дорогах при разделении потоков встречных направлений с помощью разделительной полосы разметка в основном сводится к обозначению полос движения и краевых полос. Полосы движения обозначают с помощью прерывистой линии 1.5.

При уменьшении числа полос движения в данном направлении применяется переходная линия с предшествующей ей сплошной. Обе линии обозначают разметкой 1.1. Между сплошной и прерывистой линиями вводят участок приближения (линия 1.6). На полосе движения перед началом сплошной линии наносят стрелы 1.19, указывающие водителю на необходимость и направление перестроения (рис. 9.4).

Край проезжей части обозначают как со стороны обочин, так и со стороны разделительной полосы с помощью сплошной линии 1.1, расстояние от которой до края проезжей части не более 0,2 м.

«Классификация дорожных знаков»

Регион:	Чеченская Республика
Источник:	МБОУ ДО «Детская школа искусств Серноводского муниципального района»
Адрес:	Серноводский район, ст-ца Ассиновская, ул И.Харикова, д 63А
Стоимость:	Бесплатно ₽
Категория:	Прочие
Время проведения:	События завершились
Место проведения:	Детская музыкальная школа Сунженского муниципального района

Автор фотографии: МБОУ ДО «ДШИ Серноводского муниципального района»; Источник: https://dshi-serno.mk95.ru/index.php?component=frontpage&page=1

Дорожные знаки различаются по форме и цвету. В каждую группу входят знаки, схожие по смыслу. Дорожные знаки делятся на восемь категорий: предупреждающие, знаки приоритета, запрещающие, предписывающие знаки, особые предписания, информационные, сервисные, с дополнительной информацией. Игнорировать запрещающие знаки могут автомобили, включившие спецсигналы и проблесковые маячки. Действия знаков заканчиваются у ближайшего перекрестка или у знаков, отменяющих ранее введенные ограничения. Требования предупреждающих знаков невозможно нарушить, потому что они ничего не запрещают. Они предупреждают водителя о приближающейся опасности.

Узкий стандарт: дорожные знаки уменьшат по всей стране | Статьи

Уменьшенные и совмещенные дорожные знаки планируется установить по всей стране после успешного эксперимента в пяти регионах. ГИБДД поддержала предложения, инициаторами которых несколько лет назад выступило правительство Москвы, сообщили «Известиям» в ведомстве. Теперь минимально допустимый размер знаков понижен до 40×40 см, а в отдельных случаях и до 35×35, почти вдвое меньше прежнего стандарта. Эксперимент с уменьшенными знаками проходил с 2017 года, задуман в интересах пешеходов и не вызвал массовых протестов водителей.

Всё для пешехода

В московском Центре организации дорожного движения (ЦОДД) говорят, что замена дорожных знаков на более миниатюрные или сдвоенные делается прежде всего для улучшения внешнего облика улиц. В центрах городов интересы пешеходов теперь принято ставить выше, чем человека за рулем.

Новые типы знаков включены в проект редакции национальных и межгосударственных ГОСТов, сказали «Известиям» в пресс-службе ГИБДД. В межгосударственном ГОСТе больше вариаций. Например, для квадратных знаков может появиться новый формат — 35×35 см (для «Парковки») или 40х40 см, тогда как сейчас минимум 60×60. Для круглых (например, «Остановка запрещена») предусмотрен диаметр 50 см. В ЦОДД предлагали для всех знаков утвердить размер 50 см, сообщили в центре.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Александр Казаков

Изменение габаритов дорожных знаков обсуждалось несколько лет. В 2014–2015 годах ЦОДД совместно с Московским автодорожным институтом (МАДИ) провели исследование видимости уменьшенных знаков и пришли к положительным выводам. Результатом стало официальное предложение обновить ГОСТы. А в конце 2016 года занимавший тогда должность первого вице-премьера Игорь Шувалов на заседании правительственной комиссии по безопасности дорожного движения поручил проработать возможность применения новшества по всей стране.

Инициаторы объясняли, что такие знаки удачнее вписываются в окружающую среду, не загораживают обзор пешеходам. Есть и соображения удобства: малые знаки можно вешать даже на дома, если на дороге не хватает места. Наконец, по стоимости они дешевле нынешних.

В первую очередь эксперимент начали реализовывать с 2017 года в Москве. Сегодня во многих местах города размер знаков 50×50, а на некоторых улицах в центре, где действует ограничение скорости до 60 км/ч, даже 40×40, сообщили «Известиям» в ЦОДД. За два года, прошедших со старта эксперимента, знаки установлены более чем на 140 улицах, в 2019 году они появятся еще как минимум на 37, отметили в ЦОДД. Московские водители особо не жалуются, многие даже не заметили перемен.

После столицы эксперимент распространился на Санкт-Петербург, Саратов, Владимир и Калининград. А в ноябре 2017 года был утвержден предварительный национальный стандарт (ПНСТ), допускающий два отдельных уменьшенных типоразмера (предусматривают ширину знака в 40 и 50 см соответственно). Он действует пока до ноября 2020 года.

Мини-парковка

Обсуждаемый вариант изменений ГОСТа содержит также возможность использования знака «Парковка» размером 35×35 см, рассказали «Известиям» в пресс-службе МВД. Это почти вдвое меньше, чем ныне действующий типоразмер 60×60. Знак 35×35 можно будет применять на улицах со слабоинтенсивным движением, например внутри исторической застройки.

В доработанной редакции впервые появятся также совмещенные знаки. Например, «Парковку» объединят с табличкой «Платные услуги» и «Инвалиды». ГИБДД предложила разрешить совмещать знак парковки также с обозначением мест для электромобилей и транспортных средств дипкорпуса. Правительство Москвы предлагало указывать на «Парковке» также время ее действия, но эту идею ГИБДД по какой-то причине не поддержала, следует из ответов ведомств.

Соразработчик ПНСТ, руководитель проекта Probok.net Александр Шумский считает, что на небольших улицах малые знаки будут видны даже лучше, чем большие.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Александр Казаков

— Чем больше крупноразмерных знаков расположено на малых улицах, тем менее заметен каждый из них, — отметил он. — Практика показала, что знаки шириной 40 или 50 см могут применяться без каких-либо отрицательных последствий. Размер 35 см тоже не является критичным: когда водитель ищет парковку, он замедляет ход.

Кроме того, уменьшенные знаки обходятся городу на 40% дешевле прежних, меньше стоит и их эксплуатация, сокращаются расходы на установку, добавил Александр Шумский.

Координатор движения «Общество синих ведерок» Петр Шкуматов считает, что восприятие знаков водителями зависит от скорости движения на дороге. Чем меньше знак, тем больше риск, что водитель на определенной скорости его не увидит или не успеет отреагировать, сказал он «Известиям».

Тем не менее эксперимент в Москве, по его словам, показал, что установка знаков меньшего размера на улицах со спокойным движением сильно не повлияла на процент водительских ошибок.

Решение о том, какой размер установить, в каждом случае, согласно правилам, будет принимать владелец дороги.

Классификация дорожных знаков — Политехнический узел

Знаки дорожные

Устройство в виде символа и надписей, установленных на стационарной или переносной опоре, установленной на дорогах, для информирования, предупреждения или указания участников дорожного движения, является дорожными знаками.

Объект дорожных знаков-

Для управления движением
Для обеспечения безопасности движения
Для ускорения движения
Для направления движения

Классификация дорожных знаков
Согласно IRC: 67- 1977 свод правил дорожных знаков.

Для управления движением
Для обеспечения безопасности движения
Для ускорения движения
Для направления движения
Обязательный или нормативный знак

Дорожные знаки, используемые для информирования участников дорожного движения об определенных законах и — правилах, обеспечивающих безопасность и беспрепятственное движение транспорта, нарушение которых является правонарушением, называются обязательным вздохом.

К дорожным знакам относятся все такие знаки, на которых дано уведомление об особых обязательствах, запретах или ограничениях, с которыми знаки относятся к следующим типам:

Знак «Уступите дорогу» и знак остановки,
Например:

уступить дорогу
Остановка

Запрещающий грешник, например

Все автомобили запрещены
Тележка Bullock и ручная тележка запрещены
Цикл запрещен
Ремесло запрещено
Звуковой сигнал запрещен
В одну сторону
Обгон запрещен
Пешеходы запрещены
Поворот направо или налево запрещен
Прямой проезд запрещен или вход запрещен
Грузовик запрещен
Разворот запрещен
Транспортные средства запрещены в обоих направлениях

Знаки ограничения скорости и контроля транспортных средств, например

Предел нагрузки на ось
Предел высоты
Ограничение длины
Предел нагрузки
Ограничение скорости
Ограничение ширины

Запрет парковки и запрещающий знак остановки, например

Парковка запрещена
ЗАПРЕЩАЕТСЯ останавливаться или стоять

Ограничение заканчивается, например

Обязательный контроль направления и другой знак, например

Только обязательное хранение
Обязательно впереди или поверните налево
Обязательный поворот в Ахеде или налево
Обязательная велодорожка
Обязательное оставление
Обязательный поворот налево или направо
Обязательный звуковой сигнал

Предупреждающие или предупреждающие знаки

Дорожные знаки, используемые для предупреждения участников дорожного движения о наличии определенных опасных условий на проезжей части или рядом с ней, называются предупредительными или предупреждающими знаками.

К этим дорожным знакам относятся все знаки, предупреждающие об определенных опасных условиях на проезжей части или рядом с ней, чтобы водители проявили осторожность и предприняли желаемые действия. Предупреждающие или предупреждающие знаки бывают следующего типа:

Барьер впереди
Крупный рогатый скот
Перекресток
Велосипедный переход
Опасное падение
Падающие камни
Паром
Промежуток средний
Охраняемый железнодорожный переезд
Неохраняемый железнодорожный переезд
Горка или неровная дорога
Рыхлый гравий
Большая дорога впереди
Мужчины за работой
Мост узкий
Впереди узкая дорога
Пешеходный переход
Колено шпильки правое или левое
Колено влево или вправо обратное
Круглый расширяется вперед
Кольцевой
Школа
Переулок
Скользкая дорога
Перекресток в шахматном порядке
Крутой подъем или приличный
Т-образный перекресток
Y-перекресток

Информационные знаки

Дорожный знак, используемый для направления участников дорожного движения по маршруту, информирования их о пункте назначения и расстоянии и предоставления другой информации, чтобы сделать путешествие по дороге более легким, безопасным и приятным, называются информационными знаками.На этих дорогах также есть все такие знаки, которые помогают участникам дорожного движения определять точки, представляющие географический и исторический интерес.

Информационные знаки бывают следующих типов
Указатели направления и места

Движение вперед
Пункт назначения
Направление
Идентификация места
Подтверждение

Указатели объекта

Столовая
Пункт первой помощи
Больница
Легкие закуски
Бензонасос
Таксофон
Место отдыха

Знаки полезной информации прочие

НЕТ по дороге
НЕТ по проселочной дороге

Парковочные знаки

Стенд для авто рикши
Стенд для велосипедов
Стенд для велосипеда Rick Shaw
Припаркуйся на этой стороне
Парковка с двух сторон
Велосипедный стенд для скутеров и моторов
Стоянка такси

Датчик наводнения

Нравится1 Дизлайк

Классификация дорожных знаков | Альберта.около

Обзор

Назначение дорожных знаков — информировать водителей о правилах дорожного движения, предупреждать о дорожных характеристиках или опасностях, а также предоставлять информацию, необходимую для выбора маршрута.

Нормативные знаки (класс R)

Нормативные знаки указывают на правила дорожного движения, которые применяются в определенное время или в определенном месте на дороге.

Тип знака	Описание
RA	Дорожные знаки указывают дорогу для водителей на подходах к перекрестку или для пешеходов на пешеходном переходе.
РБ	Знаки контроля за использованием дороги указывают на разрешенное или запрещенное использование дороги. Этот подкласс включает знаки, относящиеся к: Контроль скорости витков направление движения проход использование полосы движения Масса и габариты автомобиля парковка пешеходов и других участников дорожного движения
RC	Разные нормативные знаки указывают на правила, которые иначе не предусмотрены в классе R.

Предупреждающие знаки (класс W)

Предупреждающие знаки заранее указывают на потенциально опасные для водителей условия на дороге или рядом с ней.

Тип знака	Описание
WA	Знаки физического состояния указывают на особенности или состояние самой дороги.
WB	Знаки правил дорожного движения впереди предупреждают о наличии правил дорожного движения на дороге.
WC	Прерывистые или движущиеся знаки опасности указывают на возможность возникновения ситуации, которая может потребовать реакции водителя.
WD	Используется для регулирования, предупреждения и направления водителей в рабочих зонах, где строительные, ремонтные работы, коммунальные услуги или другие временные или необычные условия находятся на дороге или рядом с ней.

Указатели и информационные знаки (класс I)

Направляющие и информационные знаки указывают информацию для выбора маршрута, расположения внедорожных объектов или определения географических объектов или достопримечательностей.

Тип знака	Описание
IA	Указатели пункта назначения предоставляют водителям информацию о пункте назначения, направлении, расстоянии и местоположении.
IB	Знаки-указатели маршрута обозначают номера, названия или другие обозначения дорог.
IC	Знаки внедорожных услуг указывают на наличие внедорожных услуг или мест для отдыха и направление к ним.
ID	Знаки с разной информацией указывают на информацию, которая не предусмотрена иным образом для Класса I.
IE	Дорожные указатели содержат информацию и указания по автомагистралям.

Как построить CNN для дорожных знаков

Фото Дж. К. Хименеса на Unsplash

Учимся использовать возможности CNN

Каждый год автопроизводители добавляют в свой парк еще современных систем помощи водителю (ADAS).К ним относятся адаптивный круиз-контроль (ACC), предупреждение о лобовом столкновении (FCW), автоматическая парковка и многое другое. Одно исследование показало, что ADAS может предотвратить до 28% всех сбоев в Соединенных Штатах. Эта технология будет только улучшаться и в конечном итоге превратится в полностью автономные автомобили пятого уровня.

Чтобы автомобиль мог полностью управлять самим собой, он должен понимать окружающую его среду. Сюда входят другие транспортные средства, пешеходы и дорожные знаки .

Дорожные знаки дают нам важную информацию о законе, предупреждают об опасных условиях и направляют нас к желаемому пункту назначения.Если автомобиль не сможет различить символы, цвета и формы, многие люди могут получить серьезные травмы.

То, как машина видит дорогу, отличается от того, как мы ее воспринимаем. Мы все можем мгновенно отличить дорожные знаки от различных дорожных ситуаций. При передаче изображений в компьютер они видят только единицы и нули. Это означает, что нам нужно научить машину учиться, как люди, или, по крайней мере, определять такие знаки, как мы.

Чтобы решить эту проблему, я попытался построить свою собственную сверточную нейронную сеть (CNN) для классификации дорожных знаков.В этом процессе есть три основных этапа: предварительная обработка изображений , построение сверточной нейронной сети и вывод прогноза .

На этапе предварительной обработки изображения импортируются из репозитория Bitbucket «немецкие дорожные знаки». Он содержит набор данных из изображений с пометкой , который позволит нам построить модель обучения с учителем. Этот репозиторий можно клонировать в записную книжку Google Colab, что упрощает импорт набора данных и начало кодирования.

Теперь, чтобы использовать этот набор данных, изображения будут пропущены через функцию шкалы серого и выравнивания .

Оттенки серого

В настоящее время изображения из репозитория трехмерные . Это связано с тем, что цветные изображения имеют три цветовых канала — красный, зеленый и синий (RGB), которые накладываются друг на друга, чтобы придать им свои яркие цвета.

Для этой модели машинного обучения три слоя изображений не нужны, нужны только признаки знаков.Таким образом, передача изображений набора данных через функцию градаций серого очищает наши данные и фильтрует только важную информацию, а также сокращает изображения до одного измерения.

Разбиение изображения трех цветовых каналов. ( Изображение предоставлено Невитом Дилманом по лицензии Kael Lascelle) .

Выровнять

Теперь, когда изображения имеют оттенки серого, они потеряли часть своего контраста или белизны или черноты пикселей. Для увеличения контрастности изображения должны быть выровнены .Это важно, потому что модель должна различать различные особенности, которые улавливаются изменением их контраста.

Выравнивание изображения означает расширение распределения значений пикселей, создавая более широкий диапазон белизны и черноты изображения.

(Изображение автора)

Сверточная нейронная сеть — это класс сетей глубокого обучения, используемых для анализа визуальных образов. В данном случае он используется для поиска уникальных наборов функций среди множества дорожных знаков.

Архитектура CNN. (Источник: https://www.mathworks.com/videos/introduction-to-deep-learning-what-are-convolutional-neural-networks—1489512765771.html)

Используемый процесс аналогичен тому, как наши глаза и мозг сортирует все, что мы видим. Например, глядя на набор чисел, вы можете определить разницу между 1 и 8. 1 — это вертикальная линия, а 8 — это петля поверх другого цикла. Конечно, вы на самом деле не говорите это в своей голове, потому что мы видели их так много раз, это стало привычкой.

Как они учатся?

Для сверточной нейронной сети для извлечения важных характеристик изображения они используют ядра для сканирования или обхода изображения.

Я думаю об этом, как о ваших глазах, движущихся саккадами по изображению. Они анализируют одну часть и переходят по горизонтали к следующему разделу, пока вы не увидите всю картину целиком.

Ядра сравнивают разницу между тем, что они видят, и тем, что они ищут. Когда объект совпадает, он записывается и сохраняется в карте объектов .Эти карты функций представляют собой усовершенствованные версии исходного изображения. Они сохраняют важные черты знака и игнорируют все остальное. Несколько разных ядер просматривают исходное изображение и извлекают различные важные функции, а затем объединяются, чтобы создать окончательный свернутый узор.

Выходная матрица называется свернутой характеристикой или картой характеристик. (Источник: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Feature_extraction_using_convolution)

Устранение переобучения

При работе с небольшим набором данных, подобным используемому в модели, возникает проблема, называемая переоснащением .Это когда модель начинает запоминать изображений вместо того, чтобы искать их особенности. В частности, когда модель проходит через слишком много эпох (в основном, сколько раз модель проходит через набор данных), она начинает прослушивать ввод одних узлов и игнорировать другие. Это снижает точность модели, поскольку она не знает, как классифицировать любые новые изображения вне набора данных.

Чтобы решить эту проблему, добавляется выпадающий слой .Это простое исправление для этой модели. Исключая случайное подмножество узлов, он предотвращает переоснащение, потому что узлы не могут запомнить метки (поскольку существует высокая вероятность того, что узел будет отключен). Это как учитель, который обращается к ребенку, который не обращает внимания в классе. Смущая его и привлекая его внимание, он (надеюсь) сосредоточится и принесет пользу классу.

Наконец, модель снабжена изображением дорожного знака, она проходит через сверточную нейронную сеть и выдает число, связанное с соответствующим знаком.

Когда следующий случайный знак проходит через модель…

Случайное изображение показано модели. (Источник: https://c8.alamy.com/comp/G667W0/road-sign-speed-limit-30-kmh-zone-passau-bavaria-germany-G667W0.jpg)

Модель предсказывает класс как [1 ], что правильно!

Класс, связанный со знаком. (Изображение автора)

Для всех, кто интересуется кодом, вы можете найти его на моем GitHub здесь!

Изображения предварительно обрабатываются с помощью функции шкалы серого и выравнивания.
Сверточная нейронная сеть (CNN) использует ядра для извлечения признаков знака
Функции сравниваются с другими классифицированными изображениями, чтобы сделать прогноз

Классификация дорожных знаков по ИНН для реализации в реальном времени

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 33 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО РелевантностиСамые популярные статьи Недавность

Распознавание дорожных знаков в режиме реального времени в три этапа

Трехэтапная система распознавания дорожных знаков в реальном времени, состоящая из сегментации, представлены этапы обнаружения и классификации, показывающие, что только подмножество примерно из одной трети признаков достаточно для достижения высокой точности классификации в тесте распознавания дорожных знаков Германии.Expand

Собственные градиенты для распознавания дорожных знаков

В этом документе предлагается метод определения характеристик дорожных знаков на основе ориентированных карт градиентов и преобразования Карунена-Лоэва для повышения производительности классификации, а уменьшение размерности может быть важным для портативных приложений на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как FPGA. . Развернуть

Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Двухэтапное обнаружение и распознавание дорожных знаков

W. Kuo, C. Lin
Computer Science
2007 IEEE International Conference on Multimedia and Expo
2007

Experimental Результаты показывают, что большинство дорожных знаков может быть правильно обнаружено и распознано предложенным методом с точностью 95.5%. Развернуть

Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Классификация внутрицветных форм для распознавания дорожных знаков

Новая система распознавания дорожных знаков, включающая классификацию цвета / формы, извлечение пиктограмм, выбор функций и нейронную сеть с радиальной базисной функцией на основе теории Ляпунова (RBFNN), который оценивается с помощью малазийских дорожных знаков с многообещающей скоростью распознавания. Развернуть

Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Классификация дорожных знаков с использованием классификатора ядра Лапласа

Новое правило ядра было разработано для классификации дорожных знаков с использованием плотности вероятности Лапласа, а алгоритм ожидания – максимизации используется для максимизации псевдовероятности функция.Развернуть

Просмотреть 2 выдержки, ссылки на методы

На пути к надежному распознаванию дорожных знаков

Спрос на надежное распознавание дорожных знаков (TSR) возрастает с развитием систем помощи водителю, ориентированных на безопасность (ADAS). Новые технологии, такие как «тормоз по проводам» или… Развернуть

Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Классификация дорожных знаков с помощью сверточной нейронной сети | Радж Уппала

Источник

Как и многие другие, в наши дни я довольно часто полагаюсь на Google Maps, чтобы добраться из пункта А в пункт Б.Хотя он помогает мне добраться до пункта назначения с помощью динамических обновлений информации о пробках и предложений альтернативных маршрутов, я не мог не заметить, насколько мы также полагаемся на инфраструктуру дорожных знаков. Представьте себе несколько десятилетий вперед, когда все автомобили будут автономными уровня 5 и полностью подключены, чтобы они могли обмениваться данными между собой и с транспортной инфраструктурой. В таком сценарии многие из этих дорожных знаков могут не понадобиться. Однако до тех пор нам по-прежнему приходится полагаться на них, пока автономные транспортные средства с разными уровнями автономии гармонично сосуществуют с водителями-людьми на дороге.Для выполнения такой задачи это будет означать, что автономные транспортные средства должны иметь способность читать и понимать дорожные знаки и определять соответствующие действия. Этот проект фокусируется на первом: разработать нейронную сеть, которая считывает дорожные знаки и правильно их классифицирует.

Вот шаги, которые я выполнил для выполнения задачи:

Изучить и визуализировать набор данных
Предварительно обработать и при необходимости дополнить набор данных
Разработать модель CNN
Обучить и проверить модель
Оптимизировать модель, экспериментируя с различными гиперпараметрами
Протестировать модель с помощью тестового набора данных

Давайте углубимся в каждый из вышеперечисленных шагов, чтобы лучше понять процесс.

Изучите и визуализируйте набор данных:

Набор данных, используемый для этого проекта, — Немецкие дорожные знаки. В наборе данных 43 уникальных дорожных знака, и быстрый взгляд на гистограмму количества выборок для каждого дорожного знака показывает, что они распределены неравномерно. Каждое изображение в наборе данных имеет размер 32 пикселя x 32 пикселя x 3 канала (по одному для RGB).

Рисунок 1

  ОБЗОР ДАННЫХ:  
 Количество примеров обучения = 34799 
 Количество примеров проверки = 4410 
 Количество примеров тестирования = 12630 
 Форма изображения = (32, 32, 3)

Вот несколько случайных изображений из входной набор данных:

Рисунок 2: Случайная визуализация изображений в наборе обучающих данных

Предварительно обработайте и при необходимости дополните набор данных:

Все изображения в наборе данных были нормализованы, так что среднее значение данных равно нулю и равно дисперсия.Это помогает модели быстрее сходиться. Я запустил модель без какого-либо увеличения изображения и обнаружил, что точность проверки для модели была довольно высокой по сравнению с точностью обучения, как показано в 1-м столбце рис. 5 в конце этого сообщения. Поскольку было неравномерное распределение количества изображений для каждого класса, как показано на гистограмме изображений обучающего набора на предыдущем шаге, я увеличил изображения для некоторых классов так, чтобы минимальное количество изображений в каждом классе было 250.Сводка количества изображений, которые были добавлены к тем классам, в которых было менее 250 изображений, показана ниже:

 Добавление 70 образцов для класса 0 
 Добавление 70 образцов для класса 19 
 Добавление 10 образцов для класса 24 
 Добавление 40 образцов для class 27 
 Добавление 10 образцов для класса 29 
 Добавление 40 образцов для класса 32 
 Добавление 70 образцов для класса 37 
 Добавление 40 образцов для класса 41 
 Добавление 40 образцов для класса 42

Для расширенных изображений я применил функцию преобразования, которая произвольно поворачивает, перемещает и срезает входное изображение, чтобы избежать дублирования входного набора данных.Благодарим Вивек за этот метод. Добавление более 250 образцов для каждого дорожного знака не привело к улучшению результатов. Общее количество тренировочных изображений до и после увеличения составило 34799 и 35189 соответственно. Вот несколько случайных изображений из набора данных после предварительной обработки и увеличения:

Рисунок 3: Случайная визуализация изображений в наборе обучающих данных после увеличения, предварительной обработки и нормализации

Разработка модели CNN:

Я выбрал LeNet архитектура (рис.4 ниже) и адаптировали ее для этого проекта с самого начала, поскольку это уже хорошо зарекомендовавшая себя и проверенная модель. На изображении ниже показано количество слоев, размеры слоев и возможности подключения модели. Цель этого проекта — обеспечить не менее 93% точности модели с набором данных проверки.

Рисунок 4: Модель LeNet (Источник: Янн ЛеКун)

Обучите и подтвердите модель:

Я начал с архитектуры LeNet и обучил модель с помощью обучающего набора данных.Для начала я не добавлял никаких дополнительных изображений к обучающей выборке, чтобы установить базовый уровень. Когда я запустил модель с набором данных для проверки, результаты не были хорошими: см. 1-й столбец на рис. 5 ниже. Точность обучения была довольно высокой, но точность проверки была низкой. Высокая точность обучающего набора, но низкая точность проверочного набора подразумевает переобучение. Чтобы решить эту проблему переобучения, в наборе инструментов есть несколько рекомендуемых подходов, с которыми я мог бы поэкспериментировать:

Инициализация веса.
Скорость обучения.
Функции активации.
Топология сети.
Партии и эпохи.
Регуляризация.
Оптимизация и потери.
Ранняя остановка.

Хммм. Замечательно, что есть все эти разные подходы к тому, чтобы моя модель работала лучше, но с чего мне вообще начать? Эмодзи, который ломает голову, подошел бы здесь идеально, но я не мог найти простой способ вставить его. Я отвлекся. Двигаемся дальше….

Оптимизируйте модель, экспериментируя с различными гиперпараметрами:

Этот проект является частью программы Udacity’s Self-Driving Car, и эти мудрые слова Брайана Катандзаро, вице-президента Nvidia по прикладным исследованиям глубокого обучения, запомнились мне: «Глубокое обучение — это практическая эмпирическая область.Во многих случаях практика определенно опережает теорию. Продолжайте экспериментировать, пока не найдете сеть и набор гиперпараметров, которые подходят для вашей проблемы ». Вооружившись этими знаниями, я начал экспериментировать: я добавил изображения к классам, в которых было менее 250 изображений, чтобы гарантировать, что в каждом классе будет как минимум 250 изображений. Более 250 изображений не помогли улучшить характеристики модели. Для следующей серии экспериментов я начал со следующих гиперпараметров: размер пакета 128, скорость обучения 0.001, количество эпох: 25, и экспериментировали с различными отсевами на полностью связанных уровнях модели LeNet. Результаты представлены на рис. 5 (столбцы 2–5). Результаты с отсеиванием 0,7 выглядят довольно многообещающими и соответствуют целям проекта: точность проверки 96,6%. Мы еще не закончили, так как нам нужно проверить, как эта модель работает на тестовом наборе данных. Точность модели с тестовым набором данных составляет ~ 94%. Большой! Я выполнил все цели этого проекта. Определенно есть больше возможностей для улучшения и ряд различных гиперпараметров, с которыми я все еще могу работать, но я оставлю это для будущего проекта.Следует отметить, что эти итерации следует запускать на экземпляре AWS EC2 GPU или других аналогичных экземплярах для получения гораздо более быстрых результатов.

Классифицирующие дорожные знаки | Codementor

Проект № 2 для беспилотного автомобиля Udacity Nanodegree

Проект № 2 для Self-Driving Car Nanodegree (SDCND) от Udacity посвящен использованию нейронных сетей (особенно глубоких сверточных сетей) для классификации изображений дорожных знаков. Это важная проблема для беспилотных автомобилей, поскольку возможность классифицировать изображение дорожного знака по его типу позволит беспилотному автомобилю принимать важные решения.

Если вы пропустили мое первое обновление проекта SDCND, вы можете найти его здесь .

Код и детали

Код этого проекта можно найти на Github здесь. Я бы порекомендовал README проекта аудитории, знакомой с глубоким обучением. В README будут все пикантные подробности.

Для тех, кто не разбирается в машинном обучении…

Если вам интересно узнать о глубоком обучении и о том, как его можно применить к классификации изображений, я настоятельно рекомендую Machine Learning is Fun! Часть 3.

Я постараюсь сохранить остальную часть этого высокого уровня для широкой публики.

Общий обзор

Чтобы классифицировать изображения с помощью метода, известного как «глубокое обучение», вам потребуется МНОГО данных — тысячи изображений. Это связано с тем, что нейронная сеть, которая использует глубокое обучение, берет каждое изображение и узнает о нем. Чем больше примеров, тем больше можно извлекать уроки и тем выше производительность.

К счастью, существует общедоступный набор данных немецких дорожных знаков, которые уже были правильно маркированы.Да, немецких дорожных знаков. Вы можете почувствовать изображения в наборе данных на картинке ниже.

Примеры изображений из набора данных с веб-сайта.

Набор данных содержит 43 различных типа дорожных знаков, которые сильно различаются по качеству изображения. Все изображения цветные, и в наборе данных, который я использовал, все изображения были уменьшены до 32×32 пикселей — довольно зернистые. Всего было около 47 000 изображений.

Детали того, как работают глубокие нейронные сети, довольно запутаны, но я выделю несколько основных моментов:

«Глубокий» означает несколько слоев.
Каждый уровень «учится» определять особенности передаваемых изображений.
Объединяя эти слои вместе, сеть может идентифицировать «особенности объектов». Например, первый слой может идентифицировать линии, а второй слой — группы линий (например, треугольники). Вскоре у вас будет что-то похожее на знак уступки.
Нейронные сети узнают, какие функции имеют отношение к классификации данных сами по себе , используя математические возможности.

По мере прохождения большего количества изображений сеть улучшается и становится лучше при классификации знаков.В конце концов, моя сеть была с точностью 95% . Между прочим, этот показатель точности будет варьироваться в зависимости от типа знака. Поскольку он видел больше знаков скорости, чем знаков поворота, он будет лучше определять знаки скорости.

Чтобы проиллюстрировать это и протестировать свою сеть, я загрузил из Интернета пять различных немецких дорожных знаков. Пять изображений после уменьшения до 32×32 показаны ниже.

Пять загруженных изображений использовались для тестирования моей модели.

Я прогнал эти пять изображений через свою сеть, сказав ему, чтобы он вернул, какой знак, по его мнению, представляют изображения, и достоверность его предположения (вероятность softmax).В следующей таблице приведены результаты.

Сеть смогла правильно идентифицировать все, кроме последнего знака — знака «иди прямо или налево». Меня несколько утешает то, что сеть классифицировала знак как «держись правее», что, по крайней мере, похоже.

Мне очень понравился этот проект. Это был мой первый настоящий набег на нейронные сети и глубокое обучение. Я планирую продолжать публиковать сообщения о будущих проектах Udacity SDCND, которые я завершаю, поэтому, если вы хотите быть в курсе, когда они выйдут, вы можете подписаться на меня на Medium.

Пример классификации дорожных знаков

(SignNet)

Примечание: Применимость выпуска ПО: этот образец доступен в выпусках ПО NVIDIA DRIVE .

Пример классификации дорожных знаков демонстрирует, как использовать проприетарную глубокую нейронную сеть (DNN) SignNet NVIDIA ^® для выполнения классификации дорожных знаков. Он выводит класс дорожных знаков из изображений, снятых эго-автомобилем.

SignNet в настоящее время поддерживает образы RCB.Изображения RGBA не поддерживаются. В настоящее время модели SignNet охватывают три географических региона. Для одного из таких регионов, США (US), предусмотрены две модели: US_V1 и US_V2 . Для другого поддерживаемого региона, Европейского Союза (ЕС), также доступны две модели: EU_V1 и EU_V2 . Для последнего поддерживаемого региона, Японии, поддерживается только одна модель — JP_V1 . Основное различие между разными версиями моделей для регионов ЕС и США заключается в количестве поддерживаемых классов.Модели версии 2 для каждого региона охватывают значительно больше классов дорожных знаков, чем модели версии 1.

Модель по умолчанию для примера приложения — US_V2 для США. Чтобы использовать европейские модели дорожных знаков, модель для Японии или использовать модель для США версии 1, необходимо явно выбрать ее с соответствующим параметром командной строки при запуске образца.

В этом примере показана простая реализация классификации дорожных знаков, построенная на основе NVIDIA SignNet DNN.Классификация выполняется путем обнаружения дорожных знаков с помощью NVidia DriveNet DNN, а затем классификации найденных изображений с помощью SignNet DNN. Дорожные знаки не отслеживаются, поэтому можно заметить мерцание срабатываний. Для получения дополнительной информации о SignNet DNN и о том, как настроить ее для ваших приложений, проконсультируйтесь с торговым представителем NVIDIA или бизнес-представителем NVIDIA.

Детали датчика

Наборы данных изображений, используемые для обучения SignNet, были захвачены модулем камеры View Sekonix (SF3325) с датчиком AR0231 RCCB.Камера установлена на буровой установке на крыше транспортного средства. Демонстрационные видеоролики снимаются с разрешением 2,3 МП и уменьшаются до 960 x 604. Восемь камер использовались для сбора данных для обучения предоставленных моделей SignNet. В следующем списке показаны положение установки и поле зрения (FOV) каждой такой камеры:

Центральная передняя 60 ° FOV
По центру спереди 120 ° FOV
По центру спереди, 30 ° FOV
В центре справа 120 ° FOV
По центру слева 120 ° FOV
Задний левый 120 ° FOV
Задний центр, угол обзора 120 °
Задний центр, угол обзора 60 °

Для достижения наилучшего качества обнаружения дорожных знаков NVIDIA рекомендует использовать камеру, аналогичную одной или нескольким камерам из приведенного выше списка, и выровнять видеоцентр вертикально с горизонтом перед записью нового видео.

Ограничения

Предупреждение

В настоящее время SignNet DNN имеет ограничения, которые могут повлиять на его работу:

Он был обучен в основном для работы при ярком дневном свете, в пасмурную погоду, в сумерках и без видимости без дождя. Обучение работе с искусственным освещением, ночным освещением и видимостью в дождливую погоду было ограничено, и, таким образом, работа классификатора может пострадать в дождь или при ограниченном освещении.
Классификация SignNet зависит от размера дорожных знаков, обнаруженных в кадре изображения.Хорошая эффективность классификации наблюдается, когда высота дорожных знаков составляет 20 пикселей и более. Прогнозы для очень маленьких знаков могут быть ненадежными.
Предоставленные модели SignNet были обучены на данных, собранных в США, Японии и странах, входящих в Европейский Союз. В результате модели SignNet могут не подходить для других географических регионов. Однако использование модели ЕС может быть подходящим для других стран, которые приняли Венскую конвенцию о дорожных знаках.Но конкретные классы знаков, доступные в этих странах, следует пересматривать в каждом конкретном случае по сравнению с классами, доступными в предоставленной модели.

Несмотря на то, что SignNet DNN была обучена с данными настройки камер, указывающих в различных направлениях сенсорной установки (см. Список выше), рекомендуется использовать ее для следующей настройки направления и поля обзора:

Центр -фронтальная камера с углом обзора 60 °.
Расположение передней камеры по центру с углом обзора 120 °.

 ./sample_sign_classifier --input-type = [видео | камера]
                          --model = [US_V1 | US_V2 | EU_V1 | EU_V2 | JP_V1]
                          --video = [путь / к / видео]
                          --camera-type = [камера]
                          --camera-group = [a | b | c | d]
                          --slave = [0 | 1]
                          --camera-index = [0 | 1 | 2 | 3]
                          --precision = [fp16 | fp32]
                          --useCudaGraph = [0 | 1]

где

 --input-type = [видео | камера]
        Определяет, поступает ли вход с камеры в реальном времени или с записанного видео.Живая камера поддерживается только на платформах NVIDIA DRIVE (tm).
        Он не поддерживается в хост-системах Linux (архитектура x86).
        Значение по умолчанию: видео

--video = [путь / к / видео]
        Задает абсолютный или относительный путь к записи raw, lraw или h364.
        Применимо, только если --input-type = video
        Значение по умолчанию: samples / waitcondition / traffic_signs.h364

--model = [US_V1 | US_V2 | EU_V1 | EU_V2]
        Определяет, какую региональную модель подписи и ее версию использовать для классификации знаков.Значение по умолчанию: US_V2 (модель для США, версия 2).

--camera-type = [камера]
        Определяет поддерживаемый датчик AR0231 RCCB.
        Применимо, только если --input-type = camera.
        Значение по умолчанию: ar0231-rccb-bae-sf3324

--camera-group = [a | b | c | d]
        Группа, к которой подключена камера.
        Применимо, только если --input-type = camera.
        Значение по умолчанию: a

--slave = [0 | 1]
        Установка этого параметра в 1 при запуске образца на Xavier B обращается к камере
        на Ксавье А.Применимо только когда --input-type = camera.
        Значение по умолчанию: 0

--camera-index = [0 | 1 | 2 | 3]
        Задает индекс камеры в группе камер.
        Значение по умолчанию: 0

--precision = [fp16 | fp32]
        Задает точность, которая будет использоваться для модели SignNet DNN.
        Значение по умолчанию: fp32

--useCudaGraph = [0 | 1]
        Установка этого параметра в 1 запускает вывод SignNet DNN с помощью CUDAGraph, если оборудование поддерживает.
        Значение по умолчанию: 0

Для запуска примера в Linux

./ sample_sign_classifier --video =

или ./sample_sign_classifier –video =

Для запуска примера на видео с европейским классификатором знаков версии 2:

 ./sample_sign_classifier --video =

Для запуска образца на камере на платформах NVIDIA DRIVE

 ./sample_sign_classifier --input-type = camera --camera-type = <тип камеры rccb> --camera-group =  --camera-index = <идентификатор камеры в группе камер> --model < имя_модели>

, где <тип камеры rccb> — одно из следующих значений:

ar0231-rccb-bae-sf3324
ar0231-rccb-bae-sf3325

Выход

Образец создает окно, отображает видео и накладывает границы для обнаруженных дорожных знаков.Класс знака отображается с текстовой меткой над ограничивающей рамкой.

В следующей таблице описаны модели, входящие в комплект. По гиперссылкам вы найдете полный список классов, поддерживаемых каждой моделью.

НАИМЕНОВАНИЕ МОДЕЛИ	ИДЕНТИФИКАТОР МОДЕЛИ	ПОДДЕРЖИВАЕМЫЙ РЕГИОН	КОЛИЧЕСТВО ВЫХОДОВ МОДЕЛИ	КОЛИЧЕСТВО ЭТИКЕТОВ РАЗЛИЧНОГО КЛАССА	ОПИСАНИЕ
	США	США	24	Модель минимального знака США с акцентом на знаки ограничения скорости.
SignNet US v2.0	US_V2	Соединенные Штаты Америки	312	272	Расширенная модель для США с расширенным покрытием знаков.
SignNet EU v1.0	EU_V1	Европейский Союз	31	28	Модель минимального знака ЕС с акцентом на знаки ограничения скорости.
SignNet EU v2.0	EU_V2	Европейский союз	176	159	Расширенная модель для ЕС с расширенным покрытием знаков.
SignNet JP v1.0	JP_V1	Япония	184	151	Модель знака для Японии.

Обратите внимание, что модели SignNet для ЕС могут быть подходящими для классификации дорожных знаков из других стран, не входящих в ЕС, которые следуют Венской конвенции.

Образец классификации условий ожидания

Для получения дополнительной информации см.