Предупреждающие знаки ПДД | Новые 2020 с пояснениями
Предупреждающие знаки информируют водителей о приближении к опасному участку дороги, движение по которому требует принятия мер, соответствующих обстановке.
1.1 «Железнодорожный переезд со шлагбаумом». (комментарий)
1.2 «Железнодорожный переезд без шлагбаума». (комментарий)
1.3.1 «Однопутная железная дорога». Обозначение необорудованного шлагбаумом переезда через железную дорогу с одним путем. (комментарий)
1.3.2 «Многопутная железная дорога». Обозначение необорудованного шлагбаумом переезда через железную дорогу с двумя путями и более. (комментарий)
1.4.1 — 1.4.6 «Приближение к железнодорожному переезду». Дополнительное предупреждение о приближении к железнодорожному переезду вне населенных пунктов. (комментарий)
1.5 «Пересечение с трамвайной линией». (комментарий)
1.
1.7 «Пересечение с круговым движением». (комментарий)
1.8 «Светофорное регулирование». Перекресток, пешеходный переход или участок дороги, движение на котором регулируется светофором. (комментарий)
1.9 «Разводной мост». Разводной мост или паромная переправа. (комментарий)
1.10 «Выезд на набережную». Выезд на набережную или берег. (комментарий)
1.11.1 «Опасный поворот». Закругление дороги малого радиуса или с ограниченной видимостью — направо. (комментарий)
1.11.2 «Опасный поворот». Закругление дороги малого радиуса или с ограниченной видимостью — налево. (комментарий)
1.12.1 «Опасные повороты». Участок дороги с опасными поворотами с первым поворотом направо. (комментарий)
1.12.2 «Опасные повороты».
Участок дороги с опасными поворотами с первым поворотом налево.
(комментарий)1.13 «Крутой спуск». (комментарий)
1.14 «Крутой подъем». (комментарий)
1.15 «Скользкая дорога». Участок дороги с повышенной скользкостью проезжей части. (комментарий)
1.16 «Неровная дорога». Участок дороги, имеющий неровности на проезжей части (волнистость, выбоины, неплавные сопряжения с мостами и тому подобное). (комментарий)
1.17 «Искусственная неровность». Участок дороги с искусственной неровностью (неровностями) для принудительного снижения скорости. (комментарий)
1.18 «Выброс гравия». Участок дороги, на котором возможен выброс гравия, щебня и тому подобного из-под колес транспортных средств. (комментарий)
1.19 «Опасная обочина». Участок дороги, на котором съезд на обочину опасен. (комментарий)
1.20.1 «Сужение дороги». Сужение с обеих сторон.
(комментарий)
1.20.2 «Сужение дороги». Сужение справа. (комментарий)
1.20.3 «Сужение дороги». Сужение с слева. (комментарий)
1.21 «Двустороннее движение». Начало участка дороги (проезжей части) с встречным движением. (комментарий)
1.22 «Пешеходный переход». Пешеходный переход, обозначенный знаками 5.19.1, 5.19.2 и (или) разметкой 1.14.1 и 1.14.2. (комментарий)
1.23 «Дети». Участок дороги вблизи детского учреждения (школы, оздоровительного лагеря и тому подобного), на проезжей части которого возможно появление детей. (комментарий)
1.24 «Пересечение с велосипедной дорожкой». (комментарий)
1.25 «Дорожные работы». (комментарий)
1.26 «Перегон скота». (комментарий)
1.27 «Дикие животные». (комментарий)
1.28 «Падение камней».
Участок дороги, на котором возможны обвалы, оползни, падение камней. (комментарий)
1.29 «Боковой ветер». (комментарий)
1.30 «Низколетящие самолеты». (комментарий)
1.31 «Тоннель». Тоннель, в котором отсутствует искусственное освещение, или тоннель, видимость въездного портала которого ограничена. (комментарий)
1.32 «Затор». Участок дороги, на котором образовался затор. (комментарий)
1.33 «Прочие опасности». Участок дороги, на котором имеются опасности, не предусмотренные другими предупреждающими знаками. (комментарий)
1.34.1 «Направление поворота». Направление движения на закруглении дороги малого радиуса с ограниченной видимостью — направо. Направление объезда ремонтируемого участка дороги. (комментарий)
1.34.2 «Направление поворота». Направление движения на закруглении дороги малого радиуса с ограниченной видимостью — налево.
Направление объезда ремонтируемого участка дороги. (комментарий)
1.35 «Участок перекрестка». Знак 1.35 – знак участка перекрёстка, устанавливаемый на границе перекрёстка. (комментарий)
1.34.3 «Направление поворота». Направления движения на Т-образном перекрестке или разветвлении дорог. Направления объезда ремонтируемого участка дороги. (комментарий)
Знаки 1.13 и 1.14 могут устанавливаться без таблички 8.1.1 непосредственно перед началом спуска или подъема, если спуски и подъемы следуют друг за другом.
Знак 1.25 при проведении краткосрочных работ на проезжей части может устанавливаться без таблички 8.1.1 на расстоянии 10 — 15 м до места проведения работ.
Знак 1.32 применяется в качестве временного или в знаках с изменяемым изображением перед перекрестком, откуда возможен объезд участка дороги, на котором образовался затор.
Вне населенных пунктов знаки 1.1, 1.2, 1.9, 1.10, 1.23 и 1.25 повторяются. Второй знак устанавливается на расстоянии не менее 50 м до начала опасного участка. Знаки 1.23 и 1.25 повторяются и в населенных пунктах непосредственно в начале опасного участка.
- Приложение 1. Дорожные знаки:
1. Предупреждающие знаки
2. Знаки приоритета
3. Запрещающие знаки
4. Предписывающие знаки
5. Знаки особых предписаний
6. Информационные знаки
7. Знаки сервиса
8. Знаки дополнительной информации (таблички)
У каждого знака есть более полное описание. Достаточно только перейти по ссылке. Если есть вопросы, то задавайте их в комментариях на autoass.
Содержание статьи:
- предупреждающие знаки
- предупреждающие дорожные знаки
- предупреждающие знаки дорожного движения
- подробное описание предупреждающих знаков пдд
App Store: Дорожные знаки ПДД 2021
Описание
Выучи дорожные знаки, их особенности и нюансы.
Удобное приложение, официальные материалы со всеми последними изменениями. Разберись с ПДД и забудь про штрафы!
• Доходчивые пояснения к знакам
• Качественные изображения
• Официальные и актуальные данные
• Режим работы над ошибками
• Поддержка темной темы
• Работает без доступа в интернет
Версия 1.3.3
Мы немного изменили навигацию в приложении, а также добавили новые знаки и пояснения по ним. Благодарим вас за использование приложения, удачи на дорогах и счастливого пути!
Оценки и отзывы
Оценок: 856
Готовлюсь сдавать
Для подготовки к экзамену.
Есть пояснения сложных моментов в правилах, будет полезно многим. Загрузил два других приложения (билеты теории и пдд). Удачи на экзамене.
Есть пояснения сложных моментов в правилах, будет полезно многим. Загрузил два других приложения (билеты теории и пдд). Удачи на экзамене.Знаки дорожного движения
Очень классное приложение,всем рекомендую!!!!
Очень хорошее приложение
Спасибо разработчикам за такое полезное и замечательное приложение! Процветания Вам, а всем участникам —
удачи, терпения и внимательности!
Разработчик Nikita Romanov указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.
Данные, используемые для отслеживания информации
Следующие данные могут использоваться для отслеживания информации о пользователе в приложениях и на сайтах, принадлежащих другим компаниям:
Не связанные с пользователем данные
Может вестись сбор следующих данных, которые не связаны с личностью пользователя:
- Идентификаторы
- Данные об использовании
- Диагностика
Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов.
Подробнее
Информация
- Провайдер
- Nikita Romanov
- Размер
- 126,9 МБ
- Категория
- Образование
- Возраст
- 4+
- Copyright
- © 2019 Nikita Romanov
- Цена
- Бесплатно
- Поддержка приложения
- Политика конфиденциальности
Другие приложения этого разработчика
Вам может понравиться
Class Data Science Project 2020 — Распознавание дорожных знаков | Рину Гур | DataFlair
Python-проекты, которые обещают сделать вас Data Scientist в 2020 году
Вы ничего не добьетесь, если не начнете работать над этим.
То же самое касается науки о данных. До тех пор, пока вы не возьмете в руки первоклассные проекты по науке о данных в реальном времени, вы не сможете осуществить свою мечту. И мы придумали несколько из них, потому что мы заботимся о вашей мечте о науке о данных.
Итак, прежде чем мы перейдем к проекту по распознаванию дорожных знаков, я рекомендую вам добавить в закладки несколько других проектов по науке о данных , которые, несомненно, сделают ваш Новый год еще лучше.
( Исходный код включен во все проекты )
УРОВЕНЬ НАЧИНАЮЩЕГО
- Игра Крестики-нолики
- 1 Новости проекта Dregator Aggator
- 1
- Тестер скорости печати
ПРОМЕЖУТОЧНЫЙ УРОВЕНЬ
- Обнаружение фейковых новостей
- Обнаружение болезни Паркинсона 9002 903 4 0017 Color Detection Python Project
- Распознавание эмоций речи
ЭКСПЕРТНЫЙ УРОВЕНЬ
- Классификация рака молочной железы
- Определение пола и возраста
- Проект чат-бота на Python
- Обнаружение сонливости водителя
- Генератор подписей к изображениям 14 Дорожные знаки являются неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
Они содержат критически важную информацию, которая обеспечивает безопасность всех людей вокруг нас. Без дорожных знаков все водители не знали бы, что их ждет впереди, и на дорогах может возникнуть беспорядок. Согласно ежегодной глобальной статистике аварий с участием тараканов, ежедневно в дорожно-транспортных происшествиях погибает более 3280 человек. Эти цифры были бы намного выше, если бы не было дорожных знаков.С другой стороны, исследователи и крупные компании интенсивно работают над предложением решений для беспилотных автомобилей. Вот лишь некоторые из них, включая Tesla, Uber, Google, Audi, BMW, Ford, Toyota, Mercedez, Volvo, Nissan и т. д. Эти автономные транспортные средства должны следовать правилам дорожного движения, а для этого они должны понимать сообщение, передаваемое через Знаки дорожного движения.
Вы не из сферы ИТ и все еще стремитесь стать специалистом по данным? Если да, то ваше желание наконец-то исполнено-
В каждой стране установлены стандарты оформления различных дорожных знаков, таких как разворот, поворот налево, поворот направо, запрет на въезд и т.
д. Распознавание дорожных знаков — это процесс автоматического определения того, какой из следующих классов знак принадлежит. Более ранние методы компьютерного зрения требовали много тяжелой работы по обработке данных, и требовалось много времени, чтобы вручную извлечь особенности изображения. Теперь на помощь пришли техники глубокого обучения, и сегодня мы увидим, как построить систему распознавания трафика для автономных транспортных средств.
Для этого проекта мы использовали набор данных GTSRB (немецкий тест распознавания дорожных знаков). Он содержит папку Train, в которой есть изображения дорожных знаков 43 различных классов, и папку Test, содержащую более 12 000 изображений для целей тестирования. Файл test.csv, содержащий путь к тестовым изображениям вместе с соответствующими классами.
Вы можете скачать набор данных по данной ссылке:
Набор данных дорожных знаков
Для реализации этого проекта мы будем использовать Keras, популярную платформу глубокого обучения для Python и некоторые дополнительные библиотеки scikit-learn, numpy, PIL, pandas, tkinter и jupyterlab.
Вы можете запустить приведенную ниже команду, которая обеспечит установку всех этих библиотек в вашей системе. Если да, то подписывайтесь на нас на Medium-
.
1. Настройте проект
Загрузите набор данных в папку проекта распознавания дорожных знаков. Мы будем использовать блокнот Jupyter, который представляет собой интерактивную среду разработки.
Откройте терминал и перейдите в папку проекта. Чтобы запустить блокнот jupyter, вам нужно ввести «jupyter lab» в терминале, и он откроет веб-интерфейс.
Затем вы можете запустить Jupyter Notebook и переименовать файл в traffic_sign_recognition.
2. Импортируйте необходимые модули и инициализируйте переменные
Сначала импортируйте модуль os, numpy, pandas, matplotlib, pil, keras, и мы объясним роль каждой функции при их использовании. Мы также создали некоторые глобальные переменные X, Y, которые представляют собой пустой список, в котором мы будем хранить данные и метки.
Исследуйте папку поезда, в которой вы найдете 43 разных класса. Переменная cur_directory будет содержать абсолютный путь к файлу проекта.
import osimport numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
из PIL Импорт keras.layers Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten,
DropoutX = []
Y = []
total_class = 43
cur_directory = os.getcwd()
3. Создайте данные
Изображение состоит из пикселей, и каждый пиксель имеет 3 значения для указания своего цвета, т. е. RGB . Чтобы машины могли понять изображение, мы должны преобразовать изображение в чисел . Для этой цели мы используем библиотеку PIL, которая может выполнять множество задач по обработке изображений. Если вы внимательно наблюдали, то вы увидите, что изображения имеют разную ширину и высоту. Поэтому нам также нужно изменить размер всех изображений до фиксированного размера, например 30×30.
Давайте пройдемся по всем классам , откроем изображение с помощью pil и также изменим размер изображения до размеров 30×30.
Затем мы добавим данные и метку в список X и Y соответственно.
# Набор данных имеет папки от 0 до 42, т.е. 43 класса для индекса в диапазоне (общий_класс):
путь = os.path.join(cur_directory,'train',str(index))
images = os .listdir(path) #перебор всех изображений индексной папки для img в изображениях:
попробуйте:
image = Image.open(path + '\\'+ img)
image = image.resize((30,30))
image = np.array(image) X. append(image)
Y.append(index)
кроме:
print("Ошибка загрузки изображения")X = np.array(X)
Y = np.array(Y)print(X.shape, Y.shape)
После завершения мы наблюдаем форму наших данных и маркируем их как (39209, 30, 30, 3) и (39209,)
4. Подготовка данных к обучению
Во время обучения модели важно предоставить модели случайные входные данные различных классов, чтобы модель могла лучше обобщать. Вот почему мы собираемся использовать функцию sklearn train_test_split(), которая случайным образом разделит данные на обучающий и проверочный наборы.
Список меток варьируется от 0 до 42, которые представляют каждую категорию, но нейронной сети нужен другой формат, который представляет собой одну горячую кодировку. Одно горячее кодирование представляет собой векторное представление, в котором все элементы вектора равны 0, кроме одного, который имеет значение 1.
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)print("Форма x_train: ", x_train.shape," и y_train:",y_train.shape)
print( «Форма x_test:», x_test.shape, «и y_test:», y_test.shape) #одно горячее кодирование меток y_train = to_categorical(y_train, 43)
y_test = to_categorical(y_test, 43) 31367, 30, 30, 3) и y_train: (31367,)
Форма x_test: (7842, 30, 30, 3) и y_test: (7842,)
5. Архитектура модели
Сверточные нейронные сети доказали современное состояние в задачах классификации изображений, и это то, что мы будем использовать для нашей модели.
А Сверточная нейронная сеть (CNN) состоит из сверточных слоев и слоев объединения. На каждом уровне из изображения извлекаются функции, которые помогают классифицировать изображение.
Мы также использовали слой отсева, который используется для обработки переобучения модели. Слой отсева отбрасывает некоторые нейроны во время обучения, но не при прогнозировании. Мы компилируем модель с categorical_crossentropy, потому что в нашем наборе данных есть несколько классов для классификации.
модель = последовательный()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5,5), активация='relu', input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=( 5,5), активация = 'relu'))
model.add (MaxPool2D (pool_size = (2, 2)))
model.add (Dropout (скорость = 0,25))
model.add (Conv2D (фильтры = 64) , kernel_size = (3, 3), активация = 'relu'))
model.add (Conv2D (фильтры = 64, kernel_size = (3, 3), активация = 'relu'))
model.
model.add(Dropout(rate=0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, активация='relu'))
model.add(Dropout(rate=0.5))
model.add(Dense(43, активация='softmax'))model.compile(потеря= 'categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
add (MaxPool2D (pool_size =(2, 2))) 6. Обучение и сохранение модели
Теперь модель определена и данные готовы. Чтобы начать обучение нашей модели, мы используем функцию model.fit(), которая принимает набор для обучения, набор для проверки, размер пакета и количество эпох.
После обучения модели в течение 15 эпох мы сохраним модель в файле traffic_recognition.h5.
эпох = 15
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=epochs,validation_data=(x_test, y_test))
model.save('traffic_recognition.h5')
Точность, которую мы получено — 0,948, а validation_accuracy — 0,98.
7. Построим график точности
С помощью функций matplotlib построим график обучения и проверки точности.
plt.figure(0)
plt.plot(history.history['точность'], label='точность обучения')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val точность')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('эпохи')
plt.ylabel('accuracy')
plt .legend()plt.figure(1)
plt.plot(history.history['потеря'], label='тренировочная потеря')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='значенная потеря ')
plt.title('Потери')
plt.xlabel('эпохи')
plt.ylabel('потери')
plt.legend()
8. Тестирование модели
Для тестирования нашей модели у нас есть тестовая папка, содержащая около 12 000 изображений. Файл test.csv содержит путь к изображению вместе с меткой класса. Pandas — отличная библиотека для извлечения пути и метки из CSV-файла, а затем с помощью функции sklearn precision_score() мы можем сравнить реальные значения с прогнозируемыми значениями нашей модели.
# Тестирование модели из sklearn.
import pandas as pd
y_test = pd.read_csv('Test.csv')labels = y_test["ClassId"].values
img_paths[“y_test = y_test Путь”].valuestest_data=[]для пути в img_paths:
image = Image.open(path)
image = image.resize((30,30))
test_data.append(np.array(image))test_data = np.array(test_data)
pred = model.predict_classes(test_data) #Точность с тестовыми данными из sklearn.metrics import precision_scoreaccuracy_score(labels, pred)
metrics import precision_score На тестовом наборе мы наблюдали точность 95%.
Теперь давайте сделаем шаг вперед и создадим красивый графический интерфейс пользователя для нашей модели глубокого обучения. Графический пользовательский интерфейс сэкономит много времени при тестировании и просмотре результатов предсказания нашей модели. Tkinter — это встроенная библиотека Python для создания графического пользовательского интерфейса.
В интерфейсе приложения с графическим интерфейсом мы запросим у пользователя изображение и извлечем путь к файлу изображения.
Затем мы используем обученную модель, которая примет данные изображения в качестве входных данных и предоставит нам класс, к которому принадлежит наше изображение. Затем мы будем использовать словарь , чтобы увидеть имя класса. Создайте новый файл Python, вы можете назвать его traffic_gui.py. Вот исходный код нашего графического пользовательского интерфейса, поэтому вы можете запустить файл из терминала с помощью команды «python traffic_gui.py».
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from tkinter import *
from PIL import ImageTk, Imageimport numpy
# загрузить обученную модель для классификации знака 5 from importker load_model ('traffic_recognition.h5') # словарь для маркировки всех дорожных знаков class
class = { 1:'Ограничение скорости (20 км/ч)',
2:'Ограничение скорости (30 км/ч)',
3 :'Ограничение скорости (50км/ч)',
4: «Ограничение скорости (60 км/ч)»,
5: «Ограничение скорости (70 км/ч)»,
6: «Ограничение скорости (80 км/ч)»,
7: «Конец ограничения скорости (80 км/ч)».
8: «Ограничение скорости (100 км/ч)»,
9: «Ограничение скорости (120 км/ч)»,
10: «Обгон запрещен»,
11: «Обгон запрещен»,
12: «Полоса отчуждения на перекрестке»,
13: «Главная дорога»,
14: «Уступка»,
15: «Стоп»,
16: «Нет транспортных средств»,
17: «Автомобиль > 3,5 тонн запрещено»,
18: «Въезд запрещен»,
19: «Общее предупреждение»,
20: «Опасный поворот слева»,
21:'Опасный поворот направо',
22:'Двойной поворот',
23:'Ухабистая дорога',
24:'Скользкая дорога',
25:'Дорога сужается справа',
26:'Дорожные работы ',
27:'Светофор',
28:'Пешеходы',
29:'Детский переход',
30:'Велосипедный переход',
31:'Осторожно, гололед/снег',
32:'Дикие животные пересечение»,
33: «Конечная скорость + ограничения обгона»,
34: «Впереди поворот направо»,
35: «Впереди поворот налево»,
36: «Только вперед»,
37: «Идти прямо или направо»,
38: "Направо или налево",
39:'Держитесь правой стороны',
40:'Держитесь левой стороны',
41:'Обязательная кольцевая развязка',
42:'Конец запрета обгона',
43:'Конец запрета обгона транспортных средств > 3,5 тонн' }def classify( file_path):
image = Image.
image = image.resize((30,30))
image = numpy.expand_dims(image, axis=0)
image = numpy.array(image)
pred = model.predict_classes([image])[0]
знак = классы[пред+1]
печать(знак)
result.configure(текст=знак)def show_classify_btn(file_path):
classify_b=Button(top,text=" Классифицировать изображение», command=lambda: classify(file_path),padx=10,pady=5)
classify_b.configure(bg='#364156', fg='white',font=('arial',10,'bold'))
classify_b.place(relx=0.79,rely=0.46)def upload_image():
попытка:Вау!!!
file_path=filedialog.askopenfilename()
uploaded=Image.open(file_path)uploaded.thumbnail(((top.winfo_width()/2.25),(top.winfo_height()/2.25)))
im=ImageTk.PhotoImage( загружено) sign_image.configure(image=im)
sign_image.image=im
result.configure(text='')
show_classify_btn(file_path)
кроме:
passif __name__==”__main__”:
#initialise GUI
top=tk.
top.geometry('800x600')
top.title('Распознавание дорожных знаков')
top.configure(bg='#f9f6f7') heading = Label(top, text=”Распознавание дорожных знаков”,pady=20, font=('arial',20,'bold'))
heading.configure(background='#f9f6f7',fg='#364156' )
heading.pack() result=Label(top, font=('arial',15,'bold'))
result.configure(fg='#011638',bg='#f9f6f7') sign_image = Label( top) upload=Button(top,text=”Загрузить изображение”,command=upload_image,padx=10,pady=5)
upload.configure(background='#364156', fg='white',font=('arial',10,'bold')) upload.pack(side=BOTTOM,pady=50)
sign_image.pack(side =НИЗ,расширить=Истина)
result.pack(сторона=НИЗ,раскрыть=Истина)
top.mainloop()
h)», 
open(file_path) 
Tk() 1.
2.
3.
Ура! Теперь вы понимаете, как автономные транспортные средства могут использовать преимущества компьютерного зрения и методов глубокого обучения для автоматического распознавания и классификации из нескольких классов.
Вы узнаете, как реализовать сверточную нейронную сеть для задач классификации изображений. Кроме того, мы должны создать приятный интерфейс, чтобы облегчить наше взаимодействие с распознаванием дорожных знаков.
Надеюсь, вам понравился этот проект и вы многому научились.
10 наиболее распространенных предупреждающих знаков
администратор | 12 февраля 2020 г.Предупреждающие знаки, мы видим их каждый день за рулем, и если вы ездите достаточно много, то можете их даже не заметить. Однако они требуют вашего безраздельного внимания, чтобы обезопасить вас и ваших попутчиков, пешеходов и дорожных рабочих.
Что такое дорожные предупреждающие знаки?
Важно иметь возможность сразу понять информацию, размещенную на плакатах вдоль улиц или автомагистралей, поэтому Федеральное управление автомобильных дорог США (FHWA) установило стандарты как для цвета, так и для формы знаков, чтобы обеспечить соответствие. Кроме того, многие знаки содержат только символы, что обеспечивает мгновенную связь на любом языке.
Цвет дорожных указателей показывает, какую информацию они содержат. Например, предупреждающие знаки имеют желтый фон с черными буквами или символами. Форма плаката также передает информацию. Большинство предупреждающих знаков имеют ромбовидную форму для легкого и быстрого распознавания. Однако есть исключения, такие как прямоугольный крутой изгиб дорожного указателя и табличка в форме вымпела «Зона запрещена для проезда».
Важность предупреждающих знаков
Значение предупреждающих знаков невозможно переоценить. Они стратегически расположены для вашей защиты, а также для защиты других, предупреждая водителей о приближающихся условиях, которые могут быть опасными. Они существуют по какой-то причине, и поэтому их важно учитывать.
10 наиболее распространенных предупреждающих знаков
Вот 10 наиболее распространенных предупреждающих знаков, которые вы, вероятно, увидите на дороге:
1. Скользко, когда мокро
Этот индикатор имеет форму ромба с символом заноса автомобиля, указывающим на особенно скользкое дорожное покрытие впереди.
Опасность может быть вызвана дождем или гололедицей, и водителей предупреждают о необходимости снизить скорость. Будьте осторожны, не поворачивайте и не меняйте полосу движения внезапно, а также не тормозите слишком резко. Вы должны замедляться на поворотах и увеличивать расстояние между своей машиной и впереди идущей.
2. Впереди светофор
Плакат «Впереди светофор» — еще один ромбовидный знак с изображением трехцветного светофора. Когда вы видите это, вы должны знать, что нужно оставаться начеку и быть готовым снизить скорость, ожидая перекрестка и возможности желтого или красного света впереди.
3. Остановиться впереди
Табличка «Стоп впереди» предупреждает вас о необходимости снизить скорость в ожидании полной остановки. Вам нужно будет полностью остановиться, прежде чем двигаться осторожно. Он тоже ромбовидный.
4. Левый (или правый) поворот вперед
Табличка «Впереди левый поворот» предупреждает вас о том, что приближающийся участок дороги поворачивает налево, поэтому притормозите и держитесь правой стороны.
Те же предостережения применимы и к правому повороту впереди, только теперь вы должны держаться левой стороны улицы, осторожно приближаясь к повороту.
5. Резкий поворот вправо (или влево)
Этот индикатор имеет прямоугольную форму с черной стрелкой, указывающей направление кривой. Это указывает на то, что дорога впереди меняет направление под экстремальным углом, поэтому вам нужно значительно снизить скорость, прежде чем вы достигнете поворота.
6. Объединение трафика
Индикатор слияния трафика покажет вам направление, откуда приходит новый трафик, обычно справа, но не всегда. Будьте готовы либо сменить полосу движения, либо позволить встречному транспорту безопасно перестроиться на вашу полосу. Плакаты о слиянии часто появляются на скоростных автомагистралях непосредственно перед съездами, чтобы обеспечить безопасный въезд на скоростную автомагистраль. Водители, въезжающие справа, должны пропускать движение по основному маршруту, но будьте осторожны, не все водители соблюдают это правило.
7. Рекомендуемая скорость на съезде
Вы едете со скоростью шоссе, собираетесь съехать с шоссе, когда видите квадратную или прямоугольную оранжево-черную табличку скорости «Съезд с рампы». Вы можете торопиться и поэтому не можете замедлиться достаточно, чтобы безопасно пройти по рампе, которая обычно имеет форму кривой, иногда крутой кривой. Эта табличка сообщает вам, какая безопасная скорость при выезде с шоссе, исходя из многих факторов.
Также имейте в виду, что плохая погода и плохие условия будут определять действительно безопасную скорость, которая может быть меньше той, что на ней указана.
8. Зона, запрещенная для проезда
Еще один желто-черный индикатор в форме вымпела, указывающий на то, что вы въехали на участок шоссе или дороги, проезд по которому является незаконным или небезопасным. Указатель находится на левой стороне улицы, лицом к водителю, поэтому, если вы уже начали обгон, вы должны завершить его перед въездом в запретную зону.
Часто ставится у подножия холма или перед поворотом, в местах, где вы не можете видеть достаточно далеко вперед, чтобы безопасно пройти. Обычно это сопровождается сплошной желтой разметкой на вашей стороне дороги.
9. Школьная зона
Форма этого знака уникальна; он пятисторонний с черными буквами на желтом фоне и используется только для предупреждения о школах и школьных переходах. Вы должны снизить скорость, в школьных зонах есть ограничения скорости, которые вы должны соблюдать. Дети не всегда могут быть осторожны, поэтому вы обязаны следить за ними. Они могут играть или переходить улицу, поэтому вы должны быть готовы остановиться. Также поблизости могут быть охранники или школьные автобусы.
Вы также можете увидеть более новые желто-зеленые таблички вместо обычных черно-желтых индикаторов той же формы. Они имеют улучшенную видимость, обеспечивая большую безопасность детей.
10. Оленья переправа
Индикатор переходов оленей указывает на то, что олени часто находятся в этом районе, поэтому вам следует снизить скорость и следить за ними, особенно в сумерках.