Как быстро выучить знаки дорожного движения?

Если практика вождения автомобиля отсутствуют, то запомнить и правильно воспринимать дорожные знаки очень трудно. Обычно преподаватели автошкол в этом деле рекомендуют начинать с азов, то есть следует просто зазубрить картинки, стараясь запомнить их значение. Также дополнительный эффект дает способ, когда идя пешком или являясь пассажиром, обращать внимание на указатели, мысленно проговаривая, что каждый из них запрещает, требует и пр. Естественно, на это уйдет немало времени. Поэтому многих будущих водителей интересует, как быстро выучить знаки дорожного движения и успешно сдать теоретический экзамен.                                      

Для этого существует два метода – один основан на запоминании с помощи визуализации, в другом используются специализированные веб-сайты и мобильные приложения. В идеале нужно постараться сочетать оба метода, и тогда результат придет гораздо быстрее. 

Визуализация

Основана на отказе от использования образцовой классификации, прописанной в ПДД. В данном случае рекомендуется заострить внимание на форме, цвете дорожных знаков и информации, которую они сообщают – изображение, символ или цифру. То есть помимо памяти и желания узнать, как выучить дорожные знаки, нужно подключать логическое мышление. 

Разумеется, такой метод не отменяет первичного изучения знаков по картинкам в учебнике. И желательно во время вождения мысленно повторять их. А еще очень практично держать под рукой брошюру, и увидев непонятный символ, найти его на картинке. Разумеется, будет лучше, если это сделает не сам малоопытный водитель, а пассажир на переднем сиденье. 

В какой последовательности запоминать знаки? 

Круглые (запрещающие и предписывающие).

Начинать следует именно с них по той причине, так как выполнение команд, указанных на них, обязательны для всех водителей. Здесь все не так уж и сложно. Например, даже для автоновичка нетрудно запомнить, что такие знаки всегда имеют круглую форму, разница только в цвете. Белый фон и красная окантовка по кругу за редким исключением – это всегда запрет, синий – предписание, а красные стрелки указывают, куда следует двигаться автомобилю. Это две главные группы круглых знаков, которые являются строгими по своим указаниям. Остальные важны гораздо меньше. 

Треугольные (предупреждающие).

Они делятся на два типа: первые устанавливаются на опасных участках дорог и сигнализируют водителю об опасности – гололеде, спуске, туннеле и пр.; второй тип предупреждают водителей о пересечении проездных путей, регламентирует проезд перекрестков – например, знак «Уступи дорогу». 

Квадраты и прямоугольники.

Не носят требовательного характера, однако их игнорирование может привести к тому, что через небольшое расстояние водитель может увидеть запрещающую табличку. Поэтому рекомендуются сразу выполнять предписания такого типа знаков, на которых графическими символами, в том числе и стрелками, указано направление движения по полосам, начало или окончание магистрали с односторонним движением и др.  

К этой же группе условно относятся информационные указатели, предупреждающие о режимах движения на ремонтирующих участках дорог, показывающие расстояние до населенных пунктов, сообщающие о местоположении отелей, автомоек и пр. Разумеется, они не требуют от участников движения каких-либо действий, а просто информируют, ни к чему не обязывая. 

Линии разметки.

Регламентируют правильное расположение машин на дороге и организовывают движение. В последнем случае это делает горизонтальная разметка, а вертикальная обычно встречается на опасных дорожных участках и представляет собой сочетание черно-белых полос. А если встречаются линии желтого цвета, то это означают временный характер разметки. 

Чтобы узнать, как легко выучить дорожные знаки, можно поговорить с частным автоинструктором. И он наверняка упомянет самый современный метод – использование веб-сервисов и мобильных приложений. 

Используем мобильник

Подготовка к сдаче теоретической части экзамена в ГИБДД будет более качественной, если прибегнуть к специальным мобильным приложениям. Тем более, что их выбор сейчас разнообразен. По сравнению с брошюрой о ПДД у них есть масса достоинств:

 помогают отработать темы, в которых новичок разбирается слабо;

 всегда под рукой;

 обычно содержат пояснения, почему пользователь ответил неправильно;

 отсутствие зубрежки – экзамены сдаются в игровой форме;

 неограниченное количество попыток и т. д. 

На вопрос, как выучить дорожные знаки, неплохо отвечают специальные расширения, специфические ресурсы в интернете. Главное, чтобы было желание и определенная доля упорства! 

Выбрать инструктора:

• Автоинструктор Марина

• Автоинструктор Дмитрий

• Автоинструктор Алексей

• Автоинструктор Светлана

• Автоинструктор Майя

• Автоинструктор Анатолий

• Автоинструктор Михаил

• Автоинструктор Лариса

• Автоинструктор Виктор

• Автоинструктор Игорь

Отзывы:

Все отзывы

8 способов легко и быстро выучить ПДД

26 января 2020ЛикбезОбразование

Не зубрите! Всё намного проще.

Поделиться

0

Человеческий мозг — очень практичная штука. Он запоминает только то, что по каким-либо причинам кажется ему важным, и отбрасывает неважное. Абстрактные цифры, малопонятные фразы мозг считает информационным мусором, от которого нужно если не избавляться, то складывать в самый дальний чулан памяти. Поэтому попытки вызубрить ПДД с книжного листа, скорее всего, окажутся тщетными.

Чтобы числа и канцелярский язык заинтересовали и запомнились, их нужно сделать менее абстрактными, более живыми.

1. Добавьте немножко личного

Грубый пример: если вас однажды оштрафуют за переход дороги в неположенном месте, вы надолго запомните, когда можно пересекать проезжую часть, а когда не стоит.

Впрочем, не обязательно попадать на штрафы. Просто попробуйте примерять изложенные в ПДД пункты на себя.

Например, если вы пока что ездите на трамвае, а не на автомобиле, найдите в этом преимущество: зато трамвай всегда прав. Это доступное, личностное изложение одного из основных принципов ПДД: при равном праве на проезд трамвай имеет преимущество перед другими транспортными средствами независимо от направления движения.

Соотнеся теорию с личным опытом, вы сможете без труда щёлкать трамвайные задачки на экзамене.

2. Смейтесь

Смех снижает уровень кортизола — гормона стресса, который угнетает функции гиппокампа. А эта область мозга ответственна за перевод информации в устойчивые воспоминания. Кроме того, когда мы смеёмся, в организме повышается уровень улучшающего память эндорфина.

Совокупный эффект выглядит так: если вы смеётесь, значит, вы запомните вызвавшую смех информацию лучше, чем любую другую. Байки, анекдоты, карикатуры о дорожном движении — отличный способ зафиксировать ПДД в памяти.

В России введена новая разметка на шоссе — три сплошные линии. Они означают то же, что две или одна, но надо же что-то делать!

Анекдот

3. Смотрите видео

Мозг быстрее запоминает информацию в динамике. Поэтому для изучения ПДД можно порекомендовать видеокурсы, которых много на YouTube. Основные задачи теоретического экзамена разбираются в них прямо в процессе движения виртуального автомобиля по виртуальным улицам.

4. Рисуйте или разглядывайте картинки

Информацию в виде картинок и плакатов мы запоминаем лучше, чем буквенно-цифровую. Вывод: если можете нарисовать какой-то пункт ПДД, нарисуйте. Ну или найдите этот пункт уже изображённым на картинке (да хоть бы информационный плакат ГИБДД!): в таком виде он надёжно отложится в памяти.

5. Учите стишки и составляйте аббревиатуры

Насколько проще запоминается информация, зашифрованная в виде аббревиатур или коротеньких поэтических форм, каждый в курсе с самого детства. Помните «Каждый охотник желает знать…»? Это называется ассоциативным запоминанием и используется в мнемонике. Она применима и в деле изучения ПДД.

Простой пример. На теоретическом экзамене абитуриенты нередко сыплются на вопросах о трактовке сигналов регулировщика. Скажем, регулировщик стоит к вам боком, указывая жезлом влево от вас. Можно ли ехать прямо или надо поворачивать в направлении, указываемом жезлом? А как насчёт правого поворота в такой ситуации? Действительно, здесь можно и запутаться. А можно запомнить небольшой стишок:

Если палка смотрит в рот, делай правый поворот.

Если палка смотрит вправо, ехать не имеешь права.

Если палка смотрит влево, ты на дороге королева.

На грудь и спину ехать нельзя — это стена!

«Королева» значит, что можно ехать в любую сторону.

Популярным способом запомнить что-либо также являются аббревиатуры. Например, во время сдачи экзамена по вождению важно помнить правило СССР: С — свет, С — сцепление, С — скорость, Р — ручник. Это значит, что перед тем, как тронуться с места, водитель обязан: включить ближний свет, выжать сцепление, включить первую передачу (скорость), снять машину с ручника. Нарушение этой последовательности чревато проваленным экзаменом.

Ну и, конечно же, не стоит забывать одно из ключевых правил: правило трёх Д или ДДД. Расшифровывается оно так: дай дорогу дураку. То есть, если один из участников дорожного движения нарушит правила, другие должны будут сделать всё возможное для предотвращения аварии. Кстати, правилом трёх Д описывается и ещё один способ успешно сдать теоретический экзамен.

6. Включайте логику

Во многих школах вождения ходят байки об абитуриентах, которые успешно сдавали теорию в ГИБДД, потратив на изучение правил минимум времени. А помогала им в этом… банальная логика: абитуриенты выбирали те варианты, которые исключают вероятность аварии.

Действительно, чтобы не перегружать мозг сложными формулировками, достаточно усвоить основное: все ПДД предназначены для осуществления безопасного движения — как вами, так и другими участниками. Поэтому, отвечая на тот или иной вопрос по проезду перекрёстков и движению по автомагистралям, прежде всего думайте, как будет безопаснее для вас и окружающих. И вы не ошибётесь.

Для иллюстрации возьмём конкретный пример со знаком «Движение прямо». Понимая, как работает этот знак и какие манёвры могут быть небезопасными, можно легко решить любые связанные с ним задачи.

Вот видео, где логические умозаключения изложены максимально просто и доступно.

Конечно, чтобы работать с логикой, некоторую базу знаний всё-таки понадобится создать. Хотя бы выучить, что обозначают дорожные знаки, а также запомнить ключевые моменты. Кроме упомянутого ДДД, к ним относятся правила:

• Помеха справа. Если на перекрёстке нет знаков приоритета, нужно пропустить все машины, которые приближаются справа.
• Прав тот, кто ниже. Автомобиль, спускающийся с горки, должен уступить дорогу машине, которая на неё поднимается.
• Виноват тот, кто сзади. Водителям, движущимся друг за другом, необходимо всегда держать дистанцию.

Но это не так сложно, как зубрить правила целиком.

7. Подсматривайте за водителями

Один из простых способов выучить ПДД — наблюдать, как ведёт себя на дороге везущий вас водитель. Например, в общественном транспорте лучше выбирать передние места, чтобы было видно дорогу и действия шофёра.

При каждом проезде перекрёстка, перестроении, торможении, парковке к месту остановки важно анализировать, как поступает водитель, и сравнивать эту информацию с известными правилами дорожного движения.

Если какой-то манёвр оказался непонятным, запомните его и позже, на уроке вождения, смоделируйте перед инструктором, чтобы получить чёткое объяснение. Оно отложится в памяти гораздо крепче, чем сухая информация из книжицы о ПДД.

8. Пользуйтесь мобильными приложениями и веб-сервисами

Подтянуть знания правил дорожного движения и потренироваться в сдаче теоретического экзамена в ГИБДД можно в разнообразных мобильных приложениях.

Загрузить

Цена: Бесплатно

appbox fallback https://play.google.com/store/apps/details?id=com.russia.pdd&hl=ru&gl=ru

Загрузить

Цена: Бесплатно

По сравнению с бумажной книжкой о ПДД у них есть несколько преимуществ. Мобильное приложение:

• Всегда у вас в кармане. Тренироваться можно где угодно: хоть в маршрутке по дороге на работу, хоть в очереди, хоть во время завтрака или обеденного перерыва.
• Сделано в игровой форме. А значит, вы не заскучаете в процессе зубрёжки.
• Нередко содержит пояснения. Если вы ответите неправильно, приложение расскажет вам, в чём заключалась ваша ошибка.
• Помогает найти темы, в которых вы плаваете, и проработать их дополнительно.

Потренироваться можно и с помощью расширений и веб-сервисов. Например, на «Авторамблере» или на специфических ресурсах.

В отличие от испытания в ГИБДД, у вас будет неограниченное количество попыток. Доведите решение задачек по ПДД до автоматизма — и водительское удостоверение почти у вас в кармане!

Читайте также 🧐

• Как оформить полис ОСАГО в офисе и интернете
• Как прикурить машину от шуруповёрта
• Как завести машину, если сел аккумулятор

Определение дорожных знаков с помощью машинного обучения

Научные проекты

Реферат

Беспилотные автомобили используют машинное обучение, тип искусственного интеллекта, для распознавания дорожных знаков и других вещей, с которыми они сталкиваются на дороге, таких как пешеходы и другие транспортные средства. В этом проекте вы будете фотографировать различные типы дорожных знаков и использовать машинное обучение для определения знаков с помощью бесплатного онлайн-инструмента (программирование не требуется). Затем вы попытаетесь улучшить свою модель машинного обучения, чтобы она могла идентифицировать знаки в различных средах.

Резюме

Компьютерная наука
Искусственный интеллект
Автомобили с самостоятельным управлением

Короткие (2-5 дней)

Нет

легко доступны

очень низкий (до 20 долларов США)

. дорожные знаки. Не стой на дороге.

Ben Finio, PhD, Science Buddies

Задача

Обучить модель машинного обучения для классификации изображений различных типов дорожных знаков.

Введение

Люди очень хорошо различают объекты визуально. Например, вы можете посмотреть на рисунок 1 и сразу сказать, что один знак — это знак «Поворот вперед», а другой — знак «Стоп». Это очень важный навык при вождении, так как водителям постоянно необходимо узнавать и соблюдать дорожные знаки.

Хотя людям очень легко выполнить эту задачу, очень сложно написать компьютерную программу, которая может это сделать. Традиционные программы следуют строгим предопределенным правилам, написанным человеком. Если бы вы написали подобную программу, вы могли бы написать описание каждого знака, а затем написать правила, предписывающие компьютеру искать определенные характеристики. Например, знак кривой имеет желтую форму, ромбовидную форму и изогнутую черную стрелку посередине. Знак «Стоп» имеет восьмиугольную форму красного цвета и имеет белое слово «стоп» посередине. Вы можете написать компьютерное зрение программа — компьютерная программа, которая анализирует изображения или видео для извлечения информации — для поиска этих характеристик в изображении.

Однако этот подход хорошо работает только в том случае, если у вас есть почти идеальные изображения знаков. Что делать, если вывеска забрызгана грязью, частично покрыта снегом или помечена граффити? Что, если это ночь, поэтому освещение на картинке другое, и знак кажется немного другим цветом?

Или что, если фотография знака сделана под странным или экстремальным углом, как знак на рис. 2? Как человек, вы все еще можете легко определить знак кривой, но компьютерная программа, написанная для поиска более широкой ромбовидной формы, как та, что на рис. 1, может иметь проблемы.

Все эти факторы делают идентификацию дорожных знаков и других объектов сложной задачей для беспилотных автомобилей (также называемых автономными или беспилотными транспортными средствами). Для безопасной работы они должны уметь распознавать знаки и объекты в самых разных условиях и под разными углами.

В конечном счете, невозможно написать набор правил для описания каждого возможного вида знака, с которым может столкнуться водитель. Учитывая это ограничение, беспилотный автомобиль, запрограммированный на следование строгому набору предопределенных правил, может не правильно идентифицировать знак в новой или неожиданной ситуации, что может привести к аварии. Вот где 9Входит 0038 машинное обучение . Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта .

При машинном обучении вместо написания программы с заранее определенными правилами программисты используют тип программы, называемый нейронной сетью , которая больше похожа на человеческий мозг. Программе предоставляется огромное количество обучающих данных (см. рис. 3), обычно состоящих из тысяч или даже миллионов изображений — изображений больше, чем люди могут когда-либо сесть за написание правил или описаний. Используя продвинутую математику, нейронная сеть ищет закономерности и разрабатывает собственные правила. Другими словами, он «научится» идентифицировать изображения.

Существует множество различных типов машинного обучения. Обучение с учителем , тип, который вы будете использовать в этом проекте, использует данные обучения, которые были предварительно классифицированы человеком («руководителем»). Этот тип обучения хорошо работает, когда вы хотите научить машинное обучение модели (программу) классифицировать различные наборы объектов, например дорожные знаки. В этом видео представлен обзор обучения с учителем:

Одна из проблем с моделями машинного обучения заключается в том, что они могут подвергаться смещение из их тренировочных данных. Например, обратите внимание на то, что на всех изображениях на рис. 3 на заднем плане видно чистое голубое небо, немного снега на земле и деревья без листьев. Все эти фотографии были сделаны рядом друг с другом в один и тот же день. Модель машинного обучения, обученная с помощью только этих данных, может научиться ассоциировать эти функции со знаками остановки и иметь проблемы с идентификацией изображений знаков остановки на другом фоне (например, облачный день, городская среда со зданиями или летний день с фоном). зеленые растения). В этом видео представлен краткий обзор предвзятости в моделях машинного обучения:

Вы можете помочь предотвратить возникновение систематической ошибки в модели, предоставив разнообразный набор обучающих данных. В данном случае это будут изображения дорожных знаков в самых разных условиях: в разных местах, в разное время суток и в разных погодных условиях.

В этом проекте вы будете использовать бесплатный онлайн-инструмент Teachable Machine от Google® для обучения модели машинного обучения. Инструмент позволяет загружать наборы обучающих изображений в разные классы (категории), обучать модель, а затем оценивать модель, предоставляя ей новые изображения, чтобы увидеть, правильно ли она их классифицирует. Вы попытаетесь улучшить свою модель, предоставив ей дополнительные обучающие данные, чтобы увидеть, насколько точной вы сможете ее сделать. Вы можете сделать все это, не занимаясь программированием самостоятельно. Те, у кого есть знания в области программирования, могут экспортировать модель, чтобы изучить ее более подробно (дополнительную информацию см. на веб-сайте Teachable Machine).

Термины и понятия

• Компьютерное зрение
• Беспилотный автомобиль
• Автономный
• Самостоятельное вождение
• Машинное обучение
• Искусственный интеллект
• Нейронная сеть
• Данные тренировки
• Обучение под наблюдением
• Модель
• Смещение
• Точность
• Матрица путаницы

Вопросы

• Почему компьютерной программе трудно идентифицировать объекты на изображениях?
• В чем разница между машинным обучением и традиционной компьютерной программой?
• Каковы некоторые преимущества использования программы машинного обучения по сравнению с традиционной программой? А недостатки?
• Что такое смещение в модели машинного обучения и чем оно вызвано?
• Почему важно предоставить широкий выбор обучающих изображений для контролируемой модели машинного обучения?

Библиография

• Google. (н.д.). Часто задаваемые вопросы по обучаемой машине. Проверено 8 марта 2022 г.
• PBS LearningMedia. (2019). Обучение под наблюдением #2 Ускоренный курс: искусственный интеллект [видео]. Проверено 8 марта 2022 г.
• Гугл. (2017, 25 августа). Машинное обучение и человеческие предубеждения [видео]. YouTube. Проверено 8 марта 2022 г.
• Шрофф, Р. (2019, 25 сентября). Объяснение искусственного интеллекта простыми словами. Середина. Проверено 8 марта 2022 г.

Материалы и оборудование

• Смартфон или цифровая камера
• Компьютер с доступом в Интернет
• Лабораторный блокнот

Экспериментальная процедура

1. Выберите два разных типа дорожных знаков, которые вы будете использовать для своей модели машинного обучения. Вы должны выбрать знаки, где у вас будет безопасный и легкий доступ к знакам того же типа в разных местах, чтобы делать снимки. Возможно, вам придется исследовать свой район со взрослыми, чтобы найти знаки или использовать онлайн-инструмент, такой как просмотр улиц в Google Maps®.
2. Сделайте не менее 10 снимков каждого типа знака. Например, если в пешей доступности есть два знака остановки, вы можете сделать пять снимков каждого знака. Обратите внимание, что Teachable Machine обрезает каждое изображение до квадратного соотношения сторон, поэтому убедитесь, что знак не слишком близко к краям изображения, иначе он будет обрезан.
3. Загрузите изображения на свой компьютер, чтобы они были готовы к загрузке в Teachable Machine.

   Примечание. С марта 2022 г. вы должны использовать Teachable Machine на компьютере; он не будет работать непосредственно на вашем телефоне.

   Примечание. Веб-сайты могут часто меняться. Если следующие инструкции не совсем соответствуют тому, что вы видите, просто следуйте инструкциям на экране, чтобы использовать Teachable Machine.

4. Перейдите в Teachable Machine и нажмите Начать .
5. Нажмите Проект изображения .
6. Щелкните Стандартная модель образа .
7. Измените имена двух классов в модели. Например, вы можете назвать их «Знак остановки» и «Знак кривой».
8. В разделе Добавить образцы изображений для первого занятия нажмите Загрузить . Выберите и загрузите изображения этого типа знака со своего компьютера. Загрузка может занять некоторое время, если у вас много изображений.
9. Повторите шаг 9, чтобы добавить изображения для другого класса.
10. Щелкните Модель поезда . Подождите, пока модель закончит обучение. Пока вы ждете, модель «учится» идентифицировать ваши два класса изображений.
11. Щелкните стрелку раскрывающегося списка рядом с цифрой 9.0074 Дополнительно и нажмите Под капотом .
12. Прочитайте информацию, которая появляется на вашем экране.

    Подводя итог, модель использует только 85% ваших изображений для обучения. Это экономит остальные 15% для использования в качестве «тестовых» изображений. Таким образом, модель может проверить себя на изображениях, которые она никогда раньше не видела. Он использует результаты тестовых изображений для определения модели точности , процентной доли изображений, которые были правильно классифицированы для каждого класса (выражается числом от 0 до 1). Он также производит матрица путаницы , которая определяет, сколько изображений было правильно и неправильно классифицировано для каждого класса. Наведите указатель мыши на «?» значок рядом с каждым элементом, чтобы узнать о нем больше.

    Примечание. При каждом повторном обучении модели в качестве «тестов» будут выбираться разные изображения, поэтому результирующая матрица точности и путаницы может отличаться.

13. Теперь попробуйте проверить свою модель с дополнительными изображениями. Попробуйте найти изображения, которые отличаются от тех, которые вы использовали для обучения. Вы можете отправиться исследовать свой район, чтобы сфотографировать новые знаки, поискать изображения знаков в Интернете, сделать снимки экрана с помощью такого инструмента, как Google Maps, или даже использовать программу редактирования изображений, чтобы редактировать уже имеющиеся у вас изображения (например, вырезать и вставлять знаки на разные фоны).
14. В разделе Предварительный просмотр измените выбор в раскрывающемся меню с Веб-камера на Файл .
15. В разделе Preview загрузите одно из ваших новых изображений. Под Output модель назначит вероятность того, что изображение показывает один из двух ваших классов знаков (рисунки 4 и 5).

16. Проверьте выходные данные вашей модели с помощью различных изображений знаков в как можно большем количестве различных сред (разные места, разное время суток, разная погода, разные объекты на переднем или заднем плане изображения и т. д.). Насколько точно модель классифицирует каждое изображение? Есть ли какие-либо изображения, с которыми модель ошибается или с которыми возникают проблемы (например, присваивает вероятности примерно 50/50), даже если они очевидны для вас? Можете ли вы определить особенности изображений, которые, по вашему мнению, вызывают проблемы?

    Например, тестовое изображение на рис. 5 имеет прямоугольный знак «стоять и останавливаться нельзя» под знаком выпуклости на переднем плане, но ни на одном из обучающих изображений в этой модели не было дополнительных знаков. На заднем плане также есть более темное дерево, на котором видно очень мало голубого неба по сравнению с тренировочными изображениями.

17. Вернитесь и просмотрите свои тренировочные изображения. Основываясь на проблемах, которые вы заметили с вашими тестовыми изображениями, можете ли вы определить какие-либо потенциальные источники систематической ошибки в ваших обучающих изображениях? Например, возможно, вы сделали все свои фотографии вывески одного типа на фоне голубого неба и все фотографии вывески другого типа со зданием на заднем плане. Можете ли вы понять, как вы могли бы добавить больше обучающих изображений, чтобы устранить эту предвзятость?
18. Сохраните свою модель, щелкнув меню Teachable Machine в левом верхнем углу, затем нажмите Сохранить на Google Диске .
19. На основе результатов анализа, выполненного в шагах 15 и 16, соберите дополнительные тренировочные изображения. Возможно, вам придется исследовать дальше, чтобы найти больше знаков, или попросить взрослого отвезти вас или доехать на общественном транспорте до новых мест, чтобы вы могли найти больше знаков. Вы также можете делать снимки в разное время суток при разном освещении или дождаться изменения погоды и сделать снимки в другой день. Вы также можете использовать программное обеспечение для редактирования изображений, чтобы вырезать и вставлять знаки на разные фоны.
20. Создайте новую модель, используя параметр New Project в верхнем левом меню. Обучите его всем тренировочным изображениям, а не только новым.

    Примечание. Хотя вы можете загрузить дополнительные изображения и повторно обучить существующую модель, модель будет перезаписана. Создание нового проекта для каждой итерации вашей модели позволит вам вернуться и сравнить их, а не постоянно перезаписывать одну и ту же модель каждый раз, когда вы ее обучаете.

21. Протестируйте новую модель с теми же тестовыми изображениями, которые вы использовали для своей первой модели. (Убедитесь, что вы не включили тестовые изображения в данные обучения). Ваша новая модель лучше справляется с идентификацией изображений, с которыми у первой модели были проблемы? Каков результат для каждого отдельного тестового изображения? Как соотносится матрица точности и путаницы с матрицами вашей предыдущей модели?
22. Теперь вы можете повторить процесс тестирования вашей модели, сделав больше обучающих изображений, обучив новую модель и протестировав ее снова. Попробуйте раздвинуть границы своей модели и протестировать ее на более сложных изображениях.

    Подумайте обо всех сценариях, с которыми может столкнуться беспилотный автомобиль, когда человеку будет легко идентифицировать знак, но, возможно, это будет сложно для модели машинного обучения — например, знак остановки частично скрыт веткой дерева. Если ваши обучающие данные не включали изображения частично скрытых знаков, может ли он все же идентифицировать их на тестовых изображениях? Как насчет поврежденных или изогнутых знаков?

23. Продолжайте улучшать свою модель. Это открытый проект без определенной «конечной точки». Вы можете всегда дать вашей модели больше обучающих данных и продолжать пытаться улучшить ее. Однако на самом деле в какой-то момент вам придется решить, когда ваша модель «достаточно хороша». Сможете ли вы довести свою модель до такой степени, что, по вашему мнению, ее будет безопасно использовать в беспилотном автомобиле?

    Если вам нужны дополнительные испытания и способы расширения вашей модели, см. раздел «Вариации».

Задать вопрос эксперту

У вас есть конкретные вопросы о вашем научном проекте? Наша команда ученых-добровольцев может помочь. Наши эксперты не сделают всю работу за вас, но они сделают предложения, дадут рекомендации и помогут устранить неполадки.

Опубликовать вопрос

Варианты

• Вы можете добавить дополнительные классы в свою модель Teachable Machine, нажав Добавить класс . Попробуйте обучить модель, которая может распознавать несколько типов знаков.
• Сделайте снимки с без знаков и включите их в модель как класс. Ваша модель когда-нибудь ошибочно идентифицирует знак на изображении, даже если его нет?
• Попробуйте обучить модель, которая может распознавать другие объекты, которые автономный автомобиль может видеть во время движения, например пешеходов, велосипедистов и другие автомобили, а также красные, желтые или зеленые огни. Не забывайте соблюдать осторожность и соблюдать все правила безопасности дорожного движения и пешеходов (например, не стоять посреди дороги, чтобы фотографировать). Возможно, вам придется проверить, разрешено ли фотографировать других людей на публике в вашем регионе.
• Щелкните раскрывающийся список Advanced под кнопкой Train model , чтобы получить доступ к нескольким различным параметрам, которые влияют на то, как ваша модель обучается. Наведите указатель мыши на «?» значок рядом с каждым параметром, чтобы узнать о нем больше. Попробуйте настроить эти параметры, чтобы увидеть, как они влияют на вашу модель.

Вакансии

Если вам нравится этот проект, вы можете изучить следующие родственные профессии:

• Руководство по проекту научной ярмарки
• Другие подобные идеи
• Идеи проекта по информатике
• Идеи проекта искусственного интеллекта
• Идеи проекта беспилотных автомобилей
• Мои любимые

Лента новостей по этой теме

,
,

Процитировать эту страницу

Общая информация о цитировании представлена ​​здесь. Обязательно проверьте форматирование, включая заглавные буквы, для используемого метода и при необходимости обновите цитату.

MLA Style

Финио, Бен.

«Определяйте дорожные знаки с помощью машинного обучения». Друзья по науке ,
13 апр. 2022 г.,
https://www.sciencebuddies.org/science-fair-projects/project-ideas/CompSci_p069/computer-science/machine-learning-road-signs.
По состоянию на 3 ноября 2022 г.

APA Style

Финио, Б.

(2022, 13 апреля).
Определение дорожных знаков с помощью машинного обучения.
Извлекаются из
https://www.sciencebuddies.org/science-fair-projects/project-ideas/CompSci_p069/computer-science/machine-learning-road-signs

Дата последнего редактирования: 13 апреля 2022 г.

Ознакомьтесь с нашими научными видео

Робот для доставки конфет ко Дню святого Валентина

Угол солнечной панели для детского спринта на солнечной энергии

Мраморный ролик Coaster Science Project

Тест и теория в App Store

Описание

Изучите правила дорожного движения и правила вождения с помощью нашего приложения, чтобы успешно сдать экзамен по вождению!

Некоторый контент доступен только через In-App-Purchase, но это того стоит! Последние дорожные знаки и правила дорожного движения собраны в одном месте, чтобы ваше обучение могло проходить гладко. Следующие функции доступны только после совершения покупки в приложении: доступ ко всем уровням и карточкам знаков, подробные объяснения более 100 дорожных знаков, интерактивный справочник правил дорожного движения, ответы на вопросы с помощью голосового управления AI. Тем не менее, вы все еще можете использовать функции нашей ограниченной версии: ограниченный доступ к карточкам дорожных знаков, пять уровней сложности тестов, обзор ошибок.

В приложении собрана обширная коллекция тестов и теоретических материалов как для начинающих водителей, так и для тех, кто только планирует получить водительские права.

Узнайте значение дорожных знаков и чувствуйте себя уверенно на дорогах любой страны мира, ведь наше приложение содержит как международные, так и местные знаки разных стран.

ОТ ЛЮБИТЕЛЯ ДО ПРОФИ С ПОЛНЫМ ДОСТУПОМ:
— Доступ ко всем уровням и карточкам знаков
— Подробные пояснения к 100+ дорожным знакам
— Интерактивный справочник правил дорожного движения
— Отвечайте на вопросы с помощью голосового управления ИИ

ОСОБЕННОСТИ ОГРАНИЧЕННОЙ ВЕРСИИ:
— Карточки дорожных знаков
— Пять уровней сложности
— Обзор ошибок

Вот ваш незаменимый помощник в изучении дорожных знаков. Идеальный образовательный инструмент для студентов и сдающих экзамены по вождению!

И не забывайте, что некоторый контент доступен только через покупку в приложении. Доступ ко всем уровням и карточкам знаков, подробные объяснения более 100 дорожных знаков, интерактивный справочник правил дорожного движения, ответы на вопросы с помощью голосового управления AI — все эти функции ждут вас после покупки полного доступа. Но вы по-прежнему можете использовать возможности нашей ограниченной версии: ограниченный доступ к карточкам дорожных знаков, пять уровней сложности тестов и обзор ошибок.

Мы делаем все возможное, чтобы улучшить ваш опыт обучения и оправдать самые изысканные ожидания!

http://educationterra.com/privacy
http://educationterra.com/tos

8 октября 2022 г.

Версия 5.3.15

Спасибо за использование приложения! Мы исправили ошибки и внесли некоторые улучшения, чтобы сделать приложение более удобным.

Рейтинги и обзоры

120 оценок

Да ладно

Что означает знак «Стоп»?
И мне нужно подписаться, чтобы узнать ответ.
Неожиданности слишком много, чтобы вынести

Привет! Нам жаль слышать, что наше приложение разочаровало вас. В настоящее время мы работаем над новыми уровнями, чтобы сделать ваш процесс обучения более продуктивным и интенсивным. Мы надеемся, что вы протестируете предстоящие обновления и сообщите нам свое мнение.
— Терра образования.

грамматически неверно

Многие из этих вопросов не имеют смысла, например, ответ был «нет сквозного проезда», кто сделал это приложение? И у них всегда реклама, если вы не хотите платить деньги, чтобы пройти пару викторин, которые вы никогда не будете делать снова после того, как узнаете знаки. Я буду придерживаться руководства по приводам. Держитесь подальше от этого приложения

замороженный

Что ж, я пытался использовать это, но ничего не смог сделать.

События

Подписки

DMV Test 2021: Дорожные знаки

Подготовьтесь к экзамену с помощью новых ежемесячных тестов

Бесплатная пробная версия

Разработчик, Education Terra, указал, что политика конфиденциальности приложения может включать обработку данных, как описано ниже. Для получения дополнительной информации см. политику конфиденциальности разработчика.

Данные, не связанные с вами

Могут быть собраны следующие данные, но они не связаны с вашей личностью:

• Расположение

• Идентификаторы

• Данные об использовании

• Диагностика

• Другие данные

Методы обеспечения конфиденциальности могут различаться, например, в зависимости от используемых вами функций или вашего возраста.