共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
3.
道路交通标志的量化评价方法 总被引:7,自引:0,他引:7
找到有效的评价指标是提高图标可用性的有效途径之一。将道路交通中对标志信息获取过程与广义通信系统模型相类比,提出测量标志平均信息量是确定图标是否有效可靠的方法。并对119个图形编码方式的交通标志进行了信息量的测量。 相似文献
4.
5.
通过对新旧《道路交通标志和标线》对比分析,归纳出GB5768-1999《道路交通标志和标线》较之GB5768-1986《道路交通标志和标线》保留、修订和新增内容,并提出参考性建议,以助交通管理、参与正确理解、使用,确保道路交通安全畅通。 相似文献
6.
错视图形在标志设计中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
错视图形能给人一种超越时空的奇妙感即视觉悖论,并展现出隐藏在自然秩序中的那些普遍而神秘的美,这恰恰与标志艺术的设计追求相吻合.分析了标志设计和错视美的内在联系,指出错视美能够使标志获得形式上的永恒生命,并就如何取得标志形式中的错视美作了论述. 相似文献
7.
8.
9.
GB5768-1999《道路交通标志和标线》实施了10年之久。在其实施期间,我国道路交通标志、标线的分类、颜色、形状、图案得到了进一步规范,对提高道路通行能力、减少交通事故、保护人身和车辆安全起到了积极作用。但是,随着国民经济的快速增长与公路建设的跨越式发展,我国高速公路路网“由无到有”并不断完善、城市化进程逐渐深入,在这种情况下,人们对出行便利性和安全性的要求不断提高,原有交通标志、标线国家标准已经不能完全适应新形势的需求。 相似文献
10.
11.
驾驶员对北京市道路交通标志的感知和理解 总被引:1,自引:0,他引:1
通过模拟在交通标志引导下到达指定地点的过程,研究了北京市道路交通标志信息量以及驾驶员脑力负荷对感知和理解道路交通标志的影响.在已有研究的基础上,改进了交通标志信息量的计算方法.相关分析结果表明,该方法很好地拟合了驾驶员对交通标志信息量的主观评价.方差分析结果表明:1)信息最的大小对驾驶员感知和理解交通标志没有显著影响;2)脑力负荷对交通标志识别率、决策时间、决策正确率以及决策确信程度有显著影响;3)脑力负荷对主观任务负荷和识别交通标志的时间没有显著影响. 相似文献
12.
目的从交通安全的角度出发,基于中小学生的出行特点和认知特点,提出现行交通标志设计改进方案。方法设计实验,抽样调查中小学生2400名,分析现有交通标志存在的缺陷。结果现有交通标志中,中小学生认知理解正确率为67.92%,注视时长885ms,红色标志认读正确率87.3%;现有交通标志存在部分不易理解、设计单调、静态交通标志高度欠合理、人性化不足等问题,针对交通标志的颜色、图案、材料、位置、高度等方面缺陷提出可行性改进方案,进一步提高交通标志的趣味性和可用性。结论结合中小学生的出行和认知特点来改进现有交通标志,可以改善现有交通标志成人化、有歧义、不具亲和力等缺陷,有利于中小学生的出行安全更进一步得到保障。 相似文献
13.
14.
15.
16.
Road traffic sign recognition is an important task in intelligent transportation system. Convolutional neural networks (CNNs) have achieved a breakthrough in computer vision tasks and made great success in traffic sign classification. In this paper, it presents a road traffic sign recognition algorithm based on a convolutional neural network. In natural scenes, traffic signs are disturbed by factors such as illumination, occlusion, missing and deformation, and the accuracy of recognition decreases, this paper proposes a model called Improved VGG (IVGG) inspired by VGG model. The IVGG model includes 9 layers, compared with the original VGG model, it is added max-pooling operation and dropout operation after multiple convolutional layers, to catch the main features and save the training time. The paper proposes the method which adds dropout and Batch Normalization (BN) operations after each fully-connected layer, to further accelerate the model convergence, and then it can get better classification effect. It uses the German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB) dataset in the experiment. The IVGG model enhances the recognition rate of traffic signs and robustness by using the data augmentation and transfer learning, and the spent time is also reduced greatly. 相似文献
17.
18.
中国城市道路指路标志典型版面布局导航绩效研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目的对5款典型的省会城市指路标志导航绩效进行工效学评价,并确定其存在的问题。方法 34名大学生被试参与完成5款指路标志版面布局的道路关系判断与道路走向判断两类实验任务。结果 5款指路标志任务绩效无显著差异,任务正确率介于32%~38%,具体任务分析发现问题主要集中于版面两侧道路关系判断及道路走向判断,其平均正确率仅为10%和18%。结论 (1)现有5款典型版面布局导向绩效无显著差异,总体绩效均很低;(2)原因主要是路名(尤其是版面两侧路名)的布局方式对被试的道路走向判断及道路关系判读具有强烈的暗示诱导作用。 相似文献