Рисунки детские безопасность движения: 40+ лучших изображений доски «Рисунок безопасность на дороге» в 2020 г

Воспитатель: Дети, сегодня к нам в детский сад звонили из службы ДПС и предупредили, что в подготовительную группу придет их сотрудник, чтобы убедиться о том, что дети знают, как вести себя на дороге. Вы готовы встретить гостя?

Дети: Да!

Сотрудник ДПС: Здравствуйте, дети!

Дети: Здравствуйте!

Сотрудник ДПС: Я пришел к вам, чтобы узнать, знаете ли вы, как правильно вести себя на дороге.

Воспитатель: Ну что, расскажем нашему гостю о том, что знаем, покажем картинки, нарисуем рисунки, и попробуем сделать азбуку дорожных знаков. Согласны попробовать?

Дети: Постараемся!

Воспитатель: Как мы назовем нашу будущую книгу?

Дети: «Дорожные знаки», «Правила дорожного движения», « Дорожная азбука».

Воспитатель: Хорошо! Я предлагаю назвать нашу книгу « Азбука дорожных знаков». Согласны?

Воспитатель: А как вы думаете, что мы можем включить в нашу книгу?

Дети: Загадки, картинки со знаками, стихотворения о правилах дорожного движения.

Воспитатель: Правильно. Но вы писать еще не умеете, а что вы сможете сделать?

Дети: Нарисовать.

Воспитатель: Что можно нарисовать?

Дети: Пешеходный переход, дорожные знаки, светофор, и.т.д.

Воспитатель: Я предлагаю включить в книгу рисунки дорожных знаков. Согласны?

Дети: Да.

Воспитатель: Чтобы нарисовать дорожные знаки, я и Сотрудник ДПС хотим проверить, как вы их знаете. Я буду загадывать вам загадки, а вы будете их отгадывать.

• Всё водителю расскажет,
• Он имеет по три глаза,
• Эй, водитель осторожно!
• Это что за чудо- юдо,
• Белый треугольник, красная кайма.
• Полосатая лошадка,
• Никогда на подведет,
• Круглый знак, а в нем окошко,

Скорость верную укажет.

У дороги, как маяк,

Добрый друг — … (Дорожный знак)

По три с каждой стороны,

И хотя еще ни разу

Не смотрел он всеми сразу-

Все глаза ему нужны.

Он висит тут с давних пор.

Что же это?… ( Светофор).

Ехать быстро невозможно.

Знают люди все на свете,

В этом месте ходят… (Дети)

Два горба, как у верблюда?

Треугольный этот знак

Называется он как?.. (Неровная дорога).

Чудный паровозик

С дымом у окна.

Этим паровозиком правит дед-чудак.

Кто из вас подскажет,

Что это за знак?… (Железнодорожный переезд без шлагбаума).

Ее «зебра» зовут.

Но не та, что в зоопарке,

Нас подземный переход.

Дорога пешеходная,

В нем всегда свободная…(«Подземный переход)

Не спешите сгоряча,

А подумайте немножко,

Что здесь, свалка кирпича? (въезд запрещен)

Воспитатель: Молодцы, вы хорошо знаете дорожные знаки. Но на улице нас поджидает много неожиданностей. А вы знаете как себя вести на дороге? Вот мы сейчас и проверим! Я предлагаю вампоиграть в игру « Светофор» Давайте вспомним правила игры (На «красный» сигнал светофора- машины и пешеходы стоят, на «желтый» — (приготовиться), шагают на месте, «на зеленый» — едут или идут).

Сотрудник ДПС: Здорово! Я убедился, что вы хорошо знаете правила дорожного движения и дорожные знаки.

Воспитатель: Дети, но прежде чем рисовать книгу, давайте еще рассмотрим их.

Воспитатель: Но перед тем, как вы начнете рисовать, давайте немного разомнем наши руки.

Физкультминутка для пальчиков «Машина».

Би- би- би – гудит машина.

(Ритмично постукивают кулачком

одной руки о кулачок другой руки)

Тук-тук-тук – мотор стучит.

(Ритмично хлопают в ладоши)

Едем, едем, едем, едем –

Он так громко говорит.

Шины трутся о дорогу:

Шу- шу- шу – они шуршат.

(Потирают ладони друг о друга)

Быстро крутятся колёса:

Та-та-та – вперёд спешат.

(Ритмично вертят руками).

Воспитатель: Дети, ваши рисунки будут одной из страничек книги. Предлагаю вам выбрать материал для рисования, и приступайте к работе. Вы будете рисовать, а я сделаю обложку к книге. (Изготавливает обложку, помогаю детям, которые затрудняются).

Воспитатель: (Обращается к Сотруднику ДПС) Давайте посмотрим, что у детей получилось (рассматривают рисунки). Дети, а как мы можем скрепить листочки друг с другом?

Дети: Сшить, склеить, использовать дырокол и связать шнурком.

Воспитатель: Молодцы, я воспользуюсь дыроколом и свяжу шнурком. Посмотрите, какая книга у нас получилась. Уважаемый Сотрудник ДПС, вам нравится наша книга «Азбука дорожных знаков»?

Сотрудник ДПС: Да, очень! Мне понравилось у вас в гостях, но пора мне отправляться на работу (на дорогу). До свидания!

Дети: До свидания!

Рефлексия:

Воспитатель: Дети, вы сегодня молодцы! Не подвели меня перед Сотрудником ДПС, хорошо отвечали, нарисовали прекрасные рисунки. А что вам понравилось на нашем занятии?

Ответы детей.

Конкурс «Правила дорожного движения» для детей по России и СНГ

Предлагаем принять участие в конкурсе  “Правила дорожного движения”. Творческие работы участников делаются в рамках дорожной безопасности детей и всего, что с этим связано.

ОРГВЗНОС – перейти

ЗАЯВКА И ПОЛОЖЕНИЕ – перейти

ПРАВИЛА УЧАСТИЯ – перейти

Правила участия в конкурсе:

• Отправьте нам заявку и конкурсный материал на адрес [email protected]
• В ответ вы получите письмо с реквизитами для оплаты оргвзноса за изготовление электронных дипломов
• Оплатите оргвзнос и вышлите нам подтверждение оплаты
• Ожидайте дипломы на следующий день с 8:00 до 22:00 по московскому времени (кроме субботы и воскресенья)!

Возраст участников:

• дошкольники
• младшие школьники
• старшие школьники
• взрослые

Номинации конкурса:

• рисунок
• аппликация
• декоративно-прикладное творчество
• поделка
• фотография
• вокал
• танец/хореография
• инструментальное творчество
• стихотворение
• эссе
• презентация
• проект
• другая номинация (указать в заявке)

Уровни конкурса:

• Всероссийский
• Межрегиональный
• Международный

Срок проведения конкурса – постоянно действующий.

Все конкурсы

Главная страница

_____________________________________

ТВОРЧЕСКИЕ РАБОТЫ УЧАСТНИКОВ

R0700 Серия барьеров безопасности — Дорожные — Стандартные чертежи — Технические документы по типам — Партнеры и поставщики — Бизнес и промышленность

R0700

R0700 Серия барьеров безопасности — все чертежи

R0710

R0710

R0720

R0720 Серия барьеров безопасности — жесткая

R0730

R07000

R0730

R0710-01

Барьеры безопасности Wam и Thrie Beam — компоненты для размещения и блокировки

–

января-17

R07104-02 W

—

R0710-03

Защитные барьеры для балок W и Thrie Beam — Опора на опорную плиту

—

17 января

R0710-04

Защитные барьеры для балок W и Thrie Beam — сообщение на скольжение несущего каркасе

—

Jan-17

R0710-05 барьеров W Beam безопасности — Abraham Blockout для Поднятия ведра Роста на существующих Post

—

Jan-17

R0710- 06

W Соединение балки и элемента жесткости

—

Янв-17

R0710-07

Балка Thrie (2. 7BMT и 3.5BMT) и соединение элемента жесткости

—

Jan-17

R0710-08

W Beam and Thrie Beam Safety Bar — Terminal Connectors

—

Jan-17

Барьер безопасности W и Thrie Beam — переход W Beam to Thrie Beam

—

17 января

R0710-10

Рельс для размещения балок W и направляющий половинной длины

—

17 января

R0710-11

Тройная балка половинной длины

—

Янв-17

R0710-12

Тройная балка 3.5 Рельс BMT для перехода к жесткому ограждению

—

17 января

R0710-13

Рельс балки W — Конечный компонент — Анкерная плита

—

Янв 17

Рельс балки W — Техническая шина (для соединения с регулируемым зазором)

—

Янв-17

R0710-15

Рельс балки W — Крепежные детали — Болты и гайки с грибовидной головкой M16

—

Jan-17

R0710-16

W Балка и балка Thrie — Компоненты крепежа — Болты и гайки с шестигранной головкой

—

Jan-17

R0710-17

—

17 января

R0710-18

W Beam and Thrie Beam Safety Barrier Deinement Unit

—

Jan -17

R0710-19

AASHTO G4 W Beam Assembly

—

Jan-17

R0710-20

Thrie Beam Assembly с использованием стандартных блокировок

1

Jun-

R0710-21

Модифицированный узел тройной балки с использованием выемок

—

17 января

R0710-22

AASHTO G4 W Балка с вложенными направляющими в сборе

–

-23

Узел рельсовой направляющей Thrie Beam Nested

1

Oct-17

R0710-24

Установка стойки W Beam и Thrie Beam — жесткое заземление и клеммы

—

Jan-17

Переход барьера из проволочного троса на барьер из W-образной балки — подъездная сторона дороги с односторонним движением

—

17 января

R0720-01

Бетон типа F B arrier — Оцинкованная крышка в сборе — Отверстия 1100 мм

—

Янв-17

R0720-02

Бетонный барьер безопасности типа F — Монолитные конструкции — Секции и профили

2

Jun-19

R0720-03

Вертикальный бетонный барьер безопасности типа VCB — монолитные конструкции — раздел

—

17 января

R0720-04

Бетонный барьер типа F — деталь отверстия для источника питания — ширина 1100 мм

1

ноябрь-17

R0720-05

Бетонный барьер безопасности типа F — монолитные конструкции — односторонние секции и профили

2

Jun-19

R0720-06

Устройство определения границ бетонного барьера

—

Янв-17

R0720-07

Соединение трех балок с барьером типа F или парапетом на бетонных мостах

июн-19

R0720-08

Бетонный защитный барьер типа F — переход на бордюр типа SF и бордюр и желоб типа SA

—

янв-17

R0720-09

Бетонный защитный барьер типа F — средний переход к перенаправляющему бордюру Эльсхольца

—

17 января

R0720-10

Переход бетонного барьера типа F на бордюр и желоб типа SA

—

17 января

R0730-01

Модифицированный терминал эксцентрикового погрузчика (MELT) — детали стойки, трубы и вилки

—

17 января

R0730-02

Терминалы MELT и TT — W балочная рейка — клеммная рейка Деталь

—

Янв-17

R0730-03

Модифицированный терминал эксцентрикового погрузчика (MELT) — Детали мембранной пластины

—

Янв-17

R0730-0 4

Клеммы MELT и TT — Детали буферной части конца

—

17 января

R0730-05

Клеммы MELT и TT — Кабельная сборка и крепеж

—

17 января

Модифицированный терминал эксцентрикового погрузчика (MELT) — общее расположение

—

17 января

R0730-07

Модифицированный терминал эксцентрикового погрузчика (MELT) — конец с буфером и детали крепления

— 17 января

R0730-08

Прицепной терминал (TT) Общее расположение — Детали опоры и анкеровки

—

17 января

R0730-09

Бетонный барьер безопасности типа F — литой — Терминал с наклонным концом на месте — Постоянные установки

—

Янв-17

R0730-10

—

Янв-17

R0740-01

Бетонный барьер безопасности Эльсхольца — установка средней и ближней стороны — разрезы / профили

1

июн-19

(иллюстрации и иллюстрации по безопасности дорожного движения) 57 517)

• Еще не зарегистрировались? Зарегистрируйтесь
• Войти
• Планы и цены

• Домой
• Начало работы
• Загрузить изображения
• Моя учетная запись
• Бесплатная загрузка

Далее

• Лицензионное соглашение
• О Can Stock Photo
• Конфиденциальность
• Продавайте свои изображения / клипы
• Положения и условия
• Свяжитесь с нами

ResNet для классификации дорожных знаков с помощью PyTorch | Автор: Павел Сурменок

Немецкий набор данных теста распознавания дорожных знаков, вероятно, является самой популярной классификацией изображений, связанной с беспилотными автомобилями. Автономным транспортным средствам необходимо обнаруживать и классифицировать дорожные знаки, чтобы понимать правила дорожного движения, применяемые к определенному участку дороги. Возможно, этот набор данных слишком мал и неполон, чтобы использовать его в реальных приложениях. Тем не менее, это хороший тест алгоритмов компьютерного зрения.

Набор данных состоит из двух частей: обучающего набора и тестового набора. Обучающий набор содержит 39209 изображений дорожных знаков, разделенных на 43 класса, таких как знак «стоп», велосипедный переход, ограничение скорости 30 км / ч.

Набор данных очень несбалансирован. Например, имеется 1800 экземпляров знака «ограничение скорости (50 км / ч)», но всего 168 экземпляров знака «опасный поворот влево».

Тестовый набор содержит 12630 помеченных изображений. Эти изображения использовались для оценки на соревнованиях IJCNN 2011.

Вы можете скачать набор данных с официального сайта.

Я попытался передать обучение с использованием сверточной нейронной сети ResNet34, предварительно обученной на наборе данных ImageNet.

Общий подход к решению проблем компьютерного зрения, которому я научился в последней версии курса «Глубокое обучение для кодеров» на fast.ai. В прошлом году я посетил офлайн-версию этого курса в Университете Сан-Франциско. В курсе используется fastai, библиотека глубокого обучения, построенная на основе PyTorch. Он предоставляет простые в использовании строительные блоки для обучения моделей глубокого обучения.

Я потратил большую часть времени на оптимизацию гиперпараметров и настройку увеличения изображения.

Я опубликовал свой код на GitHub.Вы можете загрузить записную книжку Jupyter, которая содержит все шаги от загрузки набора данных до создания файла для отправки на основе немаркированного набора тестов. Код для обучения модели CNN в основном основан на уроках CNN курса fast.ai.

Давайте пройдемся по этапам обучения и оценки модели.

Подготовьте окружающую среду. Пришлось установить библиотеку fastai и все ее зависимости.

Скачайте набор данных, распакуйте его. Разделите обучающий набор (39209 изображений) на обучающий и проверочный наборы и переместите файлы в нужные папки.Я использовал 80% образцов для обучения, 20% образцов для проверки.

Будьте осторожны при раскалывании. Набор данных содержит серию из 30 фотографий для каждого физического дорожного знака. Отличить серии друг от друга по именам файлов очень просто. Если вы просто разделите набор данных случайным образом, то произойдет утечка информации из набора проверки в обучающий набор.

Я сделал эту ошибку вначале. Я разбил набор данных случайным образом и получил удивительно хорошую точность проверки более 99.6%. Я был удивлен, когда точность теста составила всего 87% 🙂 Большая разница между точностью теста и точностью проверки является признаком плохо спроектированного набора для проверки или переобучения набору для проверки.

Правильный способ — найти серию изображений и полностью поместить каждую серию в наборы для обучения или проверки, не разбивая их на две части. Чтобы узнать больше о создании хорошего набора для проверки, прочтите эту статью Рэйчел Томас.

Изучите набор данных. Проверьте распределение классов, посмотрите несколько примеров изображений из каждого класса.

Изображения имеют разный размер. Посмотрите на гистограмму размеров. Это даст вам представление о том, какими должны быть входные размеры для CNN.

Загрузите модель ResNet34, предварительно обученную в наборе данных ImageNet. Удалите последний слой и добавьте новый слой softmax поверх.

Мой общий подход к обучению: начните с небольшого ввода модели (я начал с размера изображения 32×32) и короткой процедуры обучения (всего 7 эпох) для оптимизации скорости обучения. Вам нужно действовать быстро. В идеале эксперимент не должен занимать больше нескольких минут.

Также оптимизируйте размер пакета. Постарайтесь сделать размер пакета настолько большим, насколько позволяет память графического процессора. Большие размеры партий помогают сократить время обучения. Но экспериментально я обнаружил, что слишком большие размеры пакетов (например, 1024 образца и более) приводят к снижению точности проверки. Думаю, модель рано начинает переоснащаться. В итоге я получил размер пакета 256.

Только после того, как вы найдете приличный набор гиперпараметров, переключитесь на более крупные изображения и более длительное детальное обучение. В итоге я использовал изображения 96×96 и тренировку для 19 эпох.

Увеличение изображения

Настройка увеличения изображения. Это метод, который помогает модели лучше обобщать. Вы добавляете в обучающую выборку множество искусственных примеров. Эти примеры основаны на уже существующих, но вы немного измените их: поверните на несколько градусов, измените освещение, увеличьте масштаб и т. Д.

Я использовал комбинацию следующих преобразований: поворот до 20 градусов , изменение освещения до 80% и масштабирование до 20%.

Улучшение освещения очень важно.На ранних этапах проекта я заметил, что очень темные изображения дают самые неверные прогнозы. Агрессивное усиление освещения повышает точность проверки более чем на 3%. Изменение освещения осуществляется путем непосредственного изменения значений каналов R, G и B. См. Подробности в классе RandomLighting.

Другие вещи, которые я пробовал, но отверг: выравнивание гистограммы для улучшения контраста, случайное размытие, отступы.

Скорость обучения

Найдите хорошую начальную скорость обучения для обучения с помощью простого алгоритма, описанного здесь.

Точная настройка последнего слоя

Закрепите все слои, кроме последнего. Обучите модель на одну эпоху с такой скоростью обучения. В моем случае скорость обучения 0,01. Цель здесь — получить разумный вес для последнего слоя. Если мы этого не сделаем, обучение незамороженной модели позже приведет к повреждению нижних слоев, поскольку градиенты будут больше. Я попробовал оба варианта, и тренировка последнего слоя для одной эпохи дает примерно 1% улучшение точности проверки. Я также использовал снижение веса, которое дает небольшое улучшение.

Точная настройка всей модели

Разморозить все слои. Тренируйтесь на три эпохи.

Затем тренируйтесь с использованием стохастического градиентного спуска с теплыми перезапусками (SGDR) в течение нескольких эпох.

Я попытался использовать различающую тонкую настройку, которая устанавливает разную скорость обучения для разных частей модели. В этом случае мы хотим обучать первые слои модели меньше, чем последние слои. Первые слои более общие, чем другие. При обучении на наборе данных ImageNet эти слои изучили шаблоны, которые очень полезны для нашей задачи, и мы не хотим терять эти знания.С другой стороны, последние уровни очень специфичны для задачи, и мы хотим переобучить их для нашей задачи. К сожалению, это не помогло улучшить показатели. Модель обучается намного лучше, если вы применяете большую скорость обучения ко всем слоям. Я думаю, это потому, что дорожные знаки сильно отличаются от собак, кошек и самолетов, поэтому информация на нижних уровнях не так полезна, как в других приложениях компьютерного зрения.

Точность лучшей модели из проверочного набора составляет 99,0302%.

Анализ ошибок

Помимо обычных инструментов, таких как матрица неточностей, вы можете анализировать ошибки, исследуя несколько крайних случаев: большинство неверных прогнозов, наиболее правильные прогнозы, наиболее неопределенные прогнозы.

Чтобы найти наиболее неверные прогнозы для каждого класса, вы должны выполнить вывод для набора проверки и выбрать примеры, где прогнозируемая вероятность правильного класса наименьшая.

Эти изображения выглядят слишком размытыми и слишком яркими.

Точно так же вы можете найти примеры, в которых наибольшая вероятность присваивается правильному классу («наиболее правильный»), и примеры, где вероятность правильного класса близка к 1 / num_classes («наиболее неопределенный»).

Результаты этого анализа помогут вам настроить параметры увеличения изображения и, возможно, некоторые гиперпараметры модели.

Повторно запустить обучение на полном обучающем наборе

На всех предыдущих этапах мы использовали 80% обучающего набора для обучения и 20% для проверки. Теперь, когда мы нашли хорошие гиперпараметры, нам больше не нужен набор для проверки, и мы можем добавить эти 20% изображений в обучающий набор, чтобы еще немного улучшить модель.

Здесь я просто повторно выполняю все шаги обучения с теми же параметрами, но использую все 32909 обучающих изображений для обучения.

Тестовый набор (12630 изображений) предназначен для проверки работоспособности финальной модели. Мы не рассматривали набор тестов на предыдущих этапах, чтобы избежать переобучения набору тестов. Теперь мы можем оценить модель на тестовом наборе. На тестовой выборке я получил точность 99,2953%. Довольно хорошо! Можем ли мы его улучшить?

Увеличение времени тестирования (TTA) часто помогает еще немного повысить точность. Хитрость заключается в том, чтобы создать несколько расширенных версий входного изображения, выполнить прогноз для каждой из них и затем усреднить результаты. Интуиция подсказывает, что модель может ошибаться при классификации некоторых изображений, но небольшое изменение изображения может помочь модели лучше классифицировать их. Это как если бы человек хотел классифицировать объект, и он смотрит на него под разными углами, немного меняет освещение, приближая его к глазам, пока не сможет найти лучшую точку обзора, которая помогает распознать объект с наибольшей уверенностью.

Действительно, TTA помог мне повысить точность с 99,2953% до 99,6120%. Это уменьшило ошибку на 45% (с 0.От 7047% до 0,388%).

Точность на испытательном наборе составляет 99,6120% . Давайте сравним несколько тестов.

Современное состояние — основанный на Inception CNN Мринал Халои. 99,81%. Уровень ошибок в два раза лучше, чем у меня.

Лучшие места в таблице лидеров конкурса на IJCNN 2011:

Если бы моя модель участвовала в этом конкурсе, она бы заняла 2-е место. В целом неплохо для нескольких дней работы.

Дорожно-транспортный травматизм

Ежегодно погибает примерно 1 человек. 35 миллионов человек погибли в результате дорожно-транспортного происшествия. Еще от 20 до 50 миллионов человек получают травмы без смертельного исхода, причем многие из них становятся инвалидами в результате травм.

Дорожно-транспортные травмы наносят значительный экономический ущерб отдельным лицам, их семьям и странам в целом. Эти потери возникают из-за стоимости лечения, а также потери производительности для тех, кто погиб или стал инвалидом из-за травм, а также для членов семьи, которым необходимо взять отпуск на работу или учебу, чтобы позаботиться о раненых.Дорожно-транспортные происшествия обходятся большинству стран в 3% их валового внутреннего продукта.

Кто в группе риска?

Социально-экономический статус

Более 90% смертей в результате дорожно-транспортных происшествий происходит в странах с низким и средним уровнем дохода. Смертность от дорожно-транспортных происшествий наиболее высока в африканском регионе. Даже в странах с высоким уровнем дохода люди из более низкого социально-экономического положения с большей вероятностью попадут в дорожно-транспортные происшествия.

Возраст

Дорожно-транспортные травмы — основная причина смерти детей и молодых людей в возрасте 5-29 лет.

Секс

С раннего возраста мужчины чаще становятся участниками дорожно-транспортных происшествий, чем женщины. Около трех четвертей (73%) всех случаев смерти в результате дорожно-транспортных происшествий приходится на молодых мужчин в возрасте до 25 лет, вероятность гибели которых в результате дорожно-транспортных происшествий почти в 3 раза выше, чем среди молодых женщин.

Факторы риска

Подход Safe System: учет человеческой ошибки

Системный подход к безопасности дорожного движения направлен на обеспечение безопасной транспортной системы для всех участников дорожного движения.Такой подход учитывает уязвимость людей к серьезным травмам в дорожно-транспортных происшествиях и признает, что система должна быть спроектирована таким образом, чтобы не допускать человеческих ошибок. Краеугольными камнями этого подхода являются безопасные дороги и обочины, безопасные скорости, безопасные транспортные средства и безопасные участники дорожного движения, и все это необходимо учитывать, чтобы исключить аварии со смертельным исходом и снизить количество серьезных травм.

превышение скорости

• Увеличение средней скорости напрямую связано как с вероятностью возникновения аварии, так и с серьезностью последствий аварии.Например, увеличение средней скорости на каждый 1% приводит к увеличению риска аварии со смертельным исходом на 4% и к увеличению на 3%

• в серьезной опасности аварии. Риск гибели пешеходов, столкнувшихся с автомобильными фронтами, стремительно растет (в 4,5 раза с 50 до 65 км / ч).
• При боковом ударе между автомобилем риск гибели пассажиров автомобиля составляет 85% на скорости 65 км / ч.

Управление автомобилем в состоянии алкогольного опьянения и других психоактивных веществ

• Вождение в состоянии алкогольного опьянения и любого психоактивного вещества или наркотика увеличивает риск аварии, которая приведет к смерти или серьезным травмам.
• В случае вождения в нетрезвом виде риск дорожно-транспортного происшествия начинается при низких уровнях концентрации алкоголя в крови (BAC) и значительно увеличивается, когда BAC водителя составляет ≥ 0,04 г / дл.
• В случае вождения наркотиков риск дорожно-транспортного происшествия увеличивается в разной степени в зависимости от применяемого психоактивного вещества. Например, риск аварии со смертельным исходом среди тех, кто употреблял амфетамины, примерно в 5 раз выше, чем у тех, кто этого не делал.

Неиспользование мотоциклетных шлемов, ремней безопасности и детских удерживающих устройств

• Правильное использование шлема может привести к снижению риска смертельных травм на 42% и риска травм головы на 69%.
• Ремень безопасности снижает риск смерти водителей и пассажиров передних сидений на 45-50%, а риск смерти и серьезных травм для пассажиров задних сидений — на 25%.
• Использование детских удерживающих устройств может снизить смертность на 60%.

Отвлечение внимания за рулем

Существует множество отвлекающих факторов, которые могут привести к ухудшению управления автомобилем. Мобильные телефоны вызывают все большую озабоченность по поводу безопасности дорожного движения.

• Водители, использующие мобильные телефоны, примерно в 4 раза чаще попадают в аварию, чем водители, не использующие мобильный телефон. Использование телефона во время вождения снижает время реакции (в частности, время реакции при торможении, а также реакцию на светофоры), и затрудняет удержание правильной полосы движения и соблюдение правильного расстояния.
• Телефоны с функцией громкой связи ненамного безопаснее карманных телефонов, а отправка текстовых сообщений значительно увеличивает риск аварии.

Небезопасная дорожная инфраструктура

Дизайн дорог может существенно повлиять на их безопасность. В идеале дороги следует проектировать с учетом безопасности всех участников дорожного движения. Это означало бы убедиться, что есть соответствующие условия для пешеходов, велосипедистов и мотоциклистов. Такие меры, как пешеходные дорожки, велосипедные полосы, безопасные переходы и другие меры по снижению дорожного движения, могут иметь решающее значение для снижения риска травм среди этих участников дорожного движения.

Небезопасные автомобили

Безопасные автомобили играют решающую роль в предотвращении столкновений и снижении вероятности серьезных травм. Существует ряд правил ООН по безопасности транспортных средств, которые, если их применять к производственным и производственным стандартам страны, потенциально могут спасти множество жизней. К ним относятся требования к производителям автомобилей соблюдать правила, касающиеся лобового и бокового столкновения, включать электронный контроль устойчивости (для предотвращения чрезмерного поворота) и гарантировать, что на всех транспортных средствах установлены подушки безопасности и ремни безопасности.Без этих основных стандартов риск дорожно-транспортных травм — как для находящихся в транспортном средстве, так и для тех, кто находится вне его, — значительно увеличивается.

Неадекватный уход после аварии

Задержки в обнаружении и оказании помощи участникам дорожно-транспортного происшествия увеличивают тяжесть травм. Уход за травмами после аварии чрезвычайно чувствителен ко времени: задержка в несколько минут может иметь значение между жизнью и смертью. Для улучшения ухода после ДТП необходимо обеспечить доступ к своевременной догоспитальной помощи и повысить качество как догоспитальной, так и стационарной помощи, например, с помощью программ подготовки специалистов.

Недостаточное соблюдение правил дорожного движения

Если законы дорожного движения, касающиеся вождения в нетрезвом виде, использования ремней безопасности, ограничения скорости, использования шлемов и детских удерживающих устройств, не соблюдаются, они не могут привести к ожидаемому снижению смертности и травм в результате дорожно-транспортных происшествий, связанных с конкретным поведением. Таким образом, если правила дорожного движения не соблюдаются или воспринимаются как не соблюдаемые, вероятно, они не будут соблюдаться и, следовательно, будут иметь очень мало шансов повлиять на поведение.

Эффективное правоприменение включает разработку, регулярное обновление и обеспечение соблюдения законов на национальном, муниципальном и местном уровнях, которые направлены на устранение вышеупомянутых факторов риска. Он также включает определение соответствующих штрафов.

Что можно сделать для борьбы с дорожно-транспортным травматизмом

Дорожно-транспортные травмы можно предотвратить. Правительствам необходимо принимать меры для комплексного решения проблем безопасности дорожного движения. Для этого требуется участие многих секторов, таких как транспорт, полиция, здравоохранение, образование и действия, направленные на обеспечение безопасности дорог, транспортных средств и участников дорожного движения.

Эффективные меры вмешательства включают проектирование более безопасной инфраструктуры и включение функций безопасности дорожного движения в планирование землепользования и транспорта, улучшение характеристик безопасности транспортных средств, улучшение ухода за жертвами дорожно-транспортных происшествий после аварии, принятие и обеспечение соблюдения законов, касающихся основных рисков, и повышение общественной осведомленности. осведомленность.

Ответ ВОЗ

Оказание технической поддержки странам

ВОЗ работает по всему спектру в странах на многосекторальной основе и в партнерстве с национальными и международными заинтересованными сторонами из различных секторов. Его цель — поддержать государства-члены в планировании, реализации и оценке политики безопасности дорожного движения.

Кроме того, ВОЗ сотрудничает с партнерами для оказания технической поддержки странам. Например, ВОЗ в настоящее время сотрудничает с Инициативой Bloomberg по глобальной безопасности дорожного движения (BIGRS) на 2015–2019 гг. В целях сокращения смертности и травм в результате дорожно-транспортных происшествий в целевых странах и городах с низким и средним уровнем доходов.

В 2017 году ВОЗ выпустила Save LIVES, технический пакет по безопасности дорожного движения , который синтезирует научно обоснованные меры, которые могут значительно снизить количество смертей и травм в ДТП. Save LIVES: технический пакет по безопасности дорожного движения фокусируется на S управлении peed, L eadership, I nfrastructure Design and Improvement, V ehicles security norm, E обеспечении соблюдения правил дорожного движения и выживании после аварий .

В пакете определены приоритеты 6 стратегий и 22 мероприятий, направленных на устранение факторов риска, обозначенных выше, и даны рекомендации государствам-членам по их реализации для спасения жизней и достижения цели безопасности дорожного движения по сокращению вдвое к 2020 году глобального числа смертей и травм в результате дорожно-транспортных происшествий.

Координация Десятилетия действий по безопасности дорожного движения

ВОЗ является ведущим учреждением — в сотрудничестве с региональными комиссиями Организации Объединенных Наций — по безопасности дорожного движения в системе ООН. ВОЗ возглавляет Сотрудничество по безопасности дорожного движения Организации Объединенных Наций и выполняет функции секретариата Десятилетия действий по обеспечению безопасности дорожного движения 2011–2020 годов. Провозглашенное резолюцией Генеральной Ассамблеи ООН в 2010 году, Десятилетие действий было объявлено в мае 2011 года более чем в 110 странах, при этом цель спасти миллионы жизней посредством реализации Глобального плана Десятилетия Актона.

ВОЗ также играет ключевую роль в руководстве глобальными усилиями, продолжая отстаивать безопасность дорожного движения на самых высоких политических уровнях; сбор и распространение передового опыта в области профилактики, сбора данных и оказания помощи при травмах; обмен информацией с общественностью о рисках и способах снижения этих рисков; и привлечение внимания к необходимости увеличения финансирования.

Отслеживание прогресса с помощью глобальных отчетов о состоянии

В Докладе ВОЗ о состоянии безопасности дорожного движения в мире за 2018 год представлена ​​информация о безопасности дорожного движения из 175 стран.Этот отчет является четвертым в серии и дает обзор ситуации с безопасностью дорожного движения в мире. Отчеты о глобальном статусе являются официальным инструментом для мониторинга Десятилетия действий.

Правительство Гибралтара

Доступность

Х

Размер шрифта

Фильтры

• Никто Оттенки серого Инвертированные цвета Без синего Без зеленого

Выделите

• Никто Ссылки Титулы Просто текст

Цвет

• По умолчанию Черный на белом Желтый на черном Зеленый на черном Белое на черном

Zoom