Неудачно обогнал учебный автомобиль: Попытка проскочить на светофоре закончилась ДТП в Петербурге 4 марта 2021 г. — Происшествия — Новости Санкт-Петербурга

Обгон тихоходного транспортного средства через сплошную в 2021 году

Добрый день, уважаемый читатель.

В этой статье речь пойдет о правилах дорожного движения, регламентирующих обгон тихоходных транспортных средств в 2021 году.

Информация, связанная с обгоном тихоходов, в настоящее время содержится в двух документах: правилах дорожного движения и постановлении пленума Верховного суда Российской Федерации «О некоторых вопросах, возникающих в судебной практике при рассмотрении дел об административных правонарушениях, предусмотренных главой 12 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях».

Ну а в этой статье будет рассмотрен обгон тихоходного транспортного средства с учетом последних изменений законодательства:

Что такое тихоходное транспортное средство?

С точки зрения ПДД транспортное средство является тихоходным лишь в том случае, если на его задней части установлен специальный знак «тихоходное транспортное средство»:

Этот знак должен устанавливаться на транспортных средствах, для которых предприятием-изготовителем установлена максимальная скорость не более 30 км/ч.

Примечание. В соответствии с постановлением Верховного Суда лишение прав также не должно быть наложено на водителя, который обогнал тихоходное транспортное средство, на котором не был установлен приведенный выше знак.

Однако если водитель в зоне действия знака «обгон запрещен» обгонит автомобиль, который в силу тех или иных обстоятельств двигается со скоростью менее 30 км/ч, но максимальная паспортная скорость этого автомобиля более 30 км/ч, он будет лишен прав.

Обгон асфальтового катка, максимальная скорость которого 5 км/ч, в зоне действия знака «обгон запрещен». На катке не установлен знак «тихоходное транспортное средство», однако на самом деле каток является тихоходом. Водитель не будет наказан за свой маневр.

Обгон трактора с прицепом, который едет со скоростью 25 км/ч, в зоне действия знака «обгон запрещен». На тракторе не установлен знак «тихоходное транспортное средство», т.к. его максимальная скорость составляет 50 км/ч. За обгон на водителя будет наложено лишение водительских прав.

Возникает вполне логичный вопрос: «Как узнать максимальную скорость едущего впереди транспортного средства?». Ответ на него достаточно прост — никак.

Поэтому на практике крайне не рекомендую в зоне действия знака «обгон запрещен» обгонять автомобили без знака «тихоходное транспортное средство», т.к. при неудачном стечении обстоятельств («быстрый» трактор) подобный маневр может обойтись достаточно дорого — лишением прав на 4 — 6 месяцев.

Обгон тихоходного транспортного средства

Итак, нам удалось разобраться с тем, какие транспортные средства являются тихоходными. Теперь самое время рассмотреть дорожные условия, при которых возможен обгон тихоходного транспортного средства.

Сразу же обращаю внимание, что далее будут рассматриваться только двухполосные дороги, на которых нет дополнительных условий, запрещающих обгон (например, пешеходных переходов или железнодорожных переездов).

Знак «Обгон запрещен»

Пусть на дороге установлен дорожный знак 3.20 «Обгон запрещен» и нанесена прерывистая линия разметки, либо разметки нет вообще:

3.20 «Обгон запрещен». Запрещается обгон всех транспортных средств, кроме тихоходных транспортных средств, гужевых повозок, велосипедов, мопедов и двухколесных мотоциклов без коляски.

В данном случае обгон тихоходного транспортного средства разрешен.

Сплошная линия разметки

Пусть на дороге нанесена сплошная линия разметки 1.1 или 1.11 и не установлен знак, запрещающий обгон.

В этом случае обгон тихоходного транспортного средства через сплошную запрещен.

Знак «Обгон запрещен» и сплошная линия разметки

Самая интересная ситуация. Одновременная установка на дороге знака 3.20 «Обгон запрещен» и сплошной линии разметки 1.1 или 1.11:

В данном случае требования знака разрешают обгон тихоходных автомобилей, а сплошная разметка, напротив, этот маневр запрещает. Налицо противоречие.

До 12 июля 2017 года в соответствии с действовавшим на тот момент постановлением Верховного Суда обгон тихоходного транспортного средства в таком случае был разрешен:

Однако начиная с 12 июля 2017 года в правила дорожного движения добавлен новый пункт 9.1¹:

9.1¹. На любых дорогах с двусторонним движением запрещается движение по полосе, предназначенной для встречного движения, если она отделена трамвайными путями, разделительной полосой, разметкой 1.1, 1.3 или разметкой 1.11, прерывистая линия которой расположена слева.

Т.е. при обгоне тихоходного транспортного средства через сплошную линию разметки водитель нарушает требования этого пункта правил.

С 25 июня 2019 года действует новое постановление пленума Верховного суда, которое также говорит о том, что нахождение водителя слева от сплошной линии разметки запрещено, то есть обгон тихоходов запрещен.

Удачи на дорогах!

Откровенный разговор с инструктором по вождению

Рабочий день Андрея Шепелевича начинается рано, часов в семь утра. Еще нужно подготовить автомобиль — старенький Opel Astra. Машина надежная и верная, хоть и вышла из моды. Затем Андрей садится на пассажирское место и ждет. Вы тоже когда-то вставали рано, вспомните. И ехали к Андрею — учиться водить автомобиль. Сегодняшний рассказ Onliner.by о человеке, который готовит водителей.

— Так, Олежка, едем по нашему маршруту. Спокойно, аккуратно, смотрим по сторонам — ты уже это умеешь, — говорит Андрей курсанту лет восемнадцати. Тот заводит машину, трогается. — Самое сложное — это адаптироваться именно к городу, к реальным условиям на дороге. Это же просто космос, что сейчас творится по сравнению с былыми временами, столько автомобилей! Моя задача — подготовить водителя. Не только чтобы курсант сдал экзамен в ГАИ — если человек прошел медкомиссию и начал всю эту эпопею с автошколой, то права он так или иначе получит. Но на дороги должен выехать пусть начинающий, но водитель, а не «водятел». «Водятлов» и так слишком много.

Андрей преподает уже более десяти лет, причем как теорию, так и практику. Говорит, что учится вместе со своими курсантами: они — водить машину, а он — психологии общения с людьми, искусству преподавать.

— Поначалу было трудно. Курсанты задавали вопросы, а я не знал, как ответить. К примеру, в какой момент начинать крутить руль? Откуда я знаю, оно же само как-то. Начал присматриваться к себе, бывало даже переклинивало за рулем. Но это тоже опыт, и пока он не появится, учить чему-то других нельзя. Потому что прежде чем что-либо объяснять другому человеку, нужно пропустить это через себя. Главное, не делать вид, что сам все знаешь — курсанты это сразу почувствуют. Лучше искренне сказать, мол, не знаю, давай порассуждаем вместе.

Сам Андрей водительское удостоверение получил еще в школе. Действительным оно стало с 18 лет, и совершеннолетний Шепелевич стал водить. Мужчина говорит, что с самого начала ему все давалось очень легко, хотя он и представить не мог, что именно с вождением будет связана его будущая профессия.

— На первом занятии мы знакомимся с курсантом, он знакомится с машиной. Говорю ему: сегодня я отвечу на два самых главных вопроса. Первый: три педали, две ноги — как с этим быть? И второй: что делать с рычагом коробки передач? Начинающий водитель ведь как рассуждает: если есть элемент управления, то на него нужно смотреть. Но если опускать глаза при переключении передач, то будешь отвлекаться от дороги. Теперь это совсем необязательно: прошли времена «Москвичей» и «Жигулей», когда мы как борщ варили — вертели эту кулису.

Когда-то давно инструктор попал в аварию. Машиной управлял другой человек, а Андрей получил серьезные травмы, долго пролежал в больнице. Теперь он говорит о том, что доверять за рулем лучше себе самому. А чтобы это доверие не было беспочвенным, нужно учиться.

— Каждому новичку я задаю вопрос: почему он пришел в автошколу. Если действительно захотел, созрел для этого — отлично. Но бывает, что приходят оттого, что нечем заняться. Таким я предлагаю поискать другого инструктора — заниматься пустым катанием я не хочу.

Олег, курсант за рулем, водит уверенно, хоть прошел еще не так много занятий в городе. Он допускает ошибки, но Андрей реагирует на происходящее спокойно.

— Курсант должен чувствовать себя за рулем расслабленно — для этого я здесь и нахожусь. Крикнешь на него — и все пропало. Человеку важно почувствовать, что вести машину — это прежде всего удовольствие. Пока он может допускать ошибки, это процесс обучения. Посмотрите на Олега. Он пробует, ошибается, затем мы анализируем ошибки и он снова пробует. Сначала мы тренируем мышечную память, ведь у курсанта нет знаний и опыта, на которые он может опираться. Вложить эти знания в его голову — моя задача.

Андрей рассказал, что с молодежью работать легче: у курсантов лучше реакция, они быстрее усваивают информацию. Хотя приходят и люди старшего поколения. В работе с ними нужна своя метода.

— Училась у меня женщина — 62 года. Да, немного больше времени нам потребовалось на практические занятия. У таких людей выше чувство ответственности, они тщательно обдумывают, к чему может привести любое их действие. Пешеход перебегает дорогу — паника, ой, паника! Молодежь в этом отношении не так заморачивается, и от этого ей легче.

А вот то, что парни учатся водить быстрее, чем девушки, — это стереотип. И те и другие усваивают знания одинаково быстро. Но девушки более дисциплинированные и не такие импульсивные за рулем — соответственно, работать с ними легче.

— Все курсанты в какой-то момент спрашивают: Андрей, скажи честно, как я вожу? Я никогда не отвечаю, потому что начнешь критиковать — человек будет переживать, перехвалишь — появится излишняя самоуверенность. Как-то одна барышня спросила, какой из нее водитель. А я возьми да и пошути: хуже не встречал. Девочка в слезы, а я не знаю, что делать. Говорю, остановись, давай поговорим. Сто раз попросил прощения за глупую шутку, а у нее истерика, она разговаривать со мной не хочет. Так мы доехали с улицы Семашко до Каменной Горки. И только там ее отпустило, мы поговорили, и все уладилось. Это стало мне уроком на всю жизнь. С другой стороны, случись такая истерика с парнем — он бы ехать больше не смог, а она ничего — потихоньку прошла маршрут. Есть у женщин такая способность: плачут, но едут.

Переживания и слезы инструктор по вождению видит часто. У Андрея в машине на всякий случай лежат влажные салфетки. Напугать или расстроить новичка может что угодно: собственная неудача, опасная ситуация на дороге или просто водитель-хам, который решил кого-то поучить.

— Сейчас с водителями так: либо адекватный во всем, либо быдло — третьего не дано. Могут и подрезать учебную машину, и посигналить ни с того ни с сего. Я все понимаю: торопится он домой или на работу. Но курсант-то в чем виноват? Где же ему учиться? У него и так стресс: только-только начнет какое-то удовольствие от езды получать, как вспоминает, что экзамен на носу. И все, снова переживания, снова он начинает в себе сомневаться. Это человеческий фактор: отправь меня на экзамен — я не уверен, что с первого раза сдам. Площадка — здесь не придерешься. А вот в городе всякое бывает: не пропустит на дороге какой-нибудь олух, растеряешься, а принимающий все видит.

Бывает, правда, и наоборот. Как-то на занятии у Андрея курсантка случайно «вырезала» сурового дядьку на BMW X5. Тот давай догонять и чуть не поперхнулся — миниатюрная девушка за рулем сидит.

— Еще одну историю расскажу. Девчонка сдавала экзамен и ехала по городу уж очень спокойно — 25—30 км/ч. Принимающий сидел-сидел и говорит: «А повеселее вы можете ехать?» В ответ она врубила на всю громкость радио и продолжила ехать с той же скоростью. Ну хотел же повеселее — пожалуйста!

Андрею, кстати, часто приходится слышать жалобы на принимающих экзамен в ГАИ, однако он каждый раз успокаивает: никто специально «валить» не будет.

— Никакие они не суровые, эти экзаменаторы. Просто нужно понимать, что когда они ставят свою визу, то несут ответственность за водителя, которого выпустили на дорогу. Это все очень серьезно. Вообще, курсанту лучше по этому поводу не волноваться. Был, к примеру, случай, когда девушка отлично выполнила разворот, а поворотник включить забыла. И ей принимающий говорит, мол, так вы все хорошо сделали, но поворотник не включили. Девушка не растерялась: «Ой, можно подумать, вы всегда включаете».

Андрей работает много, часто соглашается проводить занятия в выходные дни — приходится подстраиваться под график курсантов.

— Я недавно устроил себе выходные: отдохнул, с семьей побыл. Выхожу на работу, коллеги шутят, мол, Шепелевич выходные дома провел, жену увидел. Да, говорю, увидел. И знаете что: очень даже интересная женщина!

Любопытно наблюдать, как опытный инструктор следит за своим автомобилем. Opel Astra, казалось бы, свое отъездила. Но на дороге ведет себя исправно, на действия курсанта откликается четко, а в салоне все аккуратно, прибрано. Андрей и не скрывает своей привязанности к старой машине. Говорит, такой Opel да Volkswagen Golf 2 — лучшие модели для автошкол. А новые автомобили только выглядят хорошо — нет в них той надежности, не выдержат нагрузку.

— Знаете, мне нравится моя работа. Это уже даже не работа, а увлечение. Когда я вижу, что подготовил водителя, когда курсант звонит мне после экзамена в ГАИ и говорит: «Сдал!», — это моя самая высшая награда. А за это же еще и денежку платят, вот повезло! Работаю и не напрягаюсь. Столько людей водить научил — они по всему миру разъехались. Теперь вот списываемся по интернету… Олежка, будь аккуратен, вот человек дорожку по диагонали перебегает, наверное в автошколе не учился. А ты молодец…

Обложки для автодокументов в каталоге Onliner.by

Читайте также:

Перепечатка текста и фотографий Onliner.by запрещена без разрешения редакции. [email protected]

Аппетит приходит во время еды | TLT.ru

Прошедший год стал одним из лучших для Волжского автозавода, что вдохновило его топ-менеджеров на ещё более отчаянные рывки производительности — на этот год запланирована рекордная цифра сходящих с конвейера автомобилей.

Судя по предварительным итогам, подведённым на автозаводе за 2000 год, действительно можно говорить о незначительном, но росте производства. Подбив итоги уходящего года и радостно хлопнув в ладоши, вазовцы убедились, что последний год столетия им удался как никогда, если не считать времен «развитой» экономики не менее «развитого» социализма. А в прошлом году, уже в несколько иных условиях существования завода, на главном конвейере удалось-таки произвести «на ура» более 705 тысяч автомобилей, что позволило обогнать показатели 1999 года ровно на 27 884 авто и даже опередить продекларированный накануне 2000 года план. Правда ненамного, но опередить. Незначительные 4,5 процента всё же пролили бальзам на израненные в борьбе с налоговиками души вазовцев. Как говорится, мелочь, а приятно.

В наступившем году ВАЗ и вовсе планирует побить все рекорды производительности, намереваясь явно прыгнуть выше головы. Программа 2001 года, как никогда прежде, предусматривает производство 752 тысяч авто. Под это дело ВАЗ даже открыл двери для желающих трудоустроиться, чего не наблюдалось последние лет пять.

Хочется надеяться, что столь тщательно подготовленный прыжок не будет провальным. Потому как не секрет, что мощности завода давно на пределе, да и оборудование поизносилось. А о шараханьях российской экономики, когда никто толком не знает, что произойдёт в каждый последующий момент, говорить и вовсе не приходится. Тем более вместе с падением международной цены на нефть ожидается и стремительное ухудшение состояние российской экономики и падения покупательной способности россиян. Что может поставить под вопрос программу по увеличению объема продаж вазовских малолитражек.

Автор: Константин Вадехин

Источник: ИА «Тольяттинское обозрение»

Какой должна быть учебная машина?

Ключевой момент в процессе получения водительского удостоверения – это обучение в автошколе теоретическим и практическим основам вождения. Теорию вы будете изучать на специальных уроках, а непосредственно вождению вас будет учить инструктор – сначала на специальной учебной площадке, а потом уже на дорогах города в условиях реального автопотока. Езда на машине – обязательный этап, который является частью обучения. Вы имеете право приступить к обучению практике вождения только после того, как вы достигли возраста 16 лет, или же 14 лет, если вы хотите получить права на управление мотоциклом или мопедом.

Требования к механическому транспортному средству для обучения вождению

Автомобиль, которым управляет ученик автомобильной школы, должен соответствовать всем требованиям и нормам, которые установлены в ПДД. Требований несколько, и все они должны быть удовлетворены. Учебный автомобиль должен выделяться из общего автомобильного потока, то есть на такой машине должны быть специальные опознавательные знаки – должны присутствовать надпись «Учебная» и наклейка с буквой «У» в треугольнике с красной рамочкой. Если в автомобиле установлена не автоматическая коробка передач, а механическая, то машина должна быть оснащена дополнительными педалями тормоза и привода сцепления, зеркалом заднего вида, с помощью которого инструктор сможет контролировать весь процесс, а в случае необходимости возьмет управление на себя.

Как показывает практика, будущие водители выбирают для обучения тот автомобиль, который максимально похож на их собственный по габаритам и характеристикам. Около 90% учеников предпочитают коробку-автомат «механике».

Если вы являетесь счастливым обладателем автомобиля, то вы можете переоборудовать его под учебный, но только с разрешения автошколы. Как это сделать? Для начала нужно проконсультироваться с инструкторами, чтобы вам разрешили практиковаться именно на собственном авто. Далее нужно будет обратиться на СТО, чтобы в ваше авто установили педали сцепления и тормоза под сидением пассажира около водителя. Не каждый мастер возьмется за такую работу, но на больших станциях технического обслуживания уже есть специалисты, которые способны выполнить такое задание.

В среднем, с вас потребуют от 500 до 1000 грн за работу, в зависимости от габаритов машины. Стоимость подобных услуг зависит от того, работал ли мастер с маркой той или иной машины до этого. Если да, то шаблоны педалей уже будут. Если же на станции ваша машина – первая, то придется потратить еще 300-400 грн на «подгонку» педалей под незнакомую машину. Посему такие детали нужно уточнять. После переоборудования машину не нужно переоформлять. Вы можете даже сдавать ее в аренду и зарабатывать на этом.

Если вы хотите улучшить навыки вождения, но при этом не учитесь в автошколе, то самый приемлемый вариант – обучение на арендованной специальной машине. Вы можете взять машину у частника, причем поиск в интернете займет не так много времени. В среднем цена за час составляет 80-100 грн в час, а вот за урок вождения в автошколе вы бы заплатили от 100 грн за полтора часа.

Для кого повреждение учебного автомобиля станет проблемой

Та ситуация, когда ученик автошколы попадает в аварию на автомобиле, который принадлежит автошколе, достаточно нередкая. Это и неудивительно, так как вы, как начинающий автолюбитель, можете не знать всех практических тонкостей управления. Но кто же будет нести ответственность за подобные происшествия? Кто будет возмещать ущерб?

Раньше для учебных машин водители оставляли свободное пространство для маневров. Но сегодня количество автомобилей на улицах больших городов просто поражает, поэтому выделить свободное место для новичков просто не получается. Именно поэтому огромная ответственность ложится на плечи инструкторов. Именно он должен вам помогать, а по Правилам он приравнивается к водителю транспорта. То есть каждое действие или бездействие этого человека рассматривается с точки зрения закона. Но что же будет с вами, как с учеником, с точки зрения последствий аварии?

Когда вы записываетесь на курсы в автошколу, то вам дают договор, в котором обязательно должны быть прописаны все аспекты обучения, в том числе и ДТП. Часто автошкола пытается перенести часть ответственности на вас. Проявляется это в виде отдельного договора, согласно которому вы должны внести определенную сумму в виде аванса, который в будущем может быть потрачен на погашение возможных затрат. Вы должны сами решать, платить или нет, но вас могут самыми разными способами «толкать» к этому. Если автошкола достаточно хорошая, с хорошими отзывами, работает добросовестно, а не только пытается заработать побольше, то каждая учебная машина будет застрахована.

Автошкола должна предварительно оформить КАСКО, чтобы страховая компания занималась возмещением ущерба при наступлении ДТП на обучающей площадке автошколы. Другая ситуация подразумевает аварию на городской дороге с участием другого автомобиля. Если виновником аварии являетесь вы, то ответственным за все будет рядом сидящий инструктор.

Если авария серьезная, то дело будет рассматриваться в суде. Ситуации могут быть разными. Иногда часть ответственности могут предъявить и вам. Поэтому вас могут попросить возместить убытки, но только по факту наступления аварии.

Остальные расходы, которые захотят «скинуть» на вас, законом никак не описаны, поэтому платить вы не обязаны. Именно потому, что у вас нет водительских прав, а наиболее частыми повреждениями являются вмятины и разбитые фары, то не нужно бежать в банк, чтобы снять N-сумму со счета для возмещения ущерба. Также никто не имеет право запретить вам продолжать обучение. Поэтому можно лишний раз судить о квалификации самого инструктора.

Но если же машина повреждена сильно, то автошкола может подать на вас в суд, чтобы официально разобраться в причинах аварии. Как показывает практика, начищающего автолюбителя признают невиновным. Автошкола может в одностороннем порядке разорвать с вами договор, но при этом вам должны вернуть деньги за обучение в полном объеме. Платить же за восстановление поврежденного автомобиля будет страховая компания, если заранее был заключен с ней договор.

Итак, вы, как кандидат в водители, должны очень внимательно выбирать организацию, в которой будете учиться. Следует обращать внимание не только на сертификаты, которые вам могут выдавать после окончания очередного этапа обучения, но и на договор, который вы подписываете перед началом учебы. Его нужно читать очень внимательно и вдумчиво, так как где-то мелким шрифтом может быть написано, что автошкола может требовать от вас возмещения любого ущерба. Идеальный вариант – прийти вместе с юристом, чтобы знающий человек изучил все тонкости этого хитрого документа.

Условия, недопустимые для обучения вождению транспортным средством

Что касается ограничений, то их не так уж и много. Во-первых, нельзя обучаться вождению на своей собственной машине, если она не переоборудована. Автомобиль должен быть либо собственностью автошколы, в которой вы обучаетесь, или же должен быть оснащен аналогичным образом. Вы можете спросить, почему так, ведь в своем авто вам будет комфортнее. Но только автомобиль, который принадлежит автошколе, будет отвечать всем требованиям и нормам. Во-вторых, вы не имеете права учиться водить под руководством человека, который не является инструктором.

У вашего учителя должны быть водительское удостоверение, документ, который подтверждает право этого человека на преподавание, а также открытая категория, которая соответствует той категории, которую курсант хочет получить. Во время практических уроков вы не имеете право набирать скорость выше, нежели установлено нормами. В Правилах дорожного движения написано, что скорость автомобиля по городской улице без ограничений не должна превышать 60 км/ч. Также запрещено получать практические навыки вождения на автомагистрали, независимо от скорости. Кроме того, учиться водить нельзя в жилых зонах.

Если вы решили для себя, что хотите получить водительское удостоверение, то вам никак не избежать обучения в автошколе под предводительством профессиональных инструкторов, которые вовремя могут дать вам дельный совет.

Подписывайтесь на наши ленты в таких социальных сетях как, Facebook, Вконтакте, Instagram, Pinterest, Yandex Zen, Twitter и Telegram: все самые интересные автомобильные события собранные в одном месте.

% PDF-1.5 % 359 0 объект > эндобдж xref 359 114 0000000017 00000 н. 0000002753 00000 н. 0000003500 00000 н. 0000003826 00000 н. 0000004011 00000 н. 0000004384 00000 п. 0000009209 00000 н. 0000009800 00000 н. 0000010295 00000 п. 0000010480 00000 п. 0000011045 00000 п. 0000019403 00000 п. 0000020102 00000 п. 0000020254 00000 п. 0000020508 00000 п. 0000021343 00000 п. 0000021391 00000 п. 0000021581 00000 п. 0000021851 00000 п. 0000023251 00000 п. 0000023485 00000 п. 0000023637 00000 п. 0000023891 00000 п. 0000024737 00000 п. 0000024785 00000 п. 0000024968 00000 п. 0000025271 00000 п. 0000027763 00000 п. 0000028103 00000 п. 0000028255 00000 п. 0000028506 00000 п. 0000028962 00000 п. 0000029084 00000 п. 0000033536 00000 п. 0000062702 00000 п. 0000093765 00000 п. 0000093849 00000 п. 0000094029 00000 п. 0000094115 00000 п. 0000094202 00000 п. 0000094237 00000 п. 0000094290 00000 п. 0000094392 00000 п. 0000094428 00000 п. 0000094481 00000 п. 0000094583 00000 п. 0000094614 00000 п. 0000094667 00000 п. 0000094769 00000 п. 0000094810 00000 п. 0000094863 00000 н. 0000095007 00000 п. 0000095051 00000 п. 0000095104 00000 п. 0000095191 00000 п. 0000095227 00000 п. 0000095285 00000 п. 0000095387 00000 п. 0000095442 00000 п. 0000095500 00000 п. 0000095602 00000 п. 0000095640 00000 п. 0000095698 00000 п. 0000095800 00000 п. 0000095846 00000 п. 0000095904 00000 п. 0000096006 00000 п. 0000096052 00000 п. 0000096110 00000 п. 0000096197 00000 п. 0000096235 00000 п. 0000096293 00000 п. 0000096437 00000 п. 0000096490 00000 п. 0000096543 00000 п. 0000096630 00000 н. 0000096692 00000 п. 0000096750 00000 п. 0000096852 00000 п. 0000096898 00000 п. 0000096956 00000 п. 0000097043 00000 п. 0000097101 00000 п. 0000097159 00000 п. 0000097261 00000 п. 0000097302 00000 п. 0000097355 00000 п. 0000097457 00000 п. 0000097522 00000 п. 0000097575 00000 п. 0000097677 00000 п. 0000097710 00000 п. 0000097763 00000 п. 0000097865 00000 п. 0000097898 00000 п. 0000097953 00000 п. 0000098082 00000 п. 0000098116 00000 п. 0000098171 00000 п. 0000098258 00000 п. 0000098294 00000 п. 0000098349 00000 п. 0000098451 00000 п. 0000098492 00000 п. 0000098547 00000 п. 0000098649 00000 п. 0000098684 00000 п. 0000098739 00000 п. 0000098841 00000 п. 0000098875 00000 п. 0000098930 00000 н. 0000099017 00000 н. 0000099058 00000 н. 0000002892 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 360 0 объект > эндобдж 472 0 объект > транслировать x Ւ = LSQ {/ — hiKSjIePb8T4N1` «? QPĭa wMC: 8bIt \ H’9y D0bX_1 avf2ӇwϏ ͬOsbʥ م + ôB:; N ‘&: cW] * o \ Ib 0.{3; sAjR

Обнаружение нескольких транспортных средств с идентификацией с использованием каскадного Adaboost и адаптивного фильтра Калмана для системы помощи водителю

Abstract

Обнаружение транспортных средств на основе зрения — важная проблема для современных систем помощи водителю. В этой статье мы представили улучшенный метод обнаружения и отслеживания нескольких транспортных средств с использованием каскадного Adaboost и адаптивного фильтра Калмана (AKF) с распознаванием личности цели. Для обнаружения транспортных средств был построен каскадный классификатор Adaboost с использованием функций, подобных Хаару, за которым последовал более полный процесс проверки, который мог уточнить гипотезу транспортного средства с точки зрения как местоположения, так и размеров.При отслеживании транспортных средств каждое транспортное средство отслеживалось с независимой идентификацией с помощью адаптивного фильтра Калмана в сотрудничестве с подходом ассоциации данных. AKF адаптивно скорректировал ковариацию шума измерения и технологического шума с помощью стохастического моделирования в реальном времени, чтобы компенсировать динамические изменения. Ассоциация данных правильно назначила различные обнаружения с треками с использованием глобального алгоритма ближайшего соседа (GNN) с учетом локальной проверки. Во время отслеживания было предложено управление дорожками на основе временного контекста, чтобы решить, следует ли инициировать, поддерживать или прекращать отслеживание различных объектов, тем самым подавляя редкие ложные тревоги и компенсируя временные сбои в обнаружении.Наконец, предложенный метод был протестирован на различных сложных реальных дорогах, и результаты экспериментов показали, что характеристики обнаружения транспортных средств были значительно улучшены с более высокой точностью и надежностью.

Образец цитирования: Wang B, Qi Z, Chen S, Liu Z, Ma G (2017) Обнаружение нескольких транспортных средств с распознаванием личности с использованием каскадного Adaboost и адаптивного фильтра Калмана для системы помощи водителю. PLoS ONE 12 (3): e0173424. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173424

Редактор: Сяосун Ху, Чунцинский университет, КИТАЙ

Поступила: 05.11.2016; Одобрена: 19 февраля 2017 г .; Опубликован: 15 марта 2017 г.

Авторские права: © 2017 Wang et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Файлы тестирования доступны по адресу https://figshare.com/s/f51b64d177dfe9fac0f2/.

Финансирование: Это исследование спонсируется Национальным фондом естественных наук Китая в рамках гранта № 51005019. Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Передовые системы помощи водителю для автомобилей, такие как система обогрева при лобовом столкновении (FCW), автономное экстренное торможение (AEB) и адаптивный круиз-контроль (ACC), требуют надежного восприятия предшествующих транспортных средств. Для обнаружения транспортных средств были исследованы различные датчики, включая радар, лидар, стереовидение и монокулярное зрение. Благодаря доступности недорогих и высокопроизводительных камер и возможных технологий компьютерного зрения, в последние годы методы обнаружения транспортных средств на основе технического зрения становятся активной областью исследований [1].В этой статье мы сосредоточимся на исследовании обнаружения нескольких транспортных средств с помощью монокуляра.

Надежное обнаружение транспортных средств с помощью монокулярного зрения — сложная задача. Традиционные методы, как правило, использовали априорное знание задних частей транспортных средств, таких как кромка [2], тень [3] и симметрия [4], чтобы выдвинуть гипотезу о местоположении транспортных средств в плоскости изображения. Было подтверждено, что эти методы являются эффективными и быстрыми в простых ситуациях, но не могут обеспечить удовлетворительное обнаружение в сложных сценариях, таких как изменение позы, изменение освещения, шумный фон и т. Д.Сигналы движения, такие как оптический поток, также использовались для обнаружения транспортных средств [5]. Но эти методы требуют относительно стабильного фона и больше подходят для наблюдения за дорожным движением со статическими камерами или методом стереовидения. С развитием технологий машинного обучения и интеллектуального анализа данных методы, основанные на машинном обучении, становятся все более популярными в различных областях исследований [6–8]. Для обнаружения транспортных средств на основе зрения современные методы часто используют различные модели классификации, включая машину опорных векторов (SVM), Adaboost, глубокие нервные сети и т. Д., с локальными функциями более высокого уровня, такими как гистограмма ориентированного градиента (HOG), функциями типа Хаара и функциями сверточных нейронных сетей, что позволяет более надежно определять местонахождение транспортных средств в различных сложных условиях.

Однако, как и все другие детекторы, измерения, производимые с помощью алгоритма машинного зрения, также сопровождаются случайными ошибками обнаружения и ложными тревогами из-за различных условий окружающей среды. Для повышения эффективности обнаружения были предложены различные подходы. Триведи и др.[10] разработали детектор транспортных средств на основе классификации Adaboost и функций, подобных Хаару, и предложили структуру активного обучения для улучшения распознающей способности классификатора посредством итеративного обучения с неоднозначными неверно классифицированными выборками. Stanciulescu et al. [11] улучшили классификатор за счет введения новых функций Adaboost, которые расширены топологическими свойствами задней части автомобиля. Ким [12] предложил, чтобы граничные элементы, подобные Хаару, работали вместе с традиционными характеристиками интенсивности Хаара, и эффективно уменьшили количество ложных срабатываний.Контекст сцены вождения — еще один эффективный способ повысить точность обнаружения, среди которых точка схода (ТП) является наиболее популярным сигналом для фильтрации гипотез о транспортных средствах с местоположениями над ней [13]. Но ограничение этого подхода состоит в том, что ложные срабатывания ниже VP не могут быть отфильтрованы.

Вышеупомянутые методы в целом сосредоточены в основном на улучшении характеристик обнаружения для одного кадра, в то время как дальнейшее улучшение может быть достигнуто с помощью механизма отслеживания посредством фильтрации из нескольких кадров.Слежение за транспортным средством рассматривалось многими исследователями, применялись различные методы, такие как фильтр Калмана (KF), расширенный фильтр Калмана (EKF) и фильтр частиц (PF), и KF особенно популярен благодаря своей простоте и эффективности [4, 12 ]. Как правило, KF использовались для оценки возможной области интереса (ROI) для повторного обнаружения транспортного средства [4], компенсации временных потерь обнаружения и сглаживания неустойчивой траектории [12]. Однако в реальном сценарии отслеживания транспортных средств у обычного KF есть два ограничения.Во-первых, традиционный KF требует точных предварительных знаний о характеристиках технологического шума и шума измерений (т. Е. Матриц Q и R соответственно), которые обычно предварительно установлены и остаются постоянными на протяжении всего процесса отслеживания [14, 15 ]. Из-за изменения расстояния и масштаба при приближении к передним транспортным средствам или при выходе из них шумовые свойства объектов транспортных средств сильно различаются, что серьезно ухудшит эффективность фильтрации и может даже привести к расхождению фильтров во время длительного отслеживания [16].Во-вторых, вышеупомянутые подходы в основном сосредоточены на том, как прогнозировать и обновлять состояние целевых транспортных средств с помощью измерений, но не обсуждают, как решить проблему определения идентичности различных объектов в кадрах. Фактически, сценарии с несколькими транспортными средствами довольно распространены при реальном вождении по дороге, и распознавание идентичности между наблюдениями и измерениями является главной проблемой для механизма фильтрации нескольких объектов. Кроме того, изменяющееся количество целей транспортного средства в поле зрения (FOV), а также случайные промахи при обнаружении и редкие ложные срабатывания сигнализации усложняют процедуру ассоциации.

На основе вышеизложенного мы представили в этой статье улучшенный метод обнаружения и отслеживания нескольких транспортных средств с использованием каскадного Adaboost и адаптивного фильтра Калмана (AKF) с распознаванием цели. Схема предлагаемого метода показана на рис. 1. Транспортные средства обнаруживаются каскадным классификатором Adaboost с использованием функций, подобных Хаару, после чего следует более полный процесс проверки, который может уточнить гипотезу транспортного средства с точки зрения как местоположения, так и размеров. При слежении за транспортными средствами AKF отслеживает каждое транспортное средство с идентификацией личности в сотрудничестве с подходом ассоциации данных.AKF адаптирует свойство шума системы посредством стохастического моделирования в реальном времени, ассоциация данных правильно назначает различные измерения с наблюдениями с использованием алгоритма глобального ближайшего соседа (GNN) с учетом локальной проверки. Во время отслеживания предлагается управление дорожками на основе временного контекста, чтобы решить, следует ли инициировать, поддерживать или прекращать отслеживание различных объектов. Наконец, предложенный метод был протестирован на различных сложных реальных дорогах, и результаты экспериментов показали, что эффективность обнаружения транспортных средств значительно улучшилась.

Остальная часть этого документа организована следующим образом: в разделе «Каскад Adaboost для обнаружения транспортных средств» подробно описываются методы генерации гипотез и проверки транспортных средств. В разделе «Отслеживание нескольких транспортных средств с распознаванием идентичности» представлены адаптивный фильтр Калмана со стохастическим моделированием в реальном времени, метод ассоциации данных для присвоения идентичности и метод управления треком. Результаты экспериментов и оценки производительности системы для различных сценариев представлены в разделе «Эксперименты».Выводы и будущие работы обсуждаются в «Заключении».

Каскад Adaboost для обнаружения транспортных средств

Каскадный классификатор на основе признаков Хаара

Каскад с усилением на основе функций Хаара был впервые введен Виолой и Джонсом для обнаружения лиц [9]. Как показано на рис. 2, характерные черты Хаара представляют собой набор различных комбинаций соседних прямоугольников с различными масштабами, положениями и соотношениями сторон, значение которых представляет собой разность суммы интенсивностей между черной и белой областью, определяемой выражением (1) где R _w и R _b представляют белую и черную области соответственно.Это значение указывает на определенные характеристики области изображения, такие как края, текстуры и симметрия, поэтому его можно использовать для кодирования локального внешнего вида объектов. Учитывая тот факт, что внешний вид задней части транспортного средства обычно сохраняет некоторые согласованные края, прямоугольники, тени и симметрию, как показано на рис. 2, элементы типа Хаара хорошо подходят для описания внешнего вида транспортного средства.

Пусть F ∝ { f ₁ , ⋯, f _Nf } представляют семейство функций, подобных Хаару, и обучающий набор с обучающими выборками N _s .В процессе обучения каждый образец изображения обучающего набора представлен семейством признаков Хаара, где L _i — это образец метки с 1 транспортным средством и -1 — не транспортным средством. Извлеченные признаки выбираются Adaboost как слабые фильтры посредством линейной комбинации и взвешивания для создания более сильного классификатора, который минимизирует ошибку классификации, (2) Учитывая патч изображения с характеристиками Хаара для F _и , если он будет классифицирован как транспортное средство по этому классификатору.Посредством итеративного обучения каскад классификаторов Adaboost генерируется и поэтапно структурируется в двоичное дерево решений, как показано на рис. 3. Фрагменты изображения, сохранившиеся на последнем этапе классификатора, будут приняты в качестве гипотез транспортных средств. Для эффективности менее точные, но более быстрые классификаторы расположены на более ранних этапах, чтобы отбросить очевидные не транспортные средства с небольшой обработкой. Достоверность гипотезы транспортного средства может быть определена как (3) где n — количество ступеней каскадного классификатора.

Сбор наборов данных и обучение классификаторам

Учебные образцы обычно собираются вручную, что является очень трудозатратной процедурой. При сборе данных для обучения классификатора мы использовали правило от грубого к точному. Сначала определенное количество образцов было вручную обрезано для штриховки исходного классификатора. После этого классификатор запускался на новых данных, чтобы сгенерировать больше выборок для повторного обучения. По сравнению с ручной обрезкой необработанного изображения, результаты обнаружения легче подбирать и обрабатывать, поэтому можно собрать массивные образцы с меньшими затратами времени и труда.Собранная выборка использовалась для переобучения с целью создания более совершенного классификатора. Благодаря быстрому итеративному обучению на быстрорастущих данных под наблюдением людей производительность классификатора может быть быстро улучшена. В этом случае мы тщательно вырезали 2881 положительный образец и 6650 отрицательных образцов для начального обучения и нормализовали их до формы 20 × 20. После 4 раундов итеративного обучения был сгенерирован каскадный детектор транспортных средств с 20 ступенями после обучения на 23641 положительных образцах и 41562 отрицательных образцах в целом.Некоторые из обучающих выборок показаны на рис. 4.

Генерация гипотез

При генерации гипотезы о транспортных средствах каскадный классификатор использует подход скользящего окна. Как показано на рис. 5 (а), окно сканирует изображение глобально во всех масштабах и местоположениях, чтобы выбрать фрагменты, которые затем проверяются каскадом классификаторов. Поскольку классификатор допускает несоосность более широкой области, несколько избыточных окон около идеального местоположения транспортного средства будут возвращены с разной степенью достоверности, как показано на рис. 5 (b) и 5 ​​(c).Необработанные результаты обнаружения затем группируются с помощью метода кластеризации и подавления не максимальных значений [17], и, наконец, гипотезы транспортного средства генерируются в форме квадратов ограничивающих прямоугольников, как показано на рис. 5 (d), которые могут быть заданы следующим образом: (4) где i — это индекс объекта в списке, ( x _i , y _i ) определяется как центр нижней строки ограничивающей рамки, а w _i — длина стороны ограничивающей рамки.

Подход глобального скользящего окна занимает слишком много времени для приложений в реальном времени. Чтобы повысить скорость обработки, мы приняли метод на основе ROI, чтобы сузить область поиска в соответствии с результатами обнаружения последнего кадра. Для своевременного обнаружения новых появляющихся целей глобальный поиск применяется периодически через каждые несколько кадров. Период глобального поиска в данной статье экспериментально установлен в 5 кадров. Учитывая среднюю скорость обработки нашего метода (обсуждается в разделе «Эксперименты»), сцена вождения будет глобально сканироваться примерно каждые 230 мс, что очень надежно для системы ADAS, чтобы вовремя находить новые появляющиеся автомобили.

Уточнение гипотезы

Необработанные гипотезы о транспортных средствах обычно смешиваются с некоторыми ложными срабатываниями, поэтому для проверки гипотез очень важна постобработка. Априори известно, что ширина различных транспортных средств (от легковых до грузовых) находится в определенном диапазоне (около 1,5–2,5 м), и все транспортные средства расположены на дороге. Следовательно, необработанные гипотезы, нарушающие это ограничение, могут быть безопасно отфильтрованы как ложные срабатывания. Чтобы получить реальную ширину гипотезы транспортного средства, используется проекционная модель камеры, (5) где [ x _I , y _I ] ^T — координаты изображения, [ x _w , y _w , z _w ] ^T — соответствующее местоположение в реальном мире K — внутренняя матрица с ( f _cu , f _cu ) выраженными фокусными расстояниями в пикселях по вертикали и горизонтали ( c _u , c _v ) основная точка и α _c коэффициент перекоса. R и T — это внешние параметры, определяющие вращение и перевод из мировой координаты в координату камеры. Эти параметры можно откалибровать после установки камеры в транспортном средстве. Теоретически преобразование проекции необратимо из-за потери информации о глубине, однако, исходя из предположения о ровной дороге [18], уравнение 5 можно упростить как (6) Эта упрощенная модель проекции обратима, и, учитывая гипотезу транспортного средства v _i = [ x _i , y _i , w _i ], его ширина в реальном мире может быть оценена, (7)

Уравнение 7 показывает, что расчетная ширина принимает во внимание как местоположение, так и размер гипотезы транспортного средства.Согласно предшествующим знаниям, только гипотезы о транспортных средствах с надлежащим расположением и размерами будут иметь оценочную ширину в разумных пределах, в то время как другие, нарушающие это ограничение, могут быть безопасно исключены как ложные срабатывания сигнализации. В этой статье мы определяем диапазон с как [ w ^— , w ⁺ ], где w ^— и w ⁺ — предопределенные верхний и нижний пороговые значения ширины автомобиль. Чтобы учесть погрешность измерения, мы ослабим диапазон ширины транспортного средства как [1.2, 3] м путем экспериментов. По сравнению с традиционно используемой точкой схода для уточнения гипотезы транспортного средства, это ограничение может обеспечить более полную проверку и отфильтровать больше ложных срабатываний, см., Например, рис. 6.

Рис. 6. Результат уточнения гипотезы.

(Слева) Метод на основе точки исчезновения не может отфильтровать ложные гипотезы с нижним краем ниже точки исчезновения; (Справа) Предлагаемый метод успешно отфильтровывает ложные гипотезы.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0173424.g006

Отслеживание нескольких транспортных средств с идентификацией

В этом разделе необработанные измерения, обнаруженные детектором транспортных средств, фильтруются механизмом отслеживания нескольких объектов. В этом механизме отслеживания разработан AKF со стохастическим моделированием в реальном времени для фильтрации состояний каждого объекта, подход на основе GNN с локальной проверкой используется для ассоциации данных, а управление дорожками на основе временного контекста построено для создания, поддержки, или прекратить отслеживание каждого объекта на основе временного контекста их историй обнаружения.

Адаптивный фильтр Калмана

Используя результат обнаружения, выданный детектором, мы определяем вектор состояния транспортного средства v _i ( k ) в дискретный момент времени k как (8) где определения параметров такие же, как в уравнении 4. Поскольку временные интервалы между двумя последовательными кадрами очень малы из-за высокой частоты захвата камеры, изменение состояния движущихся целей между кадрами можно рассматривать как равномерное движение.Таким образом, системные и измерительные модели транспортного средства определяются следующим образом: (9) (10) где ω _i ( k ) — белый гауссовский шум процесса с ковариацией Q ( k — 1), υ _i ( k ) — белый Гауссов шум измерения с ковариацией R ( k ), A и C — это матрица перехода состояний и матрица измерения, которые могут быть определены соответственно как, (11) (12) где Δ t — время интервала кадра.

Как упоминалось выше, KF предварительно устанавливает технологический шум и шум измерения, игнорируя изменение уровня шума, которое очень часто встречается при слежении за транспортным средством на основе зрения из-за изменения расстояния и масштаба. Когда стохастические свойства процесса и шумов измерений становятся неправильными, возникает сильное смещение или колебания. Чтобы устранить эффект, вызванный изменением свойств шума, мы создали фильтр AKF, который мог адаптировать свойства измерения и ковариации шума системы в оперативном режиме.Предлагаемый фильтр состоит из трех этапов: прогнозирование, стохастическое моделирование в реальном времени и обновление.

Шаг прогноза.

Прогнозируется априорное состояние и ковариация состояний транспортного средства в следующем кадре, (13) (14) где X _i ( k | k — 1) и P _i ( k | k — 1) обозначают прогнозируемый вектор состояния и ковариацию инноваций следующего эпоха соответственно, X _i ( k -1 | k -1) и P _i ( k -1 | k -1) являются отфильтрованным состоянием вектор прошлой эпохи.

Он-лайн стохастическое моделирование.

Перед непосредственным обновлением системы мы смоделировали свойства шума измерения на основе инновационной последовательности, которую можно определить как (15) где Z _i ( k ) — реальное измерение. Можно видеть, что нововведение отражает разницу между предсказанием и реальными измерениями и представляет собой гауссиан с нулевым средним и шумовой последовательностью. Принимая дисперсии с обеих сторон, мы можем получить ковариацию инноваций как (16) Чтобы получить некоторое статистическое сглаживание, расчет ковариации выполняется путем усреднения инновационных выборок внутри движущегося окна в эпоху k , (17) где Вт _м — размер окна.Из уравнений 12 — 14 ковариацию измерения можно адаптивно оценить как (18)

Шаг обновления.

С оценкой ковариации измерения апостериорное состояние оценивается на основе закона Байеса на этапе обновления следующим образом: (19) (20) (21) где K _i ( k ) — коэффициент Калмана, который определяет вес обновления между новым измерением и прогнозом из динамической модели системы. На основе разницы между измеренным и отфильтрованным состояниями, шум процесса Q _i ( k ) также оценивается для обновления, (22) где Δ X ( k — i ) = X _i ( k ) — X _i ( k | k — 1).При он-лайн стохастическом моделировании свойства технологического шума и шума измерения, используемые в фильтре, адаптивно обновляются, чтобы избежать расхождения фильтрации, вызванного изменением динамики во время слежения за транспортным средством.

Ассоциация данных

При отслеживании нескольких объектов проблема перед фильтрацией состоит в том, чтобы определить правильную идентификационную связь между наблюдениями и измерениями. Для многоцелевой ассоциации были предложены различные методы, такие как ближайший сосед (NN) [19], объединенная ассоциация данных вероятности (JPDAF) [20] и трекер множественных гипотез (MHT) [21].Учитывая эффективность и надежность, мы приняли подход глобального ближайшего соседа (GNN) [22] для ассоциации данных с учетом локальной достоверности.

Проблема ассоциации данных может быть сформулирована как задача линейного назначения, которая ищет решение для однозначного сопоставления между списком обнаружения м измерений и списком треков n отслеживаемых объектов, (23) где H — матрица отображения.

Выбор правдоподобия должен стремиться к максимальному увеличению степени соответствия правильных гипотез ассоциации, подавляя при этом ложные гипотезы.Традиционные методы обычно используют для оценки расстояния (Махаланобиса или Евклида) состояний наблюдения [23]. Однако для этого метода требуется набор скаляров для балансировки весов между различными переменными состояния (местоположением и размером), что нелегко настроить. Некоторые более продвинутые методы также использовали многомерные особенности внешнего вида посредством онлайн-обучения для обработки более сложных сценариев, таких как отслеживание сотен переполненных объектов с высокими окклюзиями [24]. Но в нашем случае эти методы кажутся слишком роскошными, поскольку предыдущие транспортные средства в сценариях ADAS обычно имеют форму коробки, а транспортные средства, участвующие в сценарии окклюзии, обычно имеют значительные различия в масштабе в плоскости 2D-изображения (из-за их разных продольных расстояний), что очень надежно. для дискриминации личности в сотрудничестве с местоположением.Коэффициент перекрытия может измерять сходство двух объектов с точки зрения как местоположения, так и размеров без взвешивания, поэтому он выбран для оценки достоверности совпадения в этой статье. Стоит упомянуть, что метод GNN не учитывает локальную достоверность одной конкретной гипотезы ассоциации, и неправильный результат ассоциации может быть сгенерирован, когда существует частичная окклюзия между различными транспортными средствами. Чтобы избежать этой проблемы, устанавливается независимый порог для проверки локальной достоверности каждой гипотезы ассоциации, поэтому вероятность определяется следующим образом: (24) где l _t — порог для локальной проверки.Типичный пример ассоциации показан на рис. 7, существует четыре существующих трека, в то время как возвращаются только три измерения, при предлагаемом методе измерения корректируются и назначаются соответствующие треки для обновления.

Управление дорожками на основе временного контекста

Отслеживание нескольких транспортных средств на реальной дороге — это динамичная сцена, в которой транспортные средства исчезают, появляются в поле зрения, а редкие ложные срабатывания и ошибки обнаружения вносят еще большую неопределенность.Чтобы отслеживать транспортные средства более надежно, мы разработали подход к управлению путями, чтобы решить, начинать, поддерживать или прекращать треки в соответствии с временным контекстом их историй слежения.

В нашей системе управления история обнаружения каждого транспортного средства отслеживается одновременно на уровне трассы, (25) где — количество последовательных кадров с успешным обнаружением, — это количество последовательных кадров с ошибками обнаружения, и — это состояние липкости цели.В этой статье мы определили четыре состояния трека:, где означает завершенный трек, гипотетический трек, зарегистрированный трек и затухающий трек. Переход между состояниями каждого объекта определяется временным контекстом их истории отслеживания, который задается следующим образом: (26) где — порог количества последовательных успешных попыток, который обычно отвечает за создание и обслуживание трека, и порог количества последовательных отказов, который отвечает за завершение трека. Выбор этих пороговых значений зависит от характеристик обнаружения (частота обнаружения и частота ложных срабатываний) детектора транспортного средства.Усовершенствованный детектор может позволить себе более агрессивную работу с более низкими порогами. В то время как детектору с более низкой производительностью могут потребоваться более высокие пороги для подавления ложных срабатываний и компенсации частых сбоев обнаружения. В свою очередь, выбор пороговых значений также влияет на эффективность отслеживания. Более высокое значение ведет к меньшему количеству ложных тревог, но к более длительной задержке создания нового трека, а более высокое приведет к более непрерывной траектории, но к задержке завершения трека.Общие переходы между состояниями и последующая операция фильтрации показаны на рис. 8. При предлагаемом управлении треком ложные срабатывания, которые обычно происходят временно, можно отфильтровать, а неправильное завершение гусеничного транспортного средства из-за мгновенного неудачного обнаружения в одном или нескольких фреймов также можно избежать.

Эксперименты

Предложенный метод был реализован на C ++ / OpenCV и запускался на портативном компьютере с Pentium i5–2,5 ГГц, конфигурация ОЗУ 2 ГБ. Большой набор видео в формате 752 × 480 × 8 был снят при различных реальных дорожных сценариях в Пекине для тестирования.Сначала анализируется эффективность обнаружения транспортных средств. Затем улучшение характеристик отслеживания, внесенное AKF, представлено в сравнении с KF. Наконец, оценивается эффективность слежения за несколькими транспортными средствами в динамической среде.

Результаты обнаружения транспортных средств

Чтобы проверить эффективность обнаружения предлагаемого метода, в качестве тестового материала были выбраны 4 набора изображений. Этот набор данных охватывает различные типы транспортных средств, включая седан, грузовик, автобус, фургон и внедорожник, в различных сценариях, таких как изменение освещения (темное и яркое), изменение масштаба (большое и маленькое) и интенсивное движение.Также покрываются некоторые автомобили с сильной сменой позы и частичной окклюзией. Типичные результаты обнаружения для различных сценариев показаны на рис. 9. В таблице 1 показаны количественные результаты для различных наборов данных. Результаты обнаружения были проанализированы с точки зрения уровня истинно положительных (TPR), ложноположительных (FPR) и ложноотрицательных (FNR). Чтобы показать улучшение предложенного метода проверки гипотез, для сравнения применяется детектор транспортных средств с использованием точки схода (VDVP) [13] для проверки гипотез.Стоит отметить, что транспортные средства, которые были слишком маленькими (менее 30 × 30 пикселей) и сильно закрыты (более половины заднего вида), игнорировались. Видно, что по сравнению с VDVP предлагаемый метод может достичь более высокого TPR (95,0%) при примерно таком же FNR (3,5%), что означает, что предложенный метод проверки гипотезы более эффективен для устранения ложных тревог. Еще одна вещь, которую следует отметить, — это то, что FNR сценария изменения масштаба (6,2%) относительно выше, чем у других. Это связано с тем, что детали заднего вида становятся неоднозначными с увеличением расстояния, поэтому становится более неопределенным для распознавания детектором.

Рис. 9. Результаты обнаружения в различных условиях.

(а) Темное освещение. (б) Яркое освещение. (c) Большой масштаб из-за сверхближайшего расстояния. (d) Мелкомасштабность из-за большого расстояния. (e) Пятнистая тень. (f-g) Небольшая частичная окклюзия. (h) Плотное движение. (i) Грузовик. (j) Ван. (k) Сильная смена позы. (l) Беспорядочный фон.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173424.g009

Производительность трекера транспортных средств на базе AKF

Чтобы проверить улучшение эффективности фильтрации, внесенное стохастическим моделированием в реальном времени AKF, была снята типичная видеопоследовательность отдельного транспортного средства.В этой последовательности масштаб и расположение цели меняются из-за изменения расстояния и полосы движения, см. Рис. 10. Чтобы продемонстрировать улучшение производительности, в качестве объекта для сравнения использовался обычный трекер транспортных средств на основе KF, использованный в [12]. Ошибка местоположения и ошибка ширины используются в качестве показателей сравнения, которые соответственно определяются как (27) (28) где представляет гусеничный автомобиль в раме k , и [ x _GT ( k ), y _GT ( k ), w _GT ( k )] наземная истина (GT), которая была помечена вручную.

Ошибки отслеживания показаны на рис. 11. Максимальные, средние и среднеквадратические значения этих ошибок показаны в таблице 2. Можно видеть, что по мере продолжения процедуры отслеживания ошибка отслеживания KF значительно увеличивалась, в то время как это предложенного метода были эффективно подавлены. Это связано с тем, что шумовые свойства измерений изменились из-за вариаций масштаба и расстояния, а предварительно заданная ковариация процесса и ковариация шума KF стали подходящими. Однако с помощью стохастического моделирования в реальном времени предложенный метод может адаптивно оценивать ковариацию шума процесса и шума измерения, таким образом компенсируя изменения свойств шума и избегая распространения ошибки отслеживания.

Характеристики отслеживания нескольких транспортных средств

Для систематической оценки характеристик обнаружения и отслеживания нескольких транспортных средств в этом разделе были протестированы два видеоклипа с типичными сценариями вождения с плотным движением. Это видео было снято на 3-м кольце и 5-м кольцевом шоссе Пекин, которые представляют собой загруженные городские скоростные дороги с различным количеством транспортных средств, которые появлялись, исчезали и снова появлялись в поле зрения из-за частых маневров, таких как врезка, смена полосы движения и обгон.Чтобы лучше показать улучшение предложенного метода слежения, для сравнения был применен оригинальный детектор транспортных средств с глобальной схемой поиска. Принимая во внимание эффективность обнаружения нашего детектора, пороговые значения в управлении треком были экспериментально установлены как и.

Видео с 3-й кольцевой дороги состоит из 1271 кадра, и во время процедуры отслеживания появилось 6 различных предшествующих транспортных средств на трех полосах движения. Некоторые примеры слежения показаны на рис. 12, отслеживаемые траектории различных целей транспортного средства показаны на рис. 13, а полный результат можно найти в файле S1.Это показывает, что наш метод, как правило, может непрерывно и плавно отслеживать все соответствующие цели транспортных средств с правильными идентификаторами на протяжении всего видео. Хотя трек №1 и трек №3 были перерезаны агрессивным маневром смены полосы движения на треке №6, их траектории были успешно восстановлены по треку №7 и треку №8 после того, как они снова появились. Стоит отметить, что произошло неправильное переключение идентификации с трека №7 на трек №9 (см. Кадр 964–1068 на рис. 12 и 13 (а)), потому что эта цель была слишком маленькой из-за большого расстояния от автомобиль эго, и происходит кратковременное обнаружение сбоев.

Рис. 12. Типичные образцы видео слежения, снятого на 3-й кольцевой дороге.

(желтый) Оригинальный каскадный детектор Adaboost. (Красный) Наш. Обратите внимание на ошибку обнаружения и ложную тревогу исходного детектора в корпусе 61 и 738 соответственно.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173424.g012

Рис. 13. Траектории движения различных транспортных средств на 3-й кольцевой дороге.

(а) результат отслеживания нашего метода и (б) результат исходного детектора Cascade Adaboost.Обратите внимание, что наш метод может отслеживать каждое транспортное средство с правильным идентификатором и эффективно подавлять ложные срабатывания обнаружения и временную потерю обнаружения.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173424.g013

На рис. 14 и 15 показаны результаты испытаний данных, полученных на 5-кольцевой дороге. Это видео содержит 1689 кадров и показывает частые обгоны, появляющиеся и исчезающие в поле зрения (полный результат относится к файлу S2). Всего во время процедуры было выявлено 13 транспортных средств.Солнечные блики и пятнистые тени затрудняют обнаружение. Всесторонний анализ показывает, что случайные сбои в обнаружении и ложные срабатывания также имели место в результатах обнаружения исходного детектора транспортного средства. А сбои в обнаружении особенно серьезны, так как транспортные средства часто уходят (см. Кадр 428, 616, 1227 и 1689 на рис. 14). Однако эти потери при обнаружении и ложные срабатывания также были эффективно компенсированы и устранены нашим методом, и для каждой цели на протяжении всей последовательности были созданы более непрерывные и плавные траектории с правильными идентификациями.Стоит отметить, что в нашем методе также произошло несколько кадров ложных срабатываний (0,2%), именно из-за задержки завершения, вызванной механизмом слежения, объект уже исчез из-за окклюзии, но механизм трека все еще удерживал трек за несколько кадров.

Рис. 14. Типичные результаты отслеживания видео, снятого на 5-й КАД.

(желтый) Оригинальный каскадный детектор Adaboost. (Красный) Наш. Обратите внимание, что наш метод отслеживает различные автомобили с независимыми идентификационными номерами на протяжении всего видео.Обратите внимание на ошибки обнаружения и ложные срабатывания исходного детектора.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173424.g014

Рис. 15. Траектории различных транспортных средств.

(а) Траектории различных транспортных средств, построенных по нашему методу. (b) Результат обнаружения, полученный исходным детектором Cascade Adaboost. Наш метод может отслеживать каждое транспортное средство с правильным идентификатором и эффективно подавлять ложные срабатывания обнаружения и временную потерю обнаружения.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0173424.g015

Количественные результаты этих двух видеороликов показаны в таблице 3. По сравнению с исходным детектором транспортных средств, наш метод может обеспечить лучшую точность при меньшем времени обработки. Это доказывает, что предложенный метод ассоциации данных может правильно назначать измерения с существующими треками в каждую эпоху, метод управления треками может успешно подавлять разреженные ложные срабатывания (FPR) и улавливать истинные обнаружения через временной контекст. Кроме того, как только трек создан, управление треком может эффективно исправить неправильные завершения, вызванные временными ошибками обнаружения.Стоит отметить, что большая часть оставшихся сбоев обнаружения (1,3% FNR) произошла во время создания каждого трека (например, см. Кадр 964 на рис. 12), поскольку для оценки мы взяли только зарегистрированные транспортные средства. Фактически, такого рода сбои в обнаружении уже были успешно обнаружены и наблюдались руководством пути. Кроме того, обнаружение на основе области интереса с периодической схемой глобального поиска может снизить затраты на вычисления при одновременном обнаружении новых появляющихся целей во времени, поэтому частота кадров заметно улучшается без потери производительности обнаружения по сравнению с исходным детектором на основе глобального поиска.

Ограничения предлагаемого способа

В этом разделе обсуждаются ограничения предлагаемого метода. Как показано на Рис. 16 (a), предложенный метод может обнаруживать только полностью появившиеся или слегка закрытые транспортные средства, когда цели транспортного средства сильно закрыты или частично появляются, он не может гарантировать надежное обнаружение. Предлагаемый детектор также потеряет обнаружение, когда возникает высококонтрастный фон из-за внезапных изменений освещенности, как показано на рис. 16 (b).Хотя механизм слежения может в определенной степени уменьшить потерю обнаружения, неправильное завершение существующих треков обычно неизбежно, если только экспозиция камеры не восстанавливает баланс очень быстро. Дальнейшая работа будет сосредоточена на улучшении обнаружения этих более сложных сценариев. Кроме того, предложенный метод ассоциации данных и управления дорожками использует множество эвристических фиксированных пороговых значений для определения создания и завершения дорожек. Дальнейшая работа также будет включать анализ чувствительности и влияния этих параметров и поиск адаптивного порога для некоторых важных параметров.

Заключение

В этой статье предложен улучшенный метод слежения за несколькими транспортными средствами с использованием каскадного Adaboost и адаптивного фильтра Калмана с идентификацией цели для систем помощи водителю. Для обнаружения транспортных средств мы создали каскадный классификатор Adaboost с использованием функций, подобных Хаару, с последующим процессом проверки, который мог бы более систематически уточнить гипотезу транспортного средства. При отслеживании транспортных средств обнаружения каждой эпохи назначались методом ассоциации на основе GNN с учетом их локальной достоверности, а для надежной оценки состояния был разработан адаптивный фильтр Калмана со стохастическим моделированием в реальном времени.Кроме того, было также предложено управление дорожками на основе временного контекста, чтобы подавить ложное ложное обнаружение и избежать неправильного завершения существующих дорожек, вызванного временными сбоями обнаружения. Предложенный метод был протестирован на различных сложных реальных дорогах, и результаты экспериментов показали, что эффективность обнаружения транспортных средств была значительно улучшена за счет более низкой частоты ложных тревог, более низкой частоты отказов при обнаружении и более высокой скорости обработки. Наконец, также обсуждались ограничения предлагаемого метода и будущие работы.

Благодарности

Это исследование спонсируется Национальным фондом естественных наук Китая в рамках гранта № 51005019.

Вклад авторов

1. Концептуализация: BW ZQ.
2. Обработка данных: BW ZQ SC ZL GM.
3. Формальный анализ: BW ZQ.
4. Финансирование: ZQ.
5. Расследование: BW ZQ SC ZL GM.
6. Методология: BW ZQ.
7. Администрация проекта: BW ZQ.
8. Ресурсы: BW ZQ.
9. Программное обеспечение: BW ZQ.
10. Надзор: SC ZL.
11. Проверка: BW ZQ.
12. Визуализация: BW.
13. Написание — черновик: BW.
14. Написание — просмотр и редактирование: BW ZQ SC ZL GM.

Список литературы

1. 1. Сивараман, С. и Триведи, ММ.Обзор последних разработок в области обнаружения транспортных средств на основе технического зрения. Симпозиум по автомобилям. Citeseer , 2013, стр. 310–5.
2. 2. Мэтьюз Н., Ан П., Чарнли Д. и Харрис К. Обнаружение и распознавание транспортных средств на изображениях в оттенках серого. Инженерная практика управления . 1996; 4: 473–9.
3. 3. Цомакас Ч. и фон Зелен В. Обнаружение транспортных средств в дорожных сценах с использованием теней. IR-INI, INSTITUT FUR NUEROINFORMATIK, RUHR-UNIVERSITAT. Citeseer, 1998.
4. 4.Теох С.С. и Бройнл Т. Симметричная монокулярная система обнаружения транспортных средств. Машинное зрение и приложения . 2012; 23: 831–42.
5. 5. Хаве С. Фреймворк для обработки изображений на основе компонентов для автомобильного зрения. Магистерская диссертация, Университет Западной Австралии . 2008.
6. 6. Куру К., Экзархос Т.П., Экзархос КП, Карамузис М.В., Фотиадис Д.И. Приложения машинного обучения для прогнозирования и прогнозирования рака. Журнал вычислительной и структурной биотехнологии .2015; 13: 8–17. pmid: 25750696
7. 7. Ху X, Ли С.Е., Ян Ю. Продвинутый подход машинного обучения для оценки состояния литий-ионных батарей в электромобилях. Сделки IEEE по электрификации транспорта . 2016; 2 (2): 140–9.
8. 8. Грейвс А., Мохамед Ар, Хинтон Дж., Редакторы. Распознавание речи с помощью глубоких рекуррентных нейронных сетей. Акустика, обработка речи и сигналов (icassp), Международная конференция IEEE 2013 по ; 2013: IEEE.
9. 9. Виола П. и Джонс М. Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций. Компьютерное зрение и распознавание образов, 2001 CVPR 2001 Труды конференции компьютерного общества IEEE 2001 по . IEEE, 2001, стр. И-511-И-8 т. 1.
10. 10. Сивараман С и Триведи ММ. Надежное монокулярное обнаружение транспортных средств на основе активного обучения для систем безопасности дорожного движения. Симпозиум по интеллектуальным транспортным средствам, 2009 г., IEEE . IEEE, 2009, стр. 399–404.
11. 11. Stanciulescu B, Breheret A и Moutarde F. Представляем новые функции adaboost для обнаружения транспортных средств в реальном времени. Препринт arXiv arXiv: 0

    93 . 2009.

12. 12. Ким Джи и Чо Дж-С. Обнаружение транспортных средств на основе зрения и оценка расстояния между ними для системы сигнализации водителя. Оптический обзор . 2012; 19: 388–93.
13. 13. Сивараман С и Триведи ММ. Интегрированное обнаружение, локализация и отслеживание полосы движения и транспортных средств: синергетический подход. Транзакции IEEE в интеллектуальных транспортных системах . 2013; 14: 906–17.
14. 14. Карасало М. и Ху X. Оптимизационный подход к адаптивной фильтрации Калмана. Автоматика . 2011; 47: 1785–93.
15. 15. Ху Х, Сунь Ф, Цзоу Й. Сравнение двух основанных на модели алгоритмов для оценки SOC литий-ионных аккумуляторов в электромобилях. Практика и теория имитационного моделирования . 2013; 34: 1–11.
16. 16. Ху Ц., Чен В., Чен И. и Лю Д.Адаптивная фильтрация Калмана для автомобильной навигации. Расположение . 2009; 1: 0.
17. 17. Фельценшвалб П.Ф., Гиршик Р.Б., Макаллестер Д. и Раманан Д. Обнаружение объектов с помощью дискриминативно обученных моделей, основанных на деталях. Транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту . 2010; 32: 1627–45. pmid: 20634557
18. 18. Туохи С., О’Куалайн Д., Джонс, Э. и Главин, М. Определение расстояния для автомобильной среды с использованием отображения обратной перспективы в OpenCV. Proc Irish Signals and Systems Conference . 2010.
19. 19. Бар-Шалом Ю. Отслеживание и ассоциация данных. Academic Press Professional, Inc., 1987.
20. 20. Musicki D и Evans R. Совместная интегрированная ассоциация вероятностных данных: JIPDA. Транзакции IEEE в аэрокосмических и электронных системах . 2004; 40: 1093–9.
21. 21. Рид Д. Алгоритм слежения за несколькими целями. Транзакции IEEE в автоматическом управлении .1979; 24: 843–54.
22. 22. Константинова П., Удварев А., Семерджиев Т. Исследование алгоритма сопровождения цели с использованием глобального подхода ближайшего соседа. Труды Международной конференции по компьютерным системам и технологиям (CompSysTech’03) . 2003, стр. 290–5.
23. 23. Schubert R, Adam C, Richter E, Bauer S, Lietz H и Wanielik G. Обобщенная ассоциация вероятностных данных для отслеживания транспортных средств в условиях беспорядка. Симпозиум по интеллектуальным транспортным средствам (IV), 2012 IEEE .IEEE, 2012, стр. 962–8.
24. 24. Дехан А., Модири Ассари С. и Шах М. Трекер Gmmcp: глобально оптимальная обобщенная задача с максимальным количеством кликов для отслеживания нескольких объектов. Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов . 2015, стр. 4091–9.

Советы и предложения, Водительские права в Омане

Эта статья предлагает исчерпывающее руководство по получению водительских прав в Омане, в котором даются советы, приемы и рекомендации.Он содержит описание всех экзаменов по вождению, проводимых на различных этапах этого процесса.

Проехав около двух десятилетий по некоторым частям Азии (в основном, в моей родной стране, Пакистане и Малайзии, где я останавливался более десяти лет), я прибыл в Оман в начале 2019 года.Хотя я ожидал, что мое международное водительское удостоверение из Малайзии может быть преобразовано в местные водительские права, мне не повезло. Поэтому мне приходится начинать все сначала, чтобы получить новые водительские права в моей новой стране работы.

Мне сказали, что, к счастью, я могу сдать экзамен по вождению на автомобиле с автоматической коробкой передач, что было разрешено мужчинам-кандидатам на вождение в Омане только в прошлом году. Я зарегистрировался как новый кандидат и начал свой путь к получению водительских прав в Омане.Это путешествие было неровным и полным сюрпризов, поскольку почти у всех, с кем я консультировался по поводу получения новых водительских прав, есть достаточно «страшных историй», чтобы поделиться со мной о своих поездках, а также путешествиях членов своей семьи и друзей.

Заметив эту проблему, я решил немного систематизировать весь процесс. Во время тестового периода, помимо большой практики, я также консультировался с несколькими онлайн-ресурсами (блогами, видео и руководствами из Омана и нескольких стран в регионе и за его пределами), с помощью которых я подготовил контрольный список типичного вождения. тест.После каждой неудачной попытки я продолжал обновлять свой первоначальный контрольный список и старался не повторять свои предыдущие ошибки.

Я собирался пройти весь процесс примерно за два месяца, хотя мне показалось, что этот период длился не меньше двух лет.

Я считаю, что этот контрольный список достаточно исчерпывающий, и если вы сможете принять к сведению эти моменты, вы сможете успешно получить водительские права с помощью нескольких попыток (или, возможно, с первой попытки).

Однако, реалистично говоря, помните, что даже для опытных водителей может потребоваться в среднем 3-7 попыток получения водительских прав в Омане.Так что будьте спокойны и настойчивы, пока не добьетесь желаемой цели!

РУКОВОДСТВО ПО ВОДИТЕЛЬСКИМ ЛИЦЕНЗИЯМ ДЛЯ OMAN

Первый шаг к получению водительских прав в Омане — это зарегистрироваться в Королевской полиции Омана (ROP) [необходимые документы: паспорт, карта резидента, проверка зрения в авторизованном магазине оптики] и нанять инструктора по вождению. Помните, что все инструкторы местные. Кроме того, женщины-водители могут выбрать женщину-инструктора, хотя я заметил, что несколько женщин обучаются под руководством мужчин-инструкторов.ROP выдаст вам «зеленую книгу», в которой будут храниться все ваши записи экзаменов по вождению. В этой книге также есть список дорожных знаков, которые будут проверены во время «проверки знаков» (см. Этап 1 ниже).

Сделайте домашнее задание для выбора тренера:

Хотя у вас есть право менять тренера во время процесса, большинство людей обычно не меняют его после запуска. Лучше поговорить с друзьями, которые не так давно прошли тест, и попросить их рекомендаций. Спросите своих рефери о профессионализме, языковых навыках и, самое главное, о манерах (ахлаак) этих тренеров.Точно так же четко обсудите и согласуйте почасовую плату за каждый тест, которую инструктор будет взимать с вас, в том числе за каждый неудавшийся тест и прохождение тестов на этапах 1 и 2 (для понимания этапов см. Ниже).

Сделайте домашнее задание перед тем, как начать, так как ваш тренер может сделать это путешествие либо приятным, либо ужасным.

Будьте терпеливы в процессе обучения:

Получение водительских прав в Омане может быть долгим и утомительным процессом. При любом разочаровании (неудачный тест или поведение вашего тренера или других) не упускайте из виду свою цель.Сосредоточение внимания на своей конечной цели будет держать вас в движении. Сохраняйте моральный дух и мотивацию на высоком уровне и не теряйте терпение в тестовых ситуациях.

Вести записную книжку советов и приемов:

Всегда лучше вести записную книжку с советами и приемами, которыми инструктор поделится с вами в процессе обучения или экзаменатор ROP после неудачной попытки теста. Ваш исследователь ROP обычно сообщает вам о недостатках, которые он заметил во время теста.

Для удобства вы можете распечатать или скопировать приведенное ниже руководство и при необходимости обновлять его.

В ОМАНЕ ТЕСТ ВОЖДЕНИЯ ПРОВОДИТСЯ В ДВА ЭТАПА, КАК РАЗЪЯСНЯЕТСЯ В СЛЕДУЮЩЕМ:

1 этап:

Первый этап состоит из трех тестов за один день: жестов, барабанного теста и крутизны. Для этого этапа применяется единовременная плата. При тщательном изучении (в основном, тесте по знакам) и практике вам не составит труда пройти все тесты за одну попытку.Вот несколько советов для каждого теста:

Тест знаков:

1. Тест по знакам — это короткий устный тест, проводимый должностным лицом ROP, целью которого является проверка ваших знаний об основных дорожных знаках. Обычно это длится всего несколько минут.

2. Полный список дорожных знаков есть в вашем тестовом буклете, выданном РОП. Точно так же плакаты с дорожными знаками размещаются в тестовой зоне офисов ROP.

3. Чтобы найти онлайн-ресурсы, перейдите по следующей ссылке: http: // www.adcidl.com/pdf/Omani-Road-Teraffic-Signs.pdf

4. Как вы могли заметить, дорожные знаки бывают разных типов, которые делятся на различные категории, такие как: обязательные, предупреждающие, предупреждающие и направляющие знаки. При регулярной практике вы сможете освоить их и с легкостью пройти устный тест. Поэтому изучайте и практикуйтесь как можно больше, особенно за 2-3 дня до даты экзамена.

5. Те, кто прошел тест на знак, имеют право на тест на барабан в тот же день.

Барабанный тест:

1. Drum test — это основной тест на этапе 1. Поэтому вам нужно выделить достаточно времени, чтобы попрактиковаться в этом тесте, чтобы вы могли легко его пройти.

2. Барабанный тест — это в первую очередь тест навыков парковки, в котором вы должны вести машину (вперед и назад) через узкий проход с четырьмя барабанами с каждой стороны, расположенными на равном расстоянии («проход барабана»).

3. Во время выполнения этого теста в машине нет никого, кроме вас, хотя на улице есть официальное лицо, которое подскажет, когда начинать и останавливаться.

4. Первый шаг — провести машину вперед через этот «проход для барабанов», не касаясь ни одного из барабанов, и повернуть направо, пока не дойдете до середины двух дополнительных барабанов, установленных спереди.

5. Второй шаг — начать движение задним ходом и пройти через этот проход барабана, пока не достигнете исходного исходного положения.

6. Третий шаг — снова провести машину вперед по тому же проходу, но повернуть налево, пока не дойдете до середины двух дополнительных бочек, размещенных с левой стороны.

7. Четвертый шаг — повторить второй шаг и двигаться задним ходом, пока не достигнешь исходного положения.

4. Обычно первый и третий шаги относительно просты, если вы немного разбираетесь в вождении. Однако даже для опытных водителей второй и четвертый шаги (движение задним ходом) являются сложной задачей и требуют уверенности и практики. Ключ к успешному перемещению барабанов при движении задним ходом — это знать, когда следует полностью повернуть рулевое управление, чтобы с легкостью пройти через проход барабана, не касаясь боковых сторон.

5. Правило

   : для этой цели инструкторы обычно используют уловку, которая в моем случае оказалась очень полезной:

Делая обратное, продолжайте смотреть на первый барабан в первом ряду (более близкая сторона) из небольшого окна вашего автомобиля после заднего пассажирского сиденья, пока вы не увидите около 25% второго барабана во втором ряду. На этом этапе полностью, но медленно поворачивайте руль, пока не окажетесь в середине барабанного прохода. На этом этапе оба зеркала заднего вида справа и слева должны показать вам по четыре барабана с каждой стороны в одинаковом идеальном порядке.

Достигнув этой точки, полностью выпрямите рулевое управление и медленно ведите автомобилем задним ходом, пока не перекрестите все вальцы успешно.

6. Пожалуйста, помните, что этот тест лучше всего выполнять в медленном темпе, поскольку относительно высокая скорость не оставляет места для исправления в случае ошибки или несовершенного движения.

7. A Предостережение: хотя барабаны идеально расположены в реальной тестовой зоне, к сожалению, тренировочные площадки, куда инструкторы возьмут вас для обучения, не имеют точной организации.Почти в каждой тестовой зоне барабаны расположены несколько иначе с неравномерным расстоянием, что не позволит вам четко визуализировать момент, когда вам нужно сделать полный поворот рулевого управления при движении задним ходом во время теста. Поэтому, хотя больше практики, безусловно, поможет, к сожалению, вы должны смириться с этим недостатком в тренировочной базе.

8. Тем не менее, что касается фактического дня тестирования, имейте в виду правило из пункта 5 выше, которое в моем случае сработало очень эффективно.

Испытание на наклон:

1. Как следует из названия, это проверка того, как лучше всего вы можете управлять автомобилем на прямом склоне без каких-либо звуков, рывков или неконтролируемого движения назад после остановки.

2. В начале теста вы будете двигаться вверх по склону, пока не загорится красный свет. На этом этапе примените разрыв и полностью остановитесь на стоп-линии.

3. На этом этапе также задействуйте ручной тормоз, который поможет вам контролировать автомобиль при движении вперед по склону.

4. После того, как индикатор загорится зеленым, медленно нажмите на педаль акселератора и скоординированно отпустите ручной тормоз, чтобы машина двигалась вперед и обогнала свет.

Хорошая практика синхронизации акселератора и ручного тормоза позволит вам добиться плавного движения без каких-либо тряски, рывков, шума или обратного движения автомобиля.

5. Будьте осторожны с красным и зеленым светом и примите соответствующие меры.Нет необходимости долго ждать сигнала, поскольку весь тест может быть фактически завершен за несколько минут.

После прохождения тестов на этапе 1 вы получаете право участвовать в этапе 2 (Road Test), который проводится в условиях реального времени. Как правило, инструкторы начинают подготовку к дорожному тесту после того, как вы пройдете этап 1.

Пройдите достаточную подготовку к дорожным тестам, пока вы и ваш тренер не почувствуете себя комфортно. На этом этапе вы можете попросить инструктора сделать заказ на дорожный тест.Инструктор должен проинформировать вас, когда он сделал заказ, обычно за один или два дня до теста.

Этап 2: Дорожные испытания (автомобиль с автоматической коробкой передач)

1. Выполните короткую практику утром в день тестирования:

Перед тем, как пойти на тест, лучше спланировать со своим тренером 30-40 минутную практику утром в день теста, что поможет вам освежить основные моменты и сосредоточить внимание во время тест. Само собой разумеется, что вы должны провести несколько часов тренировок за день до теста.

2. Одевайтесь как можно лучше:

Собираясь на экзамен, одевайтесь как можно лучше!

Предполагается, что экзаменатор создаст хорошее представление о вашем росте.

3. Избегайте солнцезащитных очков:

Вы не должны носить солнцезащитные очки во время теста, поскольку экзаменатор хотел бы постоянно наблюдать, как вы двигаете глазами, особенно когда вы выполняете смену полосы движения, обгоняете автомобиль или делаете запасной ход.

4. Внимательно слушайте инструкции:

Уделяйте все внимание инструкциям экзаменатора, но вежливо поинтересуйтесь, если вам неясны какие-либо из его инструкций.

Помните, если ваш экзаменатор не укажет, с какой стороны идти на перекрестке, просто идите прямо. Это важно, потому что многие люди терпят неудачу только из-за этой ошибки.

5. Помните о начальных шагах:

Перепроверьте все зеркала, даже если они уже точно отрегулированы.

Также отрегулируйте сиденье и убедитесь, что вы чувствуете себя полностью комфортно и имеете достаточный доступ к акселератору и тормозу.

Попросите экзаменатора и инструктора также пристегнуться ремнями безопасности.

Пристегнув ремень безопасности, выполните следующие действия:

• В зависимости от положения вашего автомобиля, включите правый или левый сигнал в том направлении, в котором вы хотите двигаться

• ручной тормоз

• смотреть влево / вправо

• Переключите шестерню на D (привод) и

• , затем поверните автомобиль и постепенно нажмите на педаль акселератора.

6. Поддерживайте хорошую скорость и соблюдайте стандартные правила вождения:

Не садитесь за руль слишком медленно или слишком быстро. При движении по дороге уверенно двигайтесь в пределах установленной скорости, что примерно на 5-7 км / ч ниже максимальной скорости, разрешенной на дороге.

Не прикасайтесь к желтой линии по бокам любой ценой. Это прямая НЕУДАЧА.

Старайтесь ехать посередине полосы вместо того, чтобы касаться боковых или средних линий.

Использование зеркал — основная часть экзамена по вождению.Возьмите за привычку постоянно пользоваться всеми тремя зеркалами (задним и боковым), особенно при смене полосы движения, выезде на перекресток с круговым движением или движении задним ходом.

При движении по дороге всегда двигайтесь по самой правой (медленной) полосе. Однако вы можете выбрать более быструю полосу движения при въезде или выезде с кольцевой развязки (см. Пункт 12 ниже), или передний автомобиль очень медленный или по какой-то причине застрял (см. Пункт 10 ниже).

7. Въезд на главную дорогу (Т-образный перекресток):

При выезде на дорогу подождите 3-4 секунды у знака «Стоп», даже если на главной дороге вы не найдете ни одного транспортного средства.Если вы этого не сделаете, вы ПРОЙДЕТЕ тест. Это считается серьезной ошибкой.

Убедитесь, что автомобили слева находятся на безопасном расстоянии по всем полосам движения. Не входите, если свободна только крайняя правая полоса движения.

Немедленно разгоняйте автомобиль после выезда на главную дорогу, чтобы автомобилю, идущему сзади, не приходилось снижать скорость или резко тормозить.

Не забывайте применять полную остановку на всех знаках «стоп».

8. Держитесь на безопасном расстоянии от передних транспортных средств:

Если неподвижен, то должны быть видны шины переднего автомобиля.

В движущемся положении сохраняйте дистанцию ​​2-3 секунды между вашей и передней машиной.

По сигналу вы должны увидеть переднюю стоп-линию на дороге.

9. Перестроение:

Вы почти наверняка будете внимательно следить за тем, как плавно вы меняете полосу движения.

Выполните следующие шаги для смены полосы движения, либо в направлении экзаменатора, либо по какой-либо причине ваш путь заблокирован (см. Следующий пункт):

• Всегда меняйте полосу движения по пунктирной линии.

• Проверьте зеркало заднего вида и боковые зеркала заднего вида.

• Когда все ясно, не упустите возможность проверить слепое пятно.

• Проверить скорость машины сзади.

• Затем включите индикатор.

• Увеличьте скорость вашего автомобиля, не превышайте установленную скорость, а затем снова снизьте скорость после смены полосы движения.

10. Возможен обгон:

Если передний автомобиль неподвижен или скорость ниже установленной, вам следует сообщить экзаменатору, почему вы хотите совершить обгон, а затем обгон, даже без его / ее явного согласия.

11. Затягивание тормозов:

Ключом к плавному вождению является постепенное нажатие на тормоза, за чем будет внимательно следить ваш экзаменатор.

Жесткие тормоза обычно применяются по двум причинам: 1) нет безопасного расстояния между вами и передним автомобилем; 2) водитель не смотрит далеко вперед, например. предстоящий светофор или перекресток.

Обе причины заставят вашего экзаменатора подумать, что вы реактивный ныряльщик и не можете водить упреждающе и безопасно.

Убедитесь, что вы начали снижать скорость, чтобы можно было затормозить в нужной точке.

12. Круговые перекрестки:

Вы почти наверняка попадете на кольцевой перекресток. Так что сделайте хорошую практику. Для многих водителей-тестировщиков этот этап пройти труднее всего.

Никогда не входите на перекресток с круговым движением, если дорога не свободна с левой стороны ВО ВСЕХ ПОЛОСАХ.

Запомните различные типы инструкций, которые может дать вам экзаменатор.В основном их можно разделить на следующие шесть категорий.

Хорошо потренируйтесь в каждом из них, чтобы вы могли быстро представить себе следующие шаги, когда экзаменатор даст вам инструкцию:

1. Идите прямо

2. Направо

3. Кольцо слева

4. Возвращение с кольцевой развязкой

Для первых двух («Идите прямо» и «Идите направо») выберите правую (внешнюю) полосу.Для двух других (кольцевой левый и кольцевой возвращение) выберите самый внутренний переулок.

Экзаменатор может также задать вам несколько сложных маневров. Самые распространенные из них:

5. Полный (или полный) круговой перекресток — прямой

6. Полный (или полный) круговой перекресток — справа

Если получено указание, сверните на самую ближнюю полосу движения, сделайте полный круг на 360% и затем двигайтесь прямо или направо, как рекомендовано.

Для маневров (iii) — (vi) вы будете выходить на скоростную полосу.Выйдя на быструю (левую) полосу дороги, подайте указатель вправо и медленно двигайтесь в крайнюю правую полосу.

Помните, вы всегда должны показывать ВПРАВО при выезде с кольцевой развязки.

Используйте индикаторы для всех точек входа и выхода на кольцевой развязке, кроме случаев, когда вы хотите ехать прямо (на внешней полосе движения).

13. Дорожные знаки:

Обратите особое внимание на все дорожные знаки в тесте. Экзаменаторы больше всего заботятся о безопасности и уважении к дорожным знакам.Если на знаке написано СТОП, вам нужно сделать полную остановку, даже если нет транспортного средства.

Также будьте особенно осторожны с ограничением скорости, так как даже небольшое нарушение может привести к провалу.

Устройтесь поудобнее на испытательной площадке и убедитесь, что вы помните ограничение скорости и важные знаки на каждой дороге, например знак школы и больницы, выключатели и т. д.

Инструкторы по обучению обычно знают об ограничении скорости, если вы не видите знак ограничения скорости на определенной дороге.Но собрать всю эту информацию можно только до самого теста.

14. Реверс:

При движении задним ходом двигайтесь задним ходом в сторону полосы, по которой вы собираетесь двигаться вперед.

Не двигайтесь задним ходом на полосе с односторонним движением.

Всегда включайте аварийные / аварийные огни при движении задним ходом.

Экзаменатор будет внимательно следить за тем, как вы используете заднее и боковые зеркала заднего вида. Так что используйте эти зеркала с умом.

15. Применить кнопку аварийного / аварийного света при замедлении:

Не забывайте нажимать кнопку аварийного освещения, когда вам нужно снизить скорость из-за пробки на дороге.

Точно так же на парковке, если вам нужно замедлить движение из-за того, что ваш передний автомобиль припаркован или выезжает с парковки, вы должны включить аварийный свет.

В других странах, где я ездил, эти аварийные огни обычно использовались в реальных аварийных ситуациях: например, когда автомобиль сломался или попал в аварию. Тем не менее, в Омане практика заключается в том, чтобы включать эти огни, как только вам нужно значительно или внезапно замедлить движение, будь то на главной дороге или на стоянках.Из-за этой распространенной практики экзаменатор ожидает, что вы будете часто нажимать эту кнопку. Так что сделайте это своей привычкой, если вы раньше к этому не привыкли.

16. Парковка:

По мере приближения к месту назначения сохраняйте спокойствие и не теряйте сосредоточенность, так как многие водители-испытатели делают ошибку на этом этапе и терпят поражение. Помните следующие моменты:

• Не торопитесь, когда вас просят припарковаться. Большинство людей спешат на этом этапе и совершают дорогостоящую ошибку.

• Найдите безопасное место для парковки с одним или, в идеале, двумя свободными местами (что позволит вам относительно легко выбрать и припарковаться).

• Посмотрите, не едет ли сзади машина.

• Применяйте постепенные перерывы в зависимости от расстояния до парковочного места. Сделайте руль прямо.

• Переключите передачу на нейтральную (N) => примените ручной тормоз => переключите передачу на стояночную (P)

• Снимите ремень безопасности.

17. Скажи экзаменатору нет, если он посоветовал тебе что-то противоречащее правилам.

Не паркуйтесь у места, предназначенного для особых людей (обычно отмеченного инвалидной коляской), или перед воротами, входом на автобусную остановку.

Точно так же вежливо откажитесь от парковки автомобиля на обочине дороги, если вам посоветовали припарковаться перед знаком «Стоянка запрещена» или «Стоп запрещен». Кроме того, скажите «нет», если экзаменатор просит проехать сверх установленной скорости или повернуть машину задним ходом на дороге с односторонним движением.

Я НАДЕЮСЬ, ЧТО ЭТИ СОВЕТЫ ПОМОГУТ ВАМ ПРОВЕСТИ ЭТО ПУТЕШЕСТВИЕ БЕСПЛАТНО И БЫСТРО.

УДАЧИ!

(Автор: ЗАХИД УР РЕХМАН ХОХЕР, АВГУСТ 2019)

в полицейских журналах | Ист-Хэмптон Стар

Амагансетт

Мобильный телефон Мэри Стюарт был украден днем ​​4 августа после того, как она оставила его в корзине для велосипеда на парковке на Атлантик-авеню-Бич. «Найди мой iPhone» показал, что он постоянно путешествовал по Ист-Хэмптону, пока не прибыл куда-то в Фармингвилл.

В отредактированном полицейском отчете описана ссора на Непиге между двумя водителями в прошлый четверг. Захари Барзилай из Спрингса ехал с пятью пассажирами в своей Toyota, когда он понял, что его преследует Chevrolet, чей неназванный водитель сказал полиции, что он осветил светом впереди идущую машину, прежде чем обогнать ее. Люди в «Тойоте» подтвердили это, добавив, что г-н Барзилай несколько раз «проверял тормоза» Chevrolet и догнал его после того, как он его обогнал. В этот момент неназванный водитель остановился, вышел из машины и ударил г-на.Барзилаю в лицо и забрал ключи от машины. Полиция сообщила, что нападавший затем уехал, остановил полицейского, передал ключи и указал ему на «Тойоту» и г-на Барзилая, у которого была опухшая губа.

Ист-Хэмптон-Виллидж

На этой неделе в нужде были необычные животные. Утром 3 августа служба спасения дикой природы позаботилась о раненой вороне на Мэйн-стрит. В прошлый четверг на Георгика-роуд, 93, было сообщено о мертвом опоссуме с несколькими младенцами поблизости; Офицер отвез младенцев в реабилитационный центр.Наконец, в субботу на пляже Выборга был найден мертвый тюлень. Спасательная служба Фонда Риверхеда удалила его на следующий день.

3 августа несколько водителей вызвали полицию, чтобы сообщить о молодой женщине в Cadillac Escalade, которая мчится в сторону деревни на Пантиго-роуд. Когда полиция остановила машину, она сказала им: «Возможно, она ехала немного быстрее, потому что не хотела опоздать на рейс».

4 августа полицию снова вызвали в спа-центр Naturopathica на шоссе Монток после того, как им сказали, что они делают косметические процедуры, в чем они однажды отрицали.На этот раз менеджер объяснил, что, хотя они не делают маски для лица, которые запрещены в условиях пандемии, они все же предлагают процедуры для лица, при которых клиенты в масках обрабатывают лоб и область вокруг глаз врачом в маске и защитной маске. В спа-салоне заявили, что президент компании и группа юристов согласовали это со штатом Нью-Йорк, и полиция смогла это проверить.

Житель Cove Hollow Road 4 августа пожаловался на неприятный запах. Полиция указала, что он исходил из пруда Джорджии и не был аварийной ситуацией.

Член организации Ocean Rescue сообщил полиции ночью 4 августа, что мужчина проигнорировал приказ не подпускать детей к приборам на Мейн-Бич; говорили, что они приближаются к опасной близости. Полиция поговорила с мужчиной, который пообещал не подпускать детей к воде.

Житель Дейтон-лейн позвонил в службу 911 во время отключения электроэнергии вечером 5 августа, когда он не смог закрыть дверь гаража. Полиция помогла ему сделать это вручную.

На прошлой неделе были упомянуты два водителя без разрешения на посещение пляжа: один на пляже Георгика, а другой — на пляже Мейн.Второй мужчина сказал полиции, что «он думал, что его разрешение в Саутгемптон-Таун хорошее».

Никаких нарушений закона не наблюдалось в воскресенье днем, когда домовладелец Pond View Lane объяснил полиции, что устраивает вечеринку по случаю дня рождения своего внука, на которой присутствовало около 40 человек.

Тринадцать жителей позвонили на прошлой неделе по поводу поваленных деревьев и мусора после тропического шторма Исайя.

Монток

Смотритель частного участка на 15 Star Island Road обнаружил деревянный забор, поврежденный в прошлом месяце на сумму 300 долларов, и что кто-то проник на территорию, у которой есть доступ к воде, а также знаки «Запрещено проникновение на территорию».Полиция отметила, что люди разрушили этот забор перед тем, как получить доступ к озеру Монток.

После отключения электричества рано утром 29 июля рыбак выглянул в окно и увидел человека, идущего к берегу с палкой в ​​руке. Он сказал полиции, что это выглядело так, как будто провода были выдернуты из вилки с повреждением их защитного покрытия, и подписал жалобу о преступном причинении вреда.

Мария Ахондзаде сообщила, что ее мобильный телефон украден на улице Вест-Лейк-Драйв, 484, недалеко от ресторана Госмана, поздно ночью августа.2. Она рассказала полиции, что перед прогулкой по Сансет-Бич она оставила телефон на одеяле.

Саг-Харбор

На мероприятии на Марин Парк Драйв в прошлый четверг вечером 27-летний Харли Проссер из Керикери, Новая Зеландия, был обвинен в хулиганстве после того, как полиция увидела, как он мочился «на виду у публики, что вызвало оскорбительное состояние».

С 4 августа по пятницу люди звонили по поводу опасностей, связанных с ураганом, включая упавшую ветку на дороге, две ветки деревьев, лежащие на линиях электропередач, дерево, блокирующее проезжую часть, два дерева на автомобилях, одно отключение электроэнергии и другие «опасные условия.«

№

«Женщина со светлыми волосами в красном платье», как сообщается, гуляла по дому на Блафф-Пойнт-роуд ночью 4 августа. Домовладелец сказала, что никогда раньше не видела белокурую женщину, но что к ней иногда приходят незнакомцы. ее задний двор, чтобы посмотреть на набережную. В прошлый четверг вечером она снова позвонила в полицию, сказав, что другая женщина, на этот раз с темными волосами и в синих шортах, смотрит в ее окна.

Женщина с Редвуд-роуд сообщила о «громких звуках», доносившихся из-за двери ее гаража в ночь на август.4. Полиция ответила и сказала, что это, вероятно, ветер.

Жительница Дартмут-роуд сообщила полиции 5 августа, что она недовольна неизвестным грузовиком с закрытым кузовом, припаркованным на ее подъездной дорожке, но хочет поговорить об этом с соседями через улицу. По ее словам, она не хотела, чтобы полиция буксировала грузовик, но давала им понять, что она справится с этим.

Трое утят, пойманных в ливневую канализацию на Марин Парк Драйв в прошлый четверг утром, были возвращены правоохранительными органами в безопасное место.

FedEx подтвердила доставку 31 июля пакета, содержащего личные документы Ады Самуэльсон и номер социального страхования, но в пятницу она сообщила полиции, что так и не получила его.Полиция не нашла камер наблюдения в этом районе, поэтому посоветовала ей следить за своим номером социального страхования.

Номер

«Брось сюда своего бывшего» был найден в пятницу краской из баллончика на стоянке за Мейн-стрит со стрелкой, указывающей на мусорный бак.

Полиция отправилась в Хэвенс-Бич в воскресенье днем ​​в ответ на жалобу о скоплении толпы, и им сказали, что это был митинг анонимных алкоголиков. Все находились на соответствующем расстоянии и в масках, но правоохранительные органы заявили, что в дальнейшем им потребуется разрешение.

Baron’s Cove поздно вечером в воскресенье сказала пьяному мужчине, что его больше не принимают в этом помещении. Друг сообщил полиции, что этот человек останавливался с ним в гостинице «Саг-Харбор», и офицер позаботился о том, чтобы он вернулся туда.

На следующее утро, также в Бухте Барона, полиции пришлось разбудить человека, который спал «в корзине для грязного белья» в прачечной. Когда мужчина проснулся, растерянный и пахнущий алкоголем, он сказал полиции, что ушел накануне вечером, чтобы отпраздновать получение новой работы.

В понедельник, без ее ведома или разрешения, муж женщины якобы снял все деньги с их совместного банковского счета Capital One, на который она вносила свои чеки. Недавно они подали на развод.

Пружины

В пятницу днем, получив уведомление от коллекторского агентства о телефонном счете Verizon на сумму 5 616,26 долларов, Скотт Стелк с Норфолк Драйв позвонил в полицию. Он сказал им, что в декабре с ним связалась служба кредитного мониторинга, которая сообщила, что на его имя был добавлен адрес, а затем еще раз в апреле, чтобы сообщить, что у него безнадежный долг.Он не связался с полицией до сих пор и задокументировал ситуацию по совету коллекторского агентства.

Уэйнскотт

Мэтью Гриффин сообщил полиции в субботу, что в конце прошлого месяца ему позвонил мужчина, чтобы сказать, что он интересуется личными тренировками мистера Гриффина. Затем звонивший пытался «попросить о массаже и поездках в Uber для частных встреч», — сообщил г-н Гриффин. «Гриффин заявляет, что он не заинтересован в этом, поскольку он всего лишь личный тренер», — говорится в отчете.Мужчина прибыл в дом мистера Гриффина в субботу и безуспешно пытался с ним поговорить, сообщил он полиции. Полиция попытается найти неопознанного мужчину, чтобы приказать ему прекратить контакт с мистером Гриффином.

Архивы безопасности и защиты — Умные устройства

27 октября 2017 г.

Время от времени мы читаем о сомнительных персонажах или об энтузиасте транспорта, который любит автобусы и поезда, садясь в машину и катаясь на ней. В августе 2016 года мужчина сел в припаркованный транзитный автобус Калгари, когда его оператор отдыхал в туалете, и уехал.В том же году житель Статен-Айленда, штат Нью-Йорк, уехал на пустом автобусе из Нью-Йорка, который был припаркован у паромного терминала Статен-Айленда. В 2017 году автобус TTC был украден из гаража в Торонто. Вор прокатился на нем по городу, потом припарковал возле своего дома и удалился на ночь. Один одержимый транзитом мужчина с синдромом Аспергера был арестован более 25 раз в столичном районе Нью-Йорка за посадку и попытку уехать на автобусах и поездах. Всего два месяца назад, в августе, автобус общественного транспорта округа Гавайи был украден со станции, и агентство не сразу узнало об этом.Во всех этих случаях ситуация закончилась арестом и относительно незначительным повреждением автомобиля.

Но давайте подумаем об этом. Давайте посмотрим, что могло случиться? Забудьте о том, что без надлежащей подготовки управлять общественным транспортным средством практически невозможно; возможность создания опасности для пешеходов, других водителей и имущества вполне реальна. Но что, если у вора более темные мотивы. Что, если бы в их план входило причинение вреда себе или, что еще хуже, другим. Что, если автобусы, на которых они решили уехать, были заполнены ничего не подозревающими пассажирами? Что, если бы они считали общественный автобус идеальным оружием ?

В сентябре 2001 года кабины самолетов не имели замков.Если бы это было так, угонщики не смогли бы обогнать кабину и использовать три коммерческих авиалайнера, чтобы врезаться во Всемирный торговый центр и Пентагон США, убив тысячи людей. До того рокового дня никто особо не задумывался о безопасности незапертой кабины. Летом 2016 года террорист врезался в грузовик с закрытым кузовом в толпу ничего не подозревающих пешеходов, которые вышли на улицы Ниццы, Франция, чтобы отпраздновать День взятия Бастилии. В тот день приморская набережная была закрыта для движения транспорта, но никто не подумал заблокировать въезд
чем-либо, кроме деревянной баррикады.84 человека погибли. Пока Франция оплакивала, другие города обратили на это внимание. В прошлый Новый год на Таймс-сквер в Нью-Йорке каждая улица была перекрыта большими 16-тонными мусоровозами, наполненными почти таким же количеством песка. Стратегически припаркованные, они оградили гуляк от потенциальных мошенников, управляемых кем-то с порочными намерениями.

В современных автобусах нет замков и ключей. Практически любой может сесть в автобус, завести его и уехать. Думать, что когда-нибудь где-нибудь злой персонаж сядет в общественный автобус и будет использовать его для незаконных, развратных действий, вовсе не надумано.Вопрос не в том, когда это произойдет, а в том, когда.

На выставке APTA Expo в этом месяце нам посчастливилось провести несколько минут с министром транспорта США в нашей кабине, где она подтвердила свои предыдущие общие комментарии о своей приверженности обеспечению безопасности пассажиров общественного транспорта. «Мы стремимся поддерживать безопасность, надежность и доступность транспортных систем нашей страны», — сказала она собравшейся аудитории во время своего предыдущего выступления в Атланте.

Итак, размышляя о мире, в котором мы живем, мы должны учитывать наши обязательства по защите не только гонщиков, которым мы служим, но и общества в целом.Мы должны найти способы обеспечить безопасность всех тех, кто доверяет общественному транспорту добраться туда, куда им нужно. Используя информацию, дальновидность и, прежде всего, технологии, мы должны быть умнее и осторожнее, чем когда-либо прежде. Наш долг сделать все возможное, чтобы извлечь уроки из прискорбных инцидентов недавнего прошлого, чтобы предотвратить трагедию будущего.

Узнайте, как защитить свои автомобили от несанкционированного использования.

Ссылка на видео безопасного доступа к шине

Ссылка на информационный бюллетень о продукте Secure Bus Access

Пожарные охвачены пламенем в горах Калифорнии

ОЗЕРО ШЕЙВЕР, Калифорния.>> Более дюжины калифорнийских пожарных, пытавшихся защитить пожарное депо в труднопроходимых горах, во вторник были охвачены пламенем, и несколько человек получили ранения. В другом месте военные вертолеты спасли более 150 человек, застрявших в горящем лесу.

Четырнадцать пожарных развернули укрытия, когда пламя охватило их и разрушило станцию ​​Насимьенто в национальном лесу Лос-Падрес на центральном побережье штата, сообщила Лесная служба США. Они пострадали от ожогов и отравления дымом, трое были доставлены в больницу во Фресно, где один находился в критическом состоянии.

Травмы возникли в результате вызванного ветром пламени более двух десятков крупных пожаров, прожигавших до костей Калифорнию и вынудивших новую эвакуацию после палящего уик-энда Дня труда, когда более 200 человек перебрались по воздуху.

Пилоты в очках ночного видения, чтобы найти место для приземления до рассвета, вытащили еще 164 человека из национального леса Сьерра и работали во вторник, чтобы спасти 17 других, сказал губернатор Гэвин Ньюсом.

«Здесь обучение встречается с моментом, но всегда требует мужества, убежденности и выдержки реальных людей, выполняющих настоящую работу», — сказал Ньюсом, который назвал пожары историческими.

Калифорния уже установила рекорд: в этом году было сожжено почти 2,3 миллиона акров (930 800 гектаров), и худшая часть сезона лесных пожаров только начинается.

Предыдущий рекорд посевных площадей был установлен всего два года назад и включал самый смертоносный лесной пожар в истории штата, который начался из-за линий электропередач и прокатился по общине Рая, в результате чего погибли 85 человек.

Этот пожар в 2018 году вынудил крупнейшую в штате компанию Pacific Gas & Electric обратиться за защитой от банкротства и защититься от новых бедствий путем упреждающего отключения электроэнергии, когда условия пожара исключительно опасны.

Коммунальное предприятие отключило электроэнергию 172 000 потребителей на выходных. В Северной Калифорнии ожидалось больше отключений, так как до среды ожидались сильные и сухие ветры.

Более 14 000 пожарных боролись с пожарами по всему штату. Два из трех крупнейших пожаров в истории штата горят в районе залива Сан-Франциско, хотя они в значительной степени локализованы после трех недель горения.

Калифорния была не одинока: ураганные ветры и высокие температуры вызвали лесные пожары в некоторых частях Тихоокеанского Северо-Запада в праздничные выходные, сожгли сотни тысяч акров и в основном разрушили небольшой городок Молден на востоке Вашингтона.

В Южной Калифорнии пожары вспыхнули в округах Лос-Анджелес, Сан-Бернардино и Сан-Диего, и прогноз предполагал прибытие пресловутых ветров Санта-Ана. Лесная служба США в понедельник решила закрыть все восемь национальных лесов в южной половине штата и закрыть палаточные лагеря по всему штату.

В Национальном лесу Сьерра к востоку от Фресно десятки отдыхающих и туристов застряли на курорте Вермилион-Вэлли после того, как единственная дорога — узкая тропа, ведущая вдоль крутого утеса — была закрыта в воскресенье из-за пожара в ручье.

Задолго до рассвета во вторник звук лопастей вертолета разбудил Кейтлин Мюллер и принес облегчение после двух тревожных ночей, проведенных в лагере в дыму.

«Вероятно, это был первый раз, когда вы были взволнованы, когда услышали вертолет», — сказал Мюллер. «Вы могли почти почувствовать вздох облегчения, когда он вошел».

Ей и другим пришлось бросить свои машины и их доставили во Фресно, где друг подобрал ее и троих друзей для поездки обратно в Сан-Диего.

Огонь пронесся по лесу исключительно быстро, продвинувшись на 15 миль (24 километра) за один день в праздничные выходные. С начала пятницы он сожгли 254,4 квадратных мили (658,89 квадратных километров) от неизвестного происхождения. На данный момент подтверждено, что около 365 зданий, в том числе не менее 45 домов, были разрушены, а еще 5000 строений оказались под угрозой.

Cressman’s General Store, заправочная станция и популярная остановка около озера Шейвер вот уже более века, полностью утрачен.Пламя угрожал предгорьям Обери между озером и Фресно.

Использование военных вертолетов для спасения большого количества мирных жителей на второй день — после того, как 214 человек были доставлены в безопасное место после того, как пламя застало их в лесном кемпинге возле водохранилища Мамонтова пруд в субботу — редко, если не беспрецедентно.

Чарльз Миллер, профессор анализа окружающей среды в колледже Помона, который много писал о лесных пожарах, сказал, что он видел спасательные работы такого размера только во время наводнений, когда людей нужно вытаскивать из узких каньонов.

«Это символ того, как быстро двигался огонь, плюс физическая география окружающей среды с одной дорогой внутрь и одной дорогой. — Достаточно страшно ехать туда, когда ничего не горит », — сказал Миллер. «Если вы не хотели абсолютной человеческой катастрофы, вам нужно было действовать быстро».

Стив Лор из Лесной службы США выступил в защиту решения не закрывать национальные леса раньше.

«Мы можем сомневаться в себе, но я скажу, что мы не отнеслись к ситуации легкомысленно», — сказал Лор.«Когда пожар пробегает 15 миль за один день, за один день, нет никакой модели, которая могла бы это предсказать. И поэтому мы можем смотреть на эти вещи и извлекать уроки из них, но пожары ведут себя так, что мы не видим ».

Многочисленные исследования, проведенные в последние годы, связывают более крупные лесные пожары в Америке с глобальным потеплением в результате сжигания угля, нефти и газа, особенно потому, что изменение климата сделало Калифорнию намного суше. Более сухая Калифорния означает, что растения легче воспламеняются.

«Частота экстремальных погодных пожаров в Калифорнии увеличилась вдвое за последние четыре десятилетия, при этом основным фактором является влияние повышения температуры на сухое топливо, а это означает, что топливные нагрузки в настоящее время часто достигают рекордных или почти рекордных уровней при возгорании. происходит и когда дуют сильные ветры », — сказал в электронном письме ученый-климатолог из Стэнфордского университета Ноа Диффенбо.

Предполагается, что причиной пожара, от которого пострадали пожарные, был поджог над живописным прибрежным районом Биг-Сур. Огонь горел в течение нескольких недель, но за ночь увеличился вдвое.

19 августа полиция арестовала мужчину из Фресно недалеко от места возникновения пожара по обвинению в поджоге лесных угодий и незаконном выращивании марихуаны. Он содержится под залог в 2 миллиона долларов.

Можете ли вы приучить малыша к горшку за неделю?

Если вам нравится идея приучить малыша к горшку за неделю, но вы не уверены, сможете ли вы справиться с этим, мы хотим сказать, что мы думаем, что идеи здесь отличные , даже если вы не придерживаетесь дня за днем временная шкала : сроки определенно предназначены только как руководство, а не правило.

Мы предложили последовательность шагов, которые, по нашему мнению, целесообразно выполнять — вы можете читать «Неделя 1» вместо «День 1» — или столько, сколько вам нужно или вашему ребенку требуется для каждого этапа приучения к горшку.

(Хотя, если вы хотите придерживаться 7-дневного графика, посмотрите дневник этой мамы о приучении к горшку за неделю и посмотрите, как у нее дела.)

Потому что на самом деле не существует единого подхода — или графика — подходящего для всех, когда дело доходит до приучения к горшку.

Так что, возможно, прочтите эту статью и, только когда почувствуете, что приближаетесь к следующему «дню» или этапу, двигайтесь вниз и посмотрите, что будет дальше….

Как приучить к горшку за неделю…

День 1

Цель: Подготовка и разоблачение приучения к горшку

Сегодня все о подготовке и разоблачении мистификации процесса приучения вашего малыша к горшку. Итак, сегодня вам необходимо сделать следующее:

• Составьте внимательный дневник , когда ваш ребенок ходит и качает в течение дня. Если вы будете делать это в течение нескольких дней, вы скоро начнете замечать закономерности, которые помогут вам достать горшок в нужное время на второй неделе!
• Проведите небольшое исследование , чтобы увидеть, какой горшок вы хотите купить и подойдет вашему малышу, всегда помня, что это для него, а не для вас.

Взгляните на некоторые из любимых горшков MFM

• Отправьтесь на приключение с покупкой горшочка , взяв своего малыша в поход по магазинам, чтобы купить свой первый горшок. Сделайте это веселым событием и подчеркните, насколько он взрослый. Как можно больше вовлекая его в процесс с самого начала, он будет более заинтересован в приучении к горшку.
• Поговорите с друзьями и семьей о том, что вы приучаете к горшку , чтобы убедиться, что у вас есть люди, которым можно позвонить и которые будут рады разделить успехи вашего малыша.Нет ничего лучше телефонного звонка гордым бабушкам и дедушкам, тетям и дядям, чтобы подстегнуть маленьких людей.
• Пока вы идете в туалет, посоветуйте вашему малышу тоже посидеть на горшке. Он может сделать это даже полностью одетым.
• Призывайте его сидеть на горшке при каждой возможности. — читать книгу или смотреть телевизор — просто чтобы привыкнуть к этому чувству. Это помогает избежать страха перед горшком, который так часто встречается у многих малышей.

• Приучите к горшку рассказ и регулярно читайте его своему ребенку, прежде чем он начнет заниматься.Это поможет раскрыть тайну тренировок и превратить их в веселое приключение для взрослых.

У нас тут есть отличные книги по приучению к горшку

• В приучении к горшку есть одно простое правило: штанов никогда не бывает достаточно! В первые дни у вашего малыша может быть несколько несчастных случаев в день, поэтому сделайте свою жизнь проще и менее напряженной и запаситесь достаточным количеством.
• Пока вы запасаетесь брюками, обратите внимание на дешевые свободные брюки и шорты с резинкой на талии.Юбки и платья — тоже легкая одежда, но колготки могут замедлить маленькую девочку. Это окажется одним из ваших главных орудий в повышении успешности вашего малыша, поскольку детям нужна одежда, которую можно быстро снять.
• Определитесь с системой вознаграждения. Если вы — как и большинство родителей — решаете вознаградить своего ребенка за успешные походы на горшок, это неделя, чтобы внедрить систему, чтобы ваш ребенок знал об этом и был в восторге от этого. Стоит помнить, что чего бы вы ни делали, вам нужно придерживаться, поэтому не устанавливайте планку слишком высоко — держите расходы на низком уровне и вознаграждайте без сахара, а также попросите его помочь вам составить таблицу вознаграждений.

Ознакомьтесь с нашими 10 лучшими таблицами вознаграждений за приучение к горшку

День 2

Цель: Приучить к горшку

Если вы чувствуете, что ваш малыш готов, и вы сделали свою подготовительную работу, пора сделать решительный шаг. Попробуйте:

• Определитесь с датой начала: C выберите хороший день для начала. Скорее всего, это будет день, когда у вас не будет большого количества (или даже каких-либо) обязательств, поэтому вы можете сосредоточиться на текущей задаче.
• Начните утром первым делом, в ту минуту, когда ваш ребенок встанет, отведите его к горшку, чтобы посмотреть, может ли он попробовать пописать. Большинство детей просыпаются, нуждаясь в туалете, поэтому, чем быстрее вы научите своего ребенка вставать с постели и сразу идти в туалет, тем лучше.
• Помните о гигиене рук и сделайте мытье рук неотъемлемым завершением каждого посещения горшка с первого дня. Когда ваш ребенок посещает горшок несколько раз в час, это может показаться невероятно утомительным, и есть огромное искушение пропустить странную стирку, но гигиена так важна, и если она не подлежит обсуждению, она просто станет вторым инстинктом для вашего малыша.
• В первые 3 дня держите одежду до минимума . Если ваш малыш счастлив обнаженным — позвольте ей быть. Чем меньше одежды ей придется возиться с меньшим количеством несчастных случаев, и меньше несчастных случаев будет быстрее укреплять ее уверенность в себе.
• По возможности держите ее подальше от подгузников. Один из самых больших споров среди родителей заключается в том, стоит ли полностью выбросить подгузники после тренировки или оставить их под рукой. Мы бы посоветовали как можно больше не давать ребенку подгузники в течение дня, пока вы тренируетесь, чтобы не сбивать их с толку (освоение ночной сушки должно выполняться отдельно).
• Если вы собираетесь в поездку на автомобиле или собираетесь на длительное время, очень важно взять с собой удобный дорожный горшок. Вы также можете купить подкладки для автомобильных сидений и багги, которые, возможно, также захотите использовать для поездок в общественном транспорте. Также важно успокоить ребенка и сообщить ему, что он у вас с собой.
• Будьте реалистичны: Если ваш ребенок спит особенно тяжело, не стесняйтесь надевать ему подгузник для дневного сна, но подчеркните, что это потому, что он спит, а не бодрствует.
• Сделайте все, что связано с походами на горшок, так, чтобы это стало для вашего ребенка рутиной . Попробуйте даже использовать одну и ту же фразу каждый раз, когда вы хотите, чтобы ваш ребенок ходил на горшок: «Посмотрим, нужно ли вам мочиться или какать?» Или «Пришло время для горшочка?».

Дайте своему малышу возможность посидеть на горшке хотя бы раз в час.

Дополнительно:

• Остерегайтесь признаков того, что ей, возможно, нужно идти (взгляд сосредоточенности, покачивание на месте, беспокойство)
• Разумеется, усадить ее на горшок 20 минут после любого напитка
• Посадите ее на горшок, прежде чем она спустится, в течение любого дневного сна и в ту минуту, когда она просыпается от них
• Постоянно напоминайте своей малышке , так как она легко отвлекается во время игры
• Постарайтесь рассчитать количество напитков, которые ребенок выпьет примерно за 20 минут, прежде чем планировать поездку на горшок, чтобы максимально увеличить шансы на успех.
• Сделайте посещение горшка, а не то, что происходит на горшке, настоящей историей успеха. Это снимает напряжение с вашего ребенка при выполнении упражнений.
• Хвалите своего ребенка каждый раз, когда он садится на горшок — давайте ему пять или поделитесь аплодисментами и аплодисментами. Если она выполнит задание, вы можете дать ей дополнительную награду, например наклейку. Если она выполняет свои обязанности, придерживайтесь вашего распорядка: посещать горшок каждый час в первую неделю или каждые два часа во вторую неделю.
• Если она не будет выступать, сделайте это легкой фразой: «Ничего подобного! В следующий раз ». Если ей не удается выполнить поездку, перенесите следующую поездку на 30 минут вперед и будьте в это время более внимательны, чтобы не услышать сигналы« готово ».
• Если ваш ребенок неоднократно настаивает на посещении горшка, не выполняя его, постарайтесь не терять терпение. Это всего лишь ее знакомство со своим новым другом. Новизна скоро исчезнет, ​​но важно, чтобы все посещения горшка, будь они удачными или неудачными, независимо от того, насколько они часты, поощрялись, а не препятствовали (независимо от того, насколько заманчиво).

Приучение к горшку (для всех, кроме немногих счастливчиков) потребует от вас всех имеющихся у вас капель терпения. Держись там! Прорыв обязательно произойдет, но пока что постарайтесь оправдать ожидания своего малыша. Наши исследования показывают, что в первый день обучения:

человек.

• Треть детей имеют 3-4 несчастных случая
• Каждый восьмой ребенок попадает в 5-7 несчастных случаев
• Каждый 20-й получил более 8 несчастных случаев

Велико искушение позволить ей провести необычную раннюю ночь (как предлог, чтобы надеть ей подгузники и убрать с тебя волосы.). Постарайтесь устоять перед соблазном, поскольку соблюдение установленных более широких распорядков во время приучения к горшку важно, как никогда. Сегодня вам также следует:

• Отпразднуйте успехи: Попробуйте такие фразы, как: «Разве это не было блестящим, когда ты сказал маме, что тебе нужно сходить на горшок, и ты сделал это!» Или «Я так гордился тобой, когда ты сразу помочился. как вы встали сегодня. »Позвоните одному из ваших чирлидеров, чтобы позволить вашему малышу поделиться своими историями успеха.
• Отмечайте конец каждого дня церемониальной сборкой подгузников , чтобы она загорелась на новый день впереди.

День 3

Цель: развить успех Дня 2 и превратить шаблоны в укоренившиеся привычки

Если День 2 прошел гладко, сегодня можно мягко подбодрить вашего ребенка постепенно становиться более независимым в своем распорядке на горшок.

Важно: Не поддавайтесь соблазну бегать, пока вы не научитесь ходить: если ваш малыш все еще нервничает из-за горшочка или если у него все еще регулярно случается пара или больше несчастных случаев в день, просто повторите программу дня 2.

На этом этапе приучения к горшку уверенность вашего ребенка в повседневной жизни является самым важным фактором успеха, поэтому поспешный переход к следующему этапу, когда он еще не совсем готов, может быть контрпродуктивным.

Как и во второй день, начните с того, что дайте ребенку возможность посетить горшок. Продолжайте регулярно напоминать своему малышу о необходимости посещать горшок, особенно вскоре после больших напитков, перед дневным сном, если он выглядит так, как будто он потерялся в делах, или ближе к концу дня, когда усталость может заставить его потерять фокус.

Поощряйте независимость. Начните опираться на вчерашний прогресс, также побуждая их сообщать вам самостоятельно, когда они хотят уйти. Не забывайте хвалить вас, если они говорят вам, что им нужно пойти и действительно выступить.

Если у вас есть таблица вознаграждений, вы можете приобрести стикеры или звездочки разного цвета, чтобы показать, какие посещения были совершены без подсказки. Ваш малыш будет действительно мотивирован самостоятельно думать о том, когда ему нужно уйти, когда он начнет видеть, что этот цвет преобладает над цветом, указывающим на посещения с подсказкой.

Сегодня также хорошее время подумать о том, чтобы пойти и попробовать приучить себя к горшку на ходу. У нас есть отличный совет, как это сделать.

Приучение к горшку на улице

Закончите день, усадив ребенка и составив список его больших достижений, например:

• в первый раз вы сказали мне, что вам нужно идти
• Вы впервые использовали горшок вне нашего дома
• Вы впервые вспомнили о мытье рук
• впервые за весь день у вас не было аварий.

День 4

Цель: поощрение независимости

Как и раньше, выбирайте День 4 только в том случае, если День 3 прошел хорошо. Если вчера оказалось проблемой, придерживайтесь того, что вы сделали в тот день, пока не справитесь с этим. Успешное приучение к горшку — это все, что нужно для того, чтобы идти в темпе вашего ребенка.

Это неделя, чтобы поставить перед малышом ряд задач:

• День без напоминаний: Попробуйте провести день (лучше всего дома!), Когда вы не напоминаете ребенку, что пора ходить на горшок.Поговорите с ними об этом заранее и установите кодовую «подсказку», например, кашель, который можно использовать в качестве мягкого подсказки, когда ваш ребенок теряется в какой-либо деятельности. Хвалите ребенка всякий раз, когда он спонтанно вспоминает поездку на горшок.
• Герой мытья рук: Сделайте то же самое с мытьем рук и попытайтесь увидеть, сколько раз ваш ребенок может ходить на горшок и не забывать мыть руки без вашего ведома. Опять же, будьте готовы к наградам, объятиям и похвале.
• Прогулка без подгузников: Посмотрите, сможет ли ваш малыш справиться с утренней или дневной прогулкой без подгузников.Возьмите с собой хороший дорожный горшок — он действительно снимет напряжение с вас обоих.
• Использование горшка в незнакомой обстановке: Если ваш малыш еще не пользовался горшком где-либо, кроме вас, на этой неделе нужно проверить, могут ли они использовать его в детской, в доме друга или в гостях у бабушки и дедушки.

Сегодня тоже день, о котором вы могли бы подумать:

Идем в туалет: Примерно сейчас многие малыши начнут проявлять к этому интерес.

Помните, что унитаз будет казаться маленьким людям ОГРОМНЫМ, поэтому стоит приобрести сиденье для унитаза, чтобы они чувствовали себя в безопасности и комфортно во время сидения. Также стоит купить специально разработанную нескользящую ступеньку, чтобы побудить их сохранять независимость.

Но если ваш малыш все еще кажется счастливее на горшке на этом этапе, это нормально — все дело в том, чтобы поддерживать распорядок, который придает вашему ребенку уверенность на этом этапе.

Сон без подгузников: Если ваш ребенок сейчас почти без несчастных случаев в течение дня, и если вы не начали приучать к горшку очень рано (например,до 2 лет) вы можете подумать о сне без подгузников. Вы можете начать с дневного сна и постепенно переходить к полноценным ночам.

Помогаем ребенку высохнуть ночью

День 5

Цель: знать, что делать, чтобы преодолеть регресс, поскольку это типичное время для этого.

Когда вы и ваш малыш расслабляетесь в рутине приучения к горшку, вы можете расслабиться слишком далеко. Очень часто ваш ребенок снова попадает в странную аварию, поскольку теперь, когда он не слишком зациклен на всем этом, он может забыть настроиться на потребности своего тела, пока не станет слишком поздно.

Не расстраивайтесь, если это произойдет. Это не постоянный шаг назад, и с помощью наших простых шагов вы можете убедиться, что это всего лишь переходный этап.

Регрессия может происходить по разным причинам. Даже если сейчас с вашим ребенком этого не случится. это почти обязательно произойдет в какой-то момент, поэтому стоит прочитать наши главные советы, чтобы вы были полностью готовы, когда это произойдет.

Распространенные причины регресса приучения к горшку

• Ваш ребенок растет с уверенностью в привычке приучать к горшку и забывает настраиваться на потребности своего тела.
• Ваш ребенок все меньше думает о горшке и все больше теряет себя в играх / просмотре телевизора / еде — пока не станет слишком поздно.
• Серьезное изменение образа жизни также может вызвать регресс, например, когда появляется новый брат или сестра, если вы переезжаете домой или даже когда ваш ребенок пойдет в школу.
• Приучение к горшку и приучению к туалету в ночное время, хотя и не является обычным явлением, может привести к тому, что ребенок полностью потеряет уверенность в себе (особенно если ему трудно справиться с этим), а также может снова стать причиной несчастных случаев днем.
• Продолжительное время болезни напр. ветряная оспа, грипп, рвотный клоп — частая причина регресса.

Что делать при регрессе: наши главные советы

• Помните, что это всего лишь переходная фаза. Постарайтесь не впадать в уныние.
• Никогда не показывайте свое разочарование. Ключом к преодолению регресса является восстановление уверенности вашего ребенка, поэтому очень важно, чтобы вы в это время хвалили, а не критиковали.
• Поговорите со своим ребенком, чтобы попытаться выяснить, беспокоит ли его какой-либо аспект его распорядка. У детей могут внезапно развиться иррациональные страхи, например, по поводу того, что монстры спустятся в унитаз. Разговор с ребенком может помочь избавиться от них, прежде чем они укорениться.
• Еще раз посетите некоторые из первых дней приучения к горшку. Выкопайте книгу для приучения к горшку и таблицу вознаграждений. Оба могут помочь запустить весь процесс и помочь вашему ребенку постепенно снова обрести уверенность в себе.
• Предупредите других людей, которые также заботятся о вашем ребенке , например бабушек и дедушек и персонал яслей, о том, что происходит, и убедитесь, что они последовательно следуют установленному вами распорядку и много хвалят вашего ребенка.
• Дайте вашему ребенку цель — , например, скажите ему, что он может выбрать особенное мероприятие, когда у него будет 3 сухих дня подряд.
• Будьте добры к себе. Это может быть действительно тяжелое время. Вознаграждайте себя и своего ребенка.Постарайтесь дать себе время расслабиться и расслабиться в конце рабочего дня.

День 6

Цель: повторить фундаментальные правила успеха, которые позволили вам прийти сюда в первую очередь

Одна из наиболее распространенных ошибок родителей, приучающих ребенка к горшку, — это полностью расслабиться после того, как приучение «закончено», а затем впасть в уныние, когда кажется, что их ребенок регрессирует.

Но есть несколько фундаментальных правил, которые нужно держать в центре своей повседневной жизни даже после завершения официальных тренировок, которые обеспечат вам и вашему малышу дальнейший успех.

Правила, которые следует помнить при приучении к горшку:

• Посетите горшок или туалет, как только ваш ребенок встанет утром
• Мыть руки перед КАЖДЫМ приемом пищи и после КАЖДОГО похода в туалет или на горшок
• Попробуйте сходить в горшок или туалет примерно через полчаса после еды или длительного питья
• Посетите горшок или туалет перед выходом на улицу — даже если ваш ребенок говорит, что не думает, что ему нужно идти
• Возьмите дорожный горшок на всякий случай
• Взять гигиенический гель для рук
• Укажите небольшой частный код, чтобы предположить, что пора попробовать сходить в туалет
• Посетите горшок или туалет сразу после сказки о времени отхода ко сну и перед тем, как вас заправить в постель
• Не обращай внимания на странную аварию.

  No related posts.