Какие цвета авто — самые неудачные в плане мойки и как помыть машину самому
Каждый владелец автомобиля хочет, чтобы его машина была привлекательной и чистой. Для этого требуется обеспечивать имуществу качественный уход. Автоматические мойки обладают высокой стоимостью, поэтому все более популярными становятся мойки самообслуживания. На них владелец автомобиля самостоятельно занимается мытьем авто. Процесс подачи пены, воды и других составов полностью автоматизирован. Приходится укладываться за небольшой промежуток времени. Существуют некоторые советы, к которым стоит прислушаться, если автовладелец планирует самостоятельно мыть свое авто.
Правильно выбирайте место для мойки
В крупных городах имеется множество моек самообслуживания, в которых могут значительно отличаться расценки на предлагаемые услуги. Дополнительно можно помыть машину самостоятельно в гаражном кооперативе, где располагаются специальные площадки.
Некоторые люди предпочитают мыть авто у себя на даче.
Но самые лучшие условия предлагаются на профессиональных мойках, где можно воспользоваться специализированными средствами, способствующими быстрому устранению грязи и налета.
Пользуйтесь качественными моющими средствами
Если планируется самостоятельное мытье, то важно приобрести качественный автошампунь. Желательно выбирать составы, предлагаемые известными производителями. Цена шампуня не должна быть слишком низкой, а иначе он может нанести вред лакокрасочному покрытию.
Facebook может отслеживать активность в Интернете. Как этого не допустить
Потемневшие шнурки на жалюзи легко очистить самостоятельно: проверенный способ
Чувство, что вы моложе своего возраста, может помочь защититься от стресса
На мойках самообслуживания предлагаются профессиональные автошампуни, которые быстро разъедают грязь, но не влияют на лакокрасочное покрытие авто.
Кроме химических средств понадобится крупнопористая губка. Ею рекомендуется работать на солнце, чтобы не поцарапать автомобиль. Допускается воспользоваться щеткой, оснащенной мягким ворсом. Дополнительно рекомендуется подготовить скребок, оснащенный силиконовым наконечником, и несколько тряпочек, предназначенных для кузова и стекол. Для авто покупается специальная тряпка из замши, которая хорошо впитывает влагу.
Подготовка
Перед началом мойки рекомендуется выполнить несколько подготовительных действий:
- дайте автомобилю остыть, чтобы жидкость не высыхала слишком быстро, а также не выцветало покрытие на капоте;
- желательно осуществлять мойку в тени, а если это невозможно, то процесс откладывается до захода солнца;
- нельзя пользоваться ледяной водой, чтобы защитить краску от микротрещин, возникающих при смене температуры.
Только после правильной подготовки можно приступать к мытью автомобиля.
Правила мойки машины
Чтобы эффективно вымыть авто, учитываются правила:
- сначала смачивается хорошо кузов, чтобы быстро размокли засохшие куски грязи, поскольку в этом случае они легко устраняются с помощью моющего средства;
- если имеются особенно загрязненные участки, их нужно очистить крупнопористой губкой;
- мыть авто шампунем лучше всего с крыши;
- если автовладелец пользуется губкой, то нужно совершать плавные движения вниз;
- губку нужно регулярно полоскать, чтобы смыть песчинки, которыми можно поцарапать авто.
После мытья нужно тщательно смыть автошампунь с кузова. Далее желательно тряпкой и силиконовым скребком убрать влагу со стекол.
Если правильно выполнить все действия, то можно хорошо отмыть автомобиль. На последнем этапе желательно открыть двери и багажник, чтобы убрать влагу с порогов.
Нашли нарушение? Пожаловаться на содержание
Определение цвета автомобилей с использованием нейронных сетей и TensorFlow / Хабр
Здравствуйте, меня зовут Роман Лапин, я студент 2 курса магистратуры факультета Высшей Школы Общей и Прикладной Физики ННГУ. В этом году мне удалось пройти отбор и поучаствовать в работе Летней Школы Intel в Нижнем Новгороде. Передо мной была поставлена задача определения цвета автомобиля при помощи библиотеки Tensorflow, над которой я работал вместе со своим ментором и инженером команды ICV Алексеем Сидневым.
И вот что у меня получилось.
У подобной задачи есть несколько аспектов:
- Автомобиль может быть раскрашен в несколько цветов, как на КДПВ. А у нас в одном из датасетов, например, была машина с камуфляжной расцветкой.
- В зависимости от освещения и камеры, которая снимает происходящее на дороге, машины одинакового цвета будут выглядеть совсем по-разному. У «засвеченных» автомобилей может быть совсем маленькая часть, отвечающая «истинному» цвету машины.
А у нас в одном из датасетов, например, была машина с камуфляжной расцветкой.Определение цвета автомобиля
Цвет автомобиля – это достаточно странная субстанция. У производителя есть чёткое понимание, какого цвета автомобиль они производят, например: фантом, ледниковый, черная жемчужина, плутон, лайм, криптон, ангкор, сердолик, платина, блюз. У ГИБДД мнение о цветах автомобилей достаточно консервативно и сильно ограничено. У каждого отдельного человека восприятие цвета субъективно (можно вспомнить популярную историю про цвет платья). Таким образом, нами было принято решение выполнить разметку следующим образом.
На каждом изображении были отмечены координаты вершин окаймляющих прямоугольников вокруг автомобилей (далее я буду использовать английский вариант — car bounding box) и внутри них – области, которые лучше всего характеризуют цвет транспортных средств (color box).
Здесь и далее номера автомобилей замазаны для возможности опубликовать фотографии в открытом доступе.
Разметка автомобилей датасета
В дальнейшем мы работали с двумя цветовыми пространствами – RGB и LAB – с соответственно 8 и 810/81 классами. Для сравнения результатов разных подходов мы использовали для определения цвета 8 классов в RGB, которые получаются разбиением BGR куба на 8 равных малых кубиков. Их можно легко назвать общепринятыми названиями: белый, черный, красный, зеленый, голубой, розовый, желтый, циан. Для оценки ошибки какого-либо метода мы уже использовали цветовое пространство LAB, в котором определено расстояние между цветами.
Есть два интуитивных способа определения цвета по color box: средний или медианный цвет. Но в color box встречаются пиксели самых разных цветов, поэтому хотелось узнать, насколько точно работает каждый из этих двух подходов.
Для 8 цветов RGB для каждого color box каждой машины в датасете мы определили средний цвет пикселей и медианный, результаты приведены на рисунках ниже. В строках отмечены «истинные» цвета – т. е. цвета, определенные соответственно как средний или как медиана, в столбцах – цвета, встречающиеся в принципе. При добавлении одной машины в таблицу число пикселей каждого цвета нормировалось на их количество, т. е. сумма всех значений, добавляемых в строку, равнялась единице.
Исследование точности определения цвета машины как среднего цвета пикселей color ’abox. Средняя точность: 75%
Исследование точности определения цвета машины как медианного цвета пикселей color box. Средняя точность: 76%
Как видим, особой разницы между методами нет, что свидетельствует о хорошей разметке. В дальнейшем мы использовали медиану, т. к. она показала лучший результат.
Определение цвета автомобиля будет происходить на основании области внутри car bounding box.
Нужны ли сети?
Неизбежен вопрос: а так ли нужны нейронные сети для решения интуитивно простой задачи? Может, можно таким же образом взять медианный или средний цвет пикселей car bounding box? На рисунках ниже приведен результат такого подхода. Как будет показано позднее, он хуже, чем метод с использованием нейронных сетей.
Распределение доли автомобилей с величиной L2 ошибки в пространстве LAB между цветом color box, определённым как среднее, и цветом car bounding box’a от величины этой ошибки
Описание подхода к задаче
В нашей работе мы использовали архитектуру Resnet-10 для выделения признаков. Для решения one label и multilabel задач были выбраны активационные функции софтмакс и сигмоида соответственно.
Важным вопросом был выбор метрики, по которой мы могли бы сравнить наши результаты. В случае one label задачи можно выбрать класс, соответствующий максимальному отклику. Однако подобное решение, очевидно, не будет работать в случае multilabel/многоцветных машин, поскольку argmax выдаёт один, наиболее вероятный, цвет. Метрика L1 зависит от числа классов, поэтому тоже не могла быть использована для сравнения всех результатов. Поэтому было решено остановиться на метрике площади под ROC кривой (ROC AUC – area under curve) как универсальной и общепризнанной.
Мы работали в двух цветовых простанствах. Первое – стандартное RGB, в котором мы выбрали 8 классов: разбили RGB-кубик на 8 одинаковых подкубиков: белый, черный, красный, зеленый, голубой, розовый, желтый, циан. Такое разбиение очень грубое, но простое.
Разбитие цветового пространства RGB на 8 областей
Кроме того, мы проводили исследования с цветовым пространством LAB, в которм использовали разбиение на 810 классов.
Почему столько? LAB был введен после того, как американский учёный Дэвид МакАдам установил, что существуют области цветов, которые не различимы человеческим глазом (эллипсы МакАдама). LAB был построен так, чтобы в нём эти эллипсы имели вид окружностей (в сечении постоянного L – яркости).
Эллипсы МакАдама и цветовое пространство LAB (источник картинки)
Всего в сечении таких окружностей – 81. Мы брали шаг 10 по параметру L (от 0 до 100), получив 810 классов. Кроме того, мы провели эксперимент с постоянным L и, соответственно, 81 классом.
RGB и LAB
Для 8-классовой задачи и пространства RGB получились следующие результаты:
| Activation function | Multilabel task | ROC AUC |
|---|---|---|
| softmax | ― | 0.97 |
| sigmoid | ✓ | 0.88 |
Таблица результатов распознавания цвета машин в 8-классовой задаче
Кажется, что результат для multilabel задачи уже достаточно хороший.
Для проверки этого предположения мы построили матрицу ошибок, взяв в качестве порогового значения для вероятности 0.55. Т.е. при превышении этого значения в вероятности для соответствующего цвета мы считаем, что машина покрашена и в этот цвет. Несмотря на то, что порог выбран достаточно низким, при нём можно увидеть характерные ошибки в определении расцветки автомобиля и сделать выводы.
Таблица результатов распознавания цвета машин в 8 классовой задаче
Достаточно посмотреть на строчки, соответствующую зелёному или розовому цветам, чтобы убедиться, что модель далеко не идеальна. К вопросу о том, почему при большой величине по метрике получается такой странный неудачный результат, мы ещё вернёмся, сейчас же сразу обозначим: при рассмотрении всего лишь 8 классов огромное число цветов попадает в классы «белый» и «черный», поэтому и такой результат.
Поэтому далее перейдём в цветовое пространство LAB и проведем исследования там.
| Activation func | Multilabel task | ROC AUC |
|---|---|---|
| softmax | ― | 0. 915 |
| sigmoid | ✓ | 0.846 |
Таблица результатов распознавания цвета машин в 810-классовой задаче
Результат получился меньше, что логично, так как число классов увеличилось на два порядка. Взяв результат по сигмоиде за отправную точку, мы попробовали улучшить нашу модель.
LAB: эксперименты с разными весами
До этого все эксперименты производились с единичными весами в функции потерь (loss):
Здесь GT – ground truth, W – weights.
В цветовом пространстве LAB можно ввести расстояние. Допустим, у нас в GT есть одна единица. Тогда она соответствует какому-то прямоугольному параллелепипеду в цветовом пространстве LAB. Этот параллелепипед (точнее, его центр) удален на разное расстояние от всех остальных параллелепипедов (опять же, их центров). В зависимости от этого расстояния можно проэкспериментировать со следующими вариантами весов:
a) Ноль на месте единицы в GT, а при удалении от него – возрастание весов;
b) Наоборот, на месте единицы в GT – единица, при удалении – спадание весов;
c) Вариант a) плюс небольшая гауссова добавка с амплитудой ½ на месте единицы в GT;
d) Вариант a) плюс небольшая гауссова добавка с амплитудой 1 на месте единицы в GT;
e) Вариант b) c малой добавкой при максимальном удалении от единицы в GT.
Последний вариант весов, с которым мы провели эксперименты, ― как мы его назвали, тройной гаусс, а именно три нормальных распределения с центрами на месте единиц в GT, а также при наибольшем удалении от них.
Три нормальных распределения с центрами на месте единиц в GT и при наибольшем удалении от них
Его придется объяснить чуть подробнее. Можно выбрать два наиболее удаленных параллелепипеда, а, значит, класса, и сравнить их по удаленности от исходного. Для класса, соответствующего дальнему, амплитуда распределения задана равной 0.8, а для второго – в m раз меньше, где m есть отношение расстояния от исходного до дальнего удаленного к дистанции между исходным и ближним.
Получившиеся результаты приведены в таблице. Из-за того, что в весах варианта а) встречались нулевые веса – как раз у единиц в GT, результат по ним вышел даже хуже отправной точки, т. к. сеть не учитывала удачные определения цвета, обучаясь хуже. Варианты весов b) и e) практически совпадали, поэтому совпал и результат по ним.
Наибольший прирост по процентным пунктам по сравнению с отправным результатом показал вариант весов f) – тройной гаусс.
| Activation function | Number of classes | Weights type | ROC AUC |
|---|---|---|---|
| sigmoid | 810 | a) | 0.844 |
| b), e) | 0.848 | ||
| c) | 0.888 | ||
| d) | 0.879 | ||
| f) | 0.909 |
Результаты распознавания цвета машин в 810 классовой задаче с разными вариантами весов
LAВ: эксперименты с новыми лейблами
Итак, мы провели эксперименты с разными весами в loss. Затем решили попробовать оставить веса единичными, а изменить лейблы, которые передаются в функцию потерь и используются для оптимизации сети. Если до этого лейблы совпадали с GT, то теперь решили использовать опять же гауссовы распределения с центрами на месте единиц в GT:
Мотивация у такого решения следующая. Дело в том, что при обычных лейблах все машины в датасетах попадают в фиксированное число классов, меньшее 810, поэтому сеть учится определять цвет автомобилей только этих классов. При новых лейблах уже во все классы попадают ненулевые значения и можно ожидать увеличение точности определения цвета автомобиля. Мы проэкспериментировали с двумя сигмами (среднеквадратичными отклонениями) для вышеописанных гауссовых распределений: 41.9 и 20.9. Почему такими? Первая сигма выбрана так: взято минимальное расстояние между классами (28) и сигма определяется из условия спадания распределения в два раза в соседнем к GT’ному классу. А вторая сигма просто меньше первой в два разa.
Распределение автомобилей тренировочного датасета по классам при разных лейблах в loss
И действительно, удалось ещё больше улучшить результат с помощью такого трюка, как и показано в таблице. В итоге точность определения достигла 0.955!
| Activation function | Number of classes | Labels type | Weights type | ROC AUC |
|---|---|---|---|---|
| sigmoid | 810 | usual | ones | 0. 846 |
| usual | three gauss | 0.909 | ||
| new, σ1 | three gauss | 0.955 | ||
| new, σ2 | 0.946 |
Результаты распознавания цвета машин в 810 классовой задаче: с обычными лейблами и единичными весами, с обычными лейблами и весами в виде тройного гаусса, с новыми лейблами и единичными весами
LAB:81
Если же рассказывать про неудачные эксперименты, то необходимо упомянуть про попытку натренировать сеть с 81 классами и постоянным параметром L. Нами было замечено в ходе предыдущих экспериментов, что как раз яркость определяется сетью довольно точно, и мы решили потренировать только параметры a и b (так называются две другие координаты в LAB). К сожалению, несмотря на то, что сеть смогла прекрасно натренироваться в плоскости, показав большее значение по метрике, идея задавать параметр L на выходе сети как средний по car bounding box потерпела крах и настоящий цвет и определённый таким образом отличались очень сильно.
Сравнение с решением задачи без использования нейронных сетей
А теперь давайте вернёмся к самому началу и сравним то, что получилось у нас, с распознаванием цвета автомобиля без использования нейронных сетей.
Результаты приведены на рисунках ниже. Видно, что и пик стал больше в 3 раза, и количество машин с большой ошибкой между истинным и определённым цветом существенно снизилось.
Распределение доли автомобилей с величиной L2 ошибки в пространстве LAB между цветом color bounding box, определённым как медиана, и цветом car bounding box от величины этой ошибки
Распределение доли автомобилей с величиной L2 ошибки в пространстве LAB между цветом на выходе нейронной сети, и цветом car bounding box от величины этой ошибки
Примеры
Далее приведу примеры распознавания цвета автомобилей. Первый – чёрная машина (типичный случай) распознана как чёрная, причём расстояние в пространстве LAB между истинным цветом и определённым (18. 16) меньше минимального расстояния между классами (28). На втором рисунке сеть смогла не только определить, что авто засвечено (имеется большая вероятность, отвечающая одному из классов белых цветов), но и его настоящий цвет (серебристый). Однако машина со следующего рисунка, также засвеченная, не была детектирована сетью как красная. Цвет автомобиля, изображённого на рисунке далее, сеть определить не смогла совсем, что следует из того, что вероятности для всех цветов слишком малы.
Во многом задача была обусловлена необходимостью распознавать многоцветные машины. На последнем рисунке изображена двухцветная чёрно-жёлтая машина. Чёрный цвет сеть распознала с наибольшей вероятностью, что, видимо, связано с преобладанием машин такого и похожих цветов в тренировочном датасете, а жёлтый цвет, близкий к истинному, вошёл в топ-3.
ROC curve: визуализация и проблемы
Итак, на выходе мы получили достаточно высокий результат по метрике. На следующем рисунке приведены ROC кривые как для решения задачи с 8 классами, так и для задачи с 810 классами, а также решения без использования нейронных сетей. Видно, что результат получается немного другой, чем тот, что был выписан ранее. Приведенные ранее результаты были получены с использованием TensorFlow, графики ниже были получены с использованием пакета scikit-learn.
ROC кривая для нескольких вариантов решения задачи. Справа приведен верхний левый угол левого графика
Можно брать в качестве пороговых значений какие-либо фиксированные числа (например, Tensorflow при задании соответствующего параметра равным 50 берёт столько же порогов от 0 до 1 через равные промежутки), можно – значения на выходе сети, а можно ограничивать их снизу, чтобы не рассматривать значения порядка 10-4, например. Результат последнего подхода приведен на следующем рисунке.
ROC кривая для нескольких вариантов решения задачи c порогом 10-4
Видно, что все кривые, отвечающие решению задачи с использованием нейронных сетей, характерно лучше (находятся выше) решению задачи без них, но между первыми нельзя выбрать одну однозначно лучшую кривую. В зависимости от того, какой порог выберет пользователь, разные кривые будут отвечать разным оптимальным решениям задачи. Поэтому, с одной стороны, мы нашли такой подход, который позволяет достаточно точно определить цвет машины и показывает высокую метрику, с другой – показали, что предел пока не достигнут и метрика площади под ROC кривой имеет свои недостатки.
Готов ответить на вопросы и выслушать замечания в комментариях.
Цвет автомобиля и риск аварии
Покупка автомобиля может быть очень увлекательной. Мы ищем автомобили с лучшими характеристиками безопасности и рейтингом. Мы хотим убедиться, что мы в безопасности, если мы попадем в аварию. Тем не менее, мы очень мало задумываемся о цвете, когда речь идет о безопасности автомобиля.
Мы часто выбираем цвет автомобиля исходя из личных предпочтений или внешности. Однако исследования показали, что цвет автомобиля на самом деле может быть связан с безопасностью.
Правильно: автомобили одного цвета чаще попадают в аварии, чем другие.
Содержание
- 1 Самый опасный цвет автомобиля?
- 2 Какой самый безопасный цвет автомобиля?
- 3 Автомобиль какого цвета чаще всего попадает в аварии?
- 4 Цвета автомобилей, которых следует избегать из соображений безопасности
- 5 Автомобиль какого цвета вызывает наименьшее количество аварий?
- 6 Цвет — это только часть уравнения
Самый опасный цвет автомобиля?
Как оказалось, черный — самый опасный цвет автомобиля, а серо-серебристый — на втором месте.
Какой самый безопасный цвет автомобиля?
Согласно нашим исследованиям, желтый является самым безопасным цветом автомобиля, а белый занимает второе место.
Машины какого цвета чаще всего попадают в аварии?
Черные автомобили
Некоторые исследования показали, что черные автомобили наиболее опасны на дороге. По крайней мере, одно исследование показало, что у вас на 47% больше шансов попасть в аварию, если вы водите черный автомобиль. Другие исследования также показывают, что черный цвет является самым опасным, но предлагают более сдержанную оценку. Эти исследования показывают, что вождение черного автомобиля увеличивает риск аварии на 10-20 процентов.
Почему черные машины чаще всего попадают в аварии? Видимость, кажется, является движущим фактором. Черные машины плохо видно, особенно ночью. Черные автомобили также имеют тенденцию сливаться с окружающей средой, из-за чего другим водителям трудно увидеть темный автомобиль.
Серые и серебристые автомобили
Серые и серебристые автомобили также связаны с повышенной вероятностью попадания в аварию. Серые автомобили связаны с риском на 11 процентов выше, чем самый безопасный автомобиль. Серебряные автомобили связаны с риском на 10 процентов выше, чем самый безопасный автомобиль. Опять же, причиной корреляции между цветом и риском аварии является видимость. Серые и серебристые автомобили может быть трудно увидеть.
Тем не менее, по крайней мере одно исследование показало, что автомобили серебристого цвета могут быть безопаснее, чем мы когда-то думали. Исследования показали, что автомобили серебристого цвета на 50% реже попадают в серьезные аварии, чем самые безопасные цветные автомобили на дороге.
Синие автомобили
Синий — один из двух самых популярных цветов автомобилей в Америке. Хотя синие автомобили, как правило, реже попадают в аварии, чем черные, риск все равно остается повышенным. По сравнению с самым безопасным цветным автомобилем на дороге, у синих автомобилей риск попасть в аварию на 7 процентов выше.
Автомобили, окрашенные в более темные оттенки синего, как правило, чаще попадают в аварии, чем автомобили, окрашенные в более светлые тона. Почему автомобили синего цвета чаще всего попадают в аварии? Большая часть нашего окружения, включая дневное небо, синего цвета. В результате синие автомобили трудно различить.
Красные автомобили
Поскольку видимость, по-видимому, является определяющим фактором при обсуждении цвета автомобиля и риска аварии, вы можете подумать, что красный цвет — безопасный выбор. В то время как красный цвет, как правило, ассоциируется с меньшим риском аварий, чем черные, серые и серебристые автомобили, красные автомобили чаще попадают в аварии, чем многие другие цвета. По сравнению с самым безопасным цветом на дороге, у красных автомобилей риск аварии на 7 процентов выше.
Красный — такой смелый, яркий цвет. Как эти автомобили могут быть связаны с повышенным риском аварий? В то время как красный цвет яркий, этот цвет также повсюду на наших дорогах. Светофоры, стоп-сигналы, сирены и даже дорожные знаки могут быть красными. Водителям может быть сложнее отличить красные автомобили от фона.
Зеленые автомобили
Зеленые автомобили, пожалуй, самые безопасные из «самых опасных» цветов на дороге. Риск аварии при вождении зеленого автомобиля существенно не увеличивается. Тем не менее, автомобили зеленого цвета чаще попадают в аварии, чем машины самого безопасного цвета на дороге.
Опять же, все сводится к видимости. Зеленый также является распространенным цветом в нашем мире. Когда вы за рулем, зеленые автомобили могут сливаться с травой, дорожными знаками, холмами, крытыми автобусными остановками и даже заборами. Многие здания также окрашены в темно-зеленый цвет. В результате зеленые автомобили могут потеряться в беспорядке.
Цвета автомобилей, которых следует избегать из соображений безопасности
Если вашей основной задачей является минимизация риска автомобильной аварии на основе цвета, вам следует избегать следующих цветов автомобилей:
- Черный,
- Серый,
- Синий,
- Красный и
- Зеленый.
Автомобиль какого цвета меньше всего аварий?
Исследования показали, что транспортные средства следующих цветов связаны с наименьшим риском аварии.
Белый
Мы выбрали самый безопасный цвет автомобиля на дороге. Этот цвет белый. Белые автомобили на 12 процентов реже попадают в аварии, чем черные, в любое время суток и при любых условиях. Это потому, что между белыми автомобилями и их окружением часто бывает много контраста. В результате белые автомобили легко увидеть.
Желтый
По крайней мере, одно исследование показало, что желтые, а не белые автомобили являются самыми безопасными на дороге. Почему? Желтый — самый яркий цвет и выделяется в любых условиях. Есть причина, по которой большинство кабин окрашены в желтый или другой яркий цвет. Это делает эти автомобили невероятно легко заметными на оживленной дороге.
Оранжевый
Оранжевый также коррелирует с более низким риском несчастных случаев, чем другие транспортные средства. Причина? Как белые и желтые автомобили, оранжевый легко увидеть. Немногие предметы на дороге окрашены в оранжевый цвет, что помогает этим автомобилям выделяться.
Золото
На дорогах не так много золотых автомобилей. Однако золотые автомобили попадают в ту же категорию, что и белые, желтые и оранжевые. Эти автомобили, как правило, хорошо видны и их легко отличить от фона на дороге. Высокая обзорность делает эти автомобили более безопасными.
Цвет — это только часть уравнения
Может ли цвет вашего автомобиля увеличить вероятность попадания в аварию? Исследования, похоже, подтверждают это. Однако цвет вашего автомобиля — это только часть уравнения. Эти исследования также подчеркивают, что другие факторы не менее важны.
Факторы, которые могут увеличить риск аварии, включают:
- Рассеянное вождение: вероятность несчастных случаев выше, когда водители не обращают внимания на дорогу. Фактически, отвлеченное вождение приводит к 9 смертям и 1000 травмам, связанным с автомобильными авариями, каждый день.
- DUI: Вождение в состоянии алкогольного или наркотического опьянения значительно увеличивает риск аварии.
- Дорожные условия: небезопасные дорожные условия часто способствуют автомобильным авариям в Лос-Анджелесе. Водители могут не замечать условий или пытаться свернуть, чтобы избежать их. В любом случае могут произойти несчастные случаи.
- Погодные условия: как показали исследования, видимость является важным фактором, определяющим вероятность попадания автомобиля определенного цвета в аварию. При плохих погодных условиях (например, облачно, дождливо, туманно) видимость ухудшается. Вероятность попасть в аварию при плохих погодных условиях очень высока.
- Агрессивное вождение: водители в Лос-Анджелесе всегда спешат. Агрессивное вождение, в том числе превышение скорости и попытка проехать на перекрестке на желтый свет, являются основными причинами автомобильных аварий.
Если вы попали в автомобильную аварию в Лос-Анджелесе, важно как можно скорее поговорить с адвокатом. Юристы Citywide Law Group стремятся помочь вам отстаивать свои права после аварии. Мы тщательно расследуем вашу аварию и выясним все возможные причины. Мы определим виновных и потребуем возместить вам ущерб. Позвоните нам сегодня, чтобы записаться на бесплатную консультацию и узнать больше.
Как цвет автомобиля влияет на вероятность попадания в аварию
В следующий раз, когда вы будете покупать автомобиль, возможно, вы захотите запомнить этот цвет.
Много внимания уделяется покупке нового автомобиля, например, его внутренним и внешним особенностям, работе двигателя и его технологиям безопасности. Так что, пожалуй, самая приятная часть процесса — решить, какого цвета будет ваш новый автомобиль. Как оказалось, цвет автомобиля, который вы выбираете, может быть фактором, влияющим на ваши шансы попасть в аварию. Вот 34 секрета покупки автомобиля, о которых вам не расскажет ваш дилер.
Самые безопасные цвета автомобилей
Согласно Kelley Blue Book, серебристый цвет является самым популярным цветом автомобиля, за ним следует белый. Однако из двух цветов автомобилей белый превосходит серебристый по своим рейтингам безопасности, согласно прошлым исследованиям, проведенным Центром исследования несчастных случаев при Университете Монаша.
Согласно исследованию, белые автомобили на 12 процентов реже попадают в аварии, чем черные автомобили, независимо от времени суток. Кремовые, желтые и бежевые автомобили также уступают белым; желтый даже превзошел белый как самый безопасный цвет в некоторых исследованиях. Чтобы узнать больше об автомобильных предостережениях, узнайте 10 самых ненадежных моделей автомобилей по версии 9. 0135 Consumer Reports .
Самые опасные цвета автомобилей
Помимо черного, который считается наиболее опасным, другие опасные цвета автомобилей: серый (риск выше на 11%), серебристый (риск выше на 10%), синий (риск выше на 7%) и красный (риск выше на 7%). Кроме того, проверьте, какие марки автомобилей механики избегают покупать для себя.
В чем разница?
Что ж, разница между светлыми и темными машинами интуитивно понятна: светлые машины легче увидеть. «Причина, по которой автомобили яркого цвета, такие как белые и желтые, с меньшей вероятностью попадают в аварию, по той же причине, по которой их реже угоняют: видимость», — объясняет Джейк Маккензи, контент-менеджер в Auto Accessories Garage. «Белый автомобиль гораздо легче увидеть… чем автомобиль темного цвета». Это, безусловно, верно ночью, когда на улице темно, но даже при дневном свете автомобили более темного цвета имеют меньший контраст с дорогой. «Чем лучше вас видят другие водители, тем больше вероятность того, что они нажмут на тормоз, пока не стало слишком поздно», — говорит Маккензи. Кстати, если у вас есть какой-либо из этих типов автомобилей, вы подвергаетесь большему риску угона вашего автомобиля.
Это всего лишь небольшая разница
Разница в 12 процентов, конечно, не пустяк, но имейте в виду, что гораздо большую роль в автомобильных авариях играют многие, многие другие факторы, такие как качество вождения вашего и других людей, видимость, погодные условия и состояние, в котором находится ваша машина. Так что, если вы вдруг забеспокоились о покупке черной машины, просто имейте в виду, что ей не суждено сразу попасть в аварию. Убедитесь, что вы максимально безопасный водитель, независимо от того, какого цвета у вас автомобиль. Собираетесь в автосалон? Изучите эти 13 способов перехитрить продавца автомобилей.
Источники :
- Джейк Маккензи, контент-менеджер в Auto Accessories Garage
- Kelley Blue Book: «Какие цвета для автомобилей лучше всего покупать?»
- Университет Монаша: «Риск аварии выше для черных автомобилей»
- CarLoans.