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迷路的人多了,才有好看的路牌

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发表于 2018-4-19 08:41:05 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
  导航的发明拯救了路痴,尤其是智能手机导航软件的普及,让很多驾驶者出门根本不需要认路。曾经,在中国许多城市的高速公路进城收费站附近,会有成群的“带路党”,为外地司机“人肉导航”,今天每个司机手机中的导航App几乎断了这些人的财路。

  靠“带路党”不如靠自己,在没有导航的时代,老司机长途驾驶到陌生的地方全靠“路牌+地图”,只要出发前规划好路线,记住经过的主要路段,结合路牌的指引,就能顺利到达。

  路牌上只有简单的符号和文字,但这些符号和文字在被印上路牌之前,都经过设计师千锤百炼反复推敲,目的是让驾驶者轻轻一瞥就能看到、消化这些信息,并对此作出反应。

  1996年,德国第三大机场杜塞尔多夫国际机场的A航站楼发生火灾。事故由屋顶焊接工作失误引发,造成17人死亡。该事件在当时被认为是机场所处的北威州有史以来最严重的公共灾难。导致严重伤亡的主因,竟然是机场指引路牌的字体设计出了问题。机场安全出口导视系统的设计非常混乱,乘客难以在短时间内找到逃生的通道。

  后来,机场管理者请来了字体设计大师艾瑞克·斯毕克曼为杜塞尔多夫国际机场重新设计一套视觉系统,其中最重要的工作就是设计一套具有良好识别性和准确性的字体。

  艾瑞克·斯毕克曼率领他的Meta设计公司推出了一套如今广为采用的字体“FFInfo”,这套字符通过多种方式扩大了字符的内部空间,尽量减少锐角的使用,并增加了字与字之间的距离,避免了夜间路牌反光时因为光晕导致字体互相干扰。为了达到最高的辨识度,“FFInfo”在通用设计上下了很大功夫,例如尽量减少对小写字母“l”(L)、大写字母“I”(i)和阿拉伯数字“1”的混淆。

  使用汉字的亚洲地区,在道路字体设计时更加复杂。毕竟,使用拉丁字母的各个语种一般不超过30对大小写字母,而常用汉字的数量动辄几千。在中国大陆,国标《道路交通标志和标线》规定,交通标志中的汉字采用简体标准黑体。黑体类似拉丁字母字体中的非衬线字体,简洁而不追求形式美。

  除了路牌上的常规文字以外,还有一些印在高速公路路面上倒着排、被拉长的黑体字。

  国标对此也有严格的规定:路面文字标記的高度根据计算行车速度确定,计算行车速度≤40km/h时,字高为3m;计算行车速度为60km/h到80km/h时,字高为6m;计算行车速度≥100km/h时,字高为9m。这种文字考虑到利用高速行驶中人的视错觉,让驾驶者比较容易接收地面的文字信息。

  黑体比宋体等衬线字体都更简约可读,使用中文的地区多数用黑体作为交通路牌的字体,例如香港的路牌使用的是华康中黑体,台湾的路牌用的是金梅粗黑体。

  不过,宋体在公共标识还是有用武之地的,香港字体设计师柯炽坚专门为香港地铁设计的“地铁宋”出现在每个港铁站里。“地铁宋”的钩笔锋利、相对张扬、充满个性,这种别出心裁的字体也成为了港铁独特的视觉识别。台湾称“宋体”为“明体”,台北捷运正是使用明体作为主要字体。

  同样使用汉字的日本,曾经广泛使用“日本道路公团标准文字”作为路牌的字体。这款字体的设计初衷是在时速100公里时,能在6秒左右读取140米开外路牌上文字的信息。

  这款字体在设计时对方块字作了很多简化,用横、竖、斜线来取代复杂的结构,仔细看这些字写得像错别字一样,但远看一眼就知道是哪一个字。文字是呈现在驾驶者面前,而不是让驾驶者去读取。它强调字体与人们心中字形的印象吻合,不追求笔画的细节。

  拉丁字母通常不会出现缺字的情况,而汉字字库经常被字库不全困扰,常常会因为缺字而被迫放弃整个字库的应用。由于汉字字库不完整,后来“日本道路公团标准文字”在日本被冬青黑体取代,但这并不影响这套字体在方块字设计实验性探索中的重要作用。

  几年前,中央美术学院毕业的葛宇路,在一条无名道路上钉了一块写有自己名字“葛宇路”的路牌,阴差阳错被高德地图、路政部门等收录,快递、外卖、导航、市政标识均可正常使用“葛宇路”进行定位。一位艺术家的艺术行为骗过了行人、车辆甚至导航App。

  在“后导航”的自动驾驶时代,路牌的作用比现在更重要,因为它们是汽车自动驾驶系统的重要识别标志。利用类似“葛宇路”的把戏就能骗过自动驾驶的汽车。

  来自华盛顿大学、密歇根大学、石溪大学和加州大学伯克利分校的研究人员最近想出了一种“愚弄”自动驾驶汽车图像识别系统的方法,通过在交通标志上加标签来入侵自动驾驶汽车。

  他们先通过分析视觉系统应用的算法,得到其图像识别的方法,然后应用许多不同的攻击方式来巧妙地改变交通标志,以诱骗机器学习模型进入误读状态。例如,他们通过打印标签成功诱骗一辆自动驾驶车辆上配备的视觉系统,使之将“45MPH”的标志读取为“停车”标志。尽管他们研究的目的不是出于恶意的入侵,但也让人们对本来就不成熟的自动驾驶技术更多了几分警惕。

  人类驾驶者在复杂的路牌面前尚且难以作出精确的判断,更何况是依靠计算机算法来作判断的汽车。

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