道路和交通标志识别

2024-06-16

道路和交通标志识别（精选3篇）

道路和交通标志识别第1篇

交通监测系统是智能交通系统的重要环节, 负责采集有关道路交通流量的各种参数[1]。随着计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别等技术的不断发展, 基于视频的计算机视觉检测技术在交通监测系统中获得越来越广泛的应用[2]。目前基于视频的交通监测系统使用的技术主要有虚拟检测线法、背景差法、帧差法等, 其中由于虚拟检测线法具有简单、方便、实时, 系统开销低等特点, 可以有效地检测出道路上的车辆, 因此被大量使用。但是虚拟检测线法需要事先观察用于检测的视频图像, 确定视频图像中道路所在的位置, 然后以人工的方式设定虚拟检测线的位置参数, 使其位于图像中道路上的适当位置, 这种人工设定参数的方式不够智能化, 并且目前许多路口安装的视频监控探头都安装在转动云台上, 可以转动, 每次转动都需要重新设定检测线的位置参数, 人工设定方式工作量巨大, 更加显示出自动方式的必要性。如果要以自动的方式设定虚拟检测线的位置参数, 则需要系统能够识别出视频图像中道路的位置, 并根据道路的具体情况自动设定虚拟检测线的位置参数, 使其位于图像中道路上的合适位置。目前道路识别的主要方法是使用边缘检测技术在图像中检测道路的各条标志线, 但是由于各种干扰 (如通过的车辆、道路两旁的建筑、树木, 以及建筑、树木在光照下留于道路上的阴影等) 的影响, 使得检测效果不够理想。本文考虑到在一个较长的时期内, 道路的每一条车道都会有足够多的车辆通过, 而有车辆通过的地方也必为道路, 椐此, 通过识别运动物体达到识别静态物体的方法, 提出一种应用累积帧差技术识别道路位置的新算法。实验结果表明新算法效果比较理想, 可以满足实际应用的需要。

1 算法思想与分析

新算法的思想可分为如下几个步骤:

将输入的用于识别道路的视频序列中的每两个相邻帧图像之间采用帧差进行处理获得相邻帧差图像, 对相邻帧差图像进行平滑处理和阈值分割得到相邻帧差图像的二值化图像, 将所有相邻帧差图像的二值化图像累加, 即获得累积帧差图像。

对获得的累积帧差图像通过阈值进行图像分割, 就可以将道路与周围的背景区分开, 同时可以去除掉绝大部分的干扰点。因为道路上有大量车辆驶过, 所以图像中位于道路上的像素点会被车辆反复覆盖, 输入的用于识别道路的视频序列图像越多, 道路上的像素点被车辆覆盖的次数就越多, 则累积帧差图像中对应像素点的灰度值越高。而大部分的干扰点只是偶然出现的, 所以累积帧差图像中对应像素点的灰度值比较低, 通过设定阈值进行图像分割就可以很容易地除掉这些偶然出现的干扰点。

提取道路边界线, 已知道路在图像中的方向为竖直方向, 所以可以通过水平方向扫描二值化后的累积帧差图像中的突变点来获得道路边界线, 同时可以通过判断突变点是由白变黑或是由黑变白来确定得到的是道路左侧还是右侧边界线。由于累积帧差图像中仍然会存在干扰区域, 但是干扰区域的边界线长度一般比较短, 所以可以通过判断获得的边界线长度是否达到阈值来确定是否为道路边界线。

新算法具有如下特点: (1) 传统算法首先需要获得整幅画面都没有车辆的图像, 新算法则不需要。 (2) 传统算法会受到建筑物和树木的边缘, 以及建筑和树木在光照下留于道路上的阴影边缘的影响, 而新算法只检测运动物体, 因此不会受到这些静态因素的影响。 (3) 新算法采用了累积帧差技术, 可以去除掉图像中大部分偶然出现的干扰点的影响。

2 算法设计

采用累积帧差的方法, 具体步骤如下:

(1) 设置变量和参量

设输入的用于识别道路的视频序列共N帧灰度图像, 每帧图像的大小为W×H (W和H分别为每帧图像的宽度和高度) , 第n帧图像gn的像素点 (x, y) 的灰度值为gn (x, y) (1≤n≤N, 0≤x≤W-1, 0≤y≤H-1) 。当n≥2时, 第n帧图像与第n-1帧图像的帧差图像dn的像素点 (x, y) 的灰度值为dn (x, y) 。dtn (x, y) 为帧差图像dn (x, y) 处理过程中使用的临时变量。N-1次的累积帧差图像DN的像素点 (x, y) 的灰度值为DN (x, y) 。分割车辆和背景的阈值为T1, 分割道路和背景的阈值为T2。用于存储疑似道路边界线的临时道路边界线链表TL, 用于存储确定道路边界线的道路边界线链表L。链表的每个节点中包含一个坐标动态数组, 用于存储道路边界线的坐标, 节点中还设置道路边界线类型标志, 用于标记边界线为左边界或是右边界。用于判别突变点是否属于已有标志线的横坐标误差阈值T3, 用于判别疑似道路边界线是否为确定道路边界线的长度阈值T4。

(2) 初始化, DN (x, y) =0 (x=0, 1, …, W-1;y=0, 1, …, H-1) 。n=1。

(3) 若n>N则转到步骤 (9) ;否则获得第n帧图像gn, 若n=1, 则转到步骤 (8) 。

(4) 求第n帧图像与第n-1帧图像的帧差图像dn, dn (x, y) =|gn (x, y) -gn-1 (x, y) |, (x=0, 1, …, W-1;y=0, 1, …, H-1) 。

(5) 采用Gauss滤波处理的方式平滑帧差图像dn, 尽量地排除噪声干扰。

Gauss模板为:

$G [3] [3] = [\begin{matrix} g_{00} & g_{01} & g_{02} \\ g_{10} & g_{11} & g_{12} \\ g_{20} & g_{21} & g_{22} \end{matrix}]$

帧差图像dn经Gauss滤波为:

$d t_{n} (x, y) = \sum_{i = - 1}^{1} \sum_{j = - 1}^{1} [G [i + 1] [j + 1] d_{n} (x + i, y + j)]$

dn (x, y) =dtn (x, y)

x=0, 1, …, W-1 y=0, 1, …, H-1

(6) 使用迭代法求得最佳阈值T1, 帧差图像dn中像素点的灰度值大于T1的判断为属于车辆的像素, 灰度值小于T1的判断为属于背景的像素。使用阈值T1分割帧差图像dn将其二值化, 灰度值低于T1的像素赋值为0, 而高于T1的像素赋值为255, 即:

$\begin{array}{l} d_{n} (x, y) = {\begin{cases} 0 d_{n} (x, y) < Τ 1 \\ 255 d_{n} (x, y) \geq Τ 1 \end{cases} \\ x = 0, 1, \dots, W - 1 y = 0, 1, \dots, Η - 1 \end{array}$

(7) 更新累积帧差图像DN, 扫描帧差图像dn的每一个像素, 当扫描到的像素点的灰度值为255时, 将累积帧差图像DN对应位置的像素的灰度值累加1, 即:

$\begin{array}{l} D Ν (x, y) = {\begin{cases} D Ν (x, y) + 1 D Ν (x, y) = 255 \\ D Ν (x, y) D Ν (x, y) = 0 \end{cases} \\ x = 0, 1, \dots, W - 1 y = 0, 1, \dots, Η - 1 \end{array}$

(8) n=n+1;转到步骤 (3) 。

(9) 使用阈值T2分割累积帧差图像DN, 累积帧差图像DN中像素点的灰度值大于T2的判断为属于道路的像素, 灰度值小于T2的判断为属于背景的像素。二值化累积帧差图像DN时, 灰度值低于T2的像素赋值为0, 而高于T2的像素赋值为255, 即:

$\begin{array}{l} D Ν (x, y) = {\begin{cases} 0 D Ν (x, y) < Τ 2 \\ 255 D Ν (x, y) \geq Τ 2 \end{cases} \\ x = 0, 1, \dots, W - 1 y = 0, 1, \dots, Η - 1 \end{array}$

(10) 水平方向扫描二值化后的累积帧差图像DN, 若扫描结束则转到步骤 (14) , 否则获取像素点 (x, y) 。

(11) 若像素点 (x, y) 是由黑变白的突变点, 则说明像素点 (x, y) 是疑似道路左边界线, 转到步骤 (12) 。若像素点 (x, y) 是由白变黑的突变点, 则说明像素点 (x, y) 是疑似道路右边界线, 转到步骤步骤 (13) 。若像素点 (x, y) 不是突变点, 转到步骤 (10) 。

(12) 搜索TL中所有代表左边界线的节点, 获取每个节点中坐标动态数组的最后一个坐标值 (x_end, y_end) , 若 (y-y_end=1) and (|x-x_end|≤T3) , 则判定像素点 (x, y) 是该节点所代表的左边界线上的点, 将坐标 (x, y) 加入到该节点中坐标动态数组的尾部;若像素点 (x, y) 不属于所有已有边界线, 说明 (x, y) 为新边界线的起点, 则新建一个节点添加到TL中, 将坐标 (x, y) 加入到该节点中坐标动态数组的尾部, 设置道路边界线类型标志为左边界, 转到步骤 (10) 。

(13) 搜索TL中所有代表右边界线的节点, 获取每个节点中坐标动态数组的最后一个坐标值 (x_end, y_end) , 若 (y-y_end=1) and (|x-x_end|≤T3) , 则判定像素点 (x, y) 是该节点所代表的右边界线上的点, 将坐标 (x, y) 加入到该节点中坐标动态数组的尾部;若像素点 (x, y) 不属于所有已有边界线, 说明 (x, y) 为新边界线的起点, 则新建一个节点添加到TL中, 将坐标 (x, y) 加入到该节点中坐标动态数组的尾部, 设置道路边界线类型标志为右边界, 转到步骤 (10) 。

(14) 从TL中筛选出坐标动态数组长度大于T4的节点, 并按坐标动态数组中横坐标的平均值由小到大的顺序添加到L中, 则L中就得到了所有的确定道路边界线。

3 实验与分析

根据上面的道路识别算法, 使用Visual C++编程实现该算法, 本课题得到南京市交管局的大力支持, 交管局提供南京二条巷路口的监控录像用于实验, 识别道路的视频序列为连续的200帧352×288的灰度图像, 即N=200, W=352, H=288, 图像的采样频率为10帧/秒。分割车辆和背景的阈值T1在程序运行时由迭代法自动求出, 设定分割道路和背景的阈值T2=8, 设定用于判别突变点是否属于已有标志线的横坐标误差阈值T3=6, 设定用于判别疑似道路边界线是否为确定道路边界线的长度阈值T4=H/2=144。

实验过程中各步骤的结果如图1所示。

可以看出, 实验提取出的边界线与实际道路边界线基本吻合, 精度比较高, 实验的效果还是比较理想的。当输入用于识别道路的灰度图像帧数比较多, 道路上行驶过的车辆也比较多时, 对于普通的中小型车辆来讲, 每条车道通过200辆以上的车辆时, 本算法就可以达到令人满意的效果。

4 结论

本文针对传统的道路识别方法过程复杂, 易受干扰, 识别效果不够理想等缺点, 提出一种应用累积帧差技术通过识别道路上经过的车辆来识别道路位置的新算法, 并且使用Visual C++编程实现了该算法。实验结果显示新算法过程简单, 抗干扰性强, 最终获得的道路位置与原图像中的道路位置基本吻合, 识别道路的效果令人满意。

参考文献

[1]王圣男, 郁梅, 蒋刚毅.智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述[J].计算机应用研究, 2005, 22 (9) :9-14.

[2]魏武, 张起森, 王明俊, 黄中祥.基于计算机视觉和图像处理的交通参数检测[J].信息与控制, 2001, 30 (3) :257-261.

[3]许悦雷, 左继章, 张雄, 毕笃彦.一种累积帧差视频对象分割算法[J].光电工程, 2004, 31 (7) :69-72.

[4]蒋刚毅, 郁梅, 叶锡恩.一种基于视觉的车辆跟踪及交通流量参数估计新方法[J].电路与系统学报, 2001, 6 (4) :69-73.

防溺水和道路交通安全讲稿第2篇

（一）、如今是春暖花开的季节，天气渐渐地变暖，炎炎的夏季即将到来，夏季是溺水事故的高发期，每年夏季都有许多溺水事故发生。如果在网上点击“中小学生安全”很快会出现数条信息，其中不乏一些血淋淋的事件和数据：其中溺水占死亡人数的百分之四十几，居第一位。这些数据让人触目惊心，不得不承认，了解防溺水安全知识迫在眉睫。那么接下来，让我来给大家介绍几点有关防溺水的安全知识。

首先，要防止溺水事故的发生，必须做到“五不”：

1、不在水边危险区域玩耍；

2、不在无家长或老师带领下私自下水游泳；

3、不擅自与他人结伴游泳；

4、不到无安全设施、无救护人员、无安全保障的水域游泳；

5、不到不熟悉的水域（山塘、水库、水坑、水池）等处游泳。其次，如果有家长带领游泳时要注意几点： 1.游泳前一定要做好暖身运动。

2.游泳前应考虑身体状况，如果太饱、太饿或过度疲劳时，不要游泳。

3.游泳前先在身上拨一些水，然后再跳入水中。

4.腹部疼痛时，应立即上岸，最好喝一些热的饮料或热汤，以保持身体温暖。

第三、在游泳时万一遇上意外事件，不要慌张，应保持镇静，积极自救：

（1）对于手指抽筋者，应将手握拳，然后用力张开，迅速反复多做几次，直到抽筋消除为止；

（2）若是腿部抽筋，先吸一口气仰浮水上，用抽筋肢体对侧的手握住抽筋肢体的脚趾，并用力向身体方向拉，同时用同侧的手掌压在抽筋肢体的膝盖上，让抽筋腿伸直。

（二）、道路交通安全事故依然是各种事故领域的“头号杀手”。我们身边经常发生一些殃及生命的车祸，在一起起交通事故造成的受害者中，中小学生人数占了相当比例（刚刚我们已讲占三成）。在每年非正常死亡的学生中，因交通事故死亡的占近一半。发生交通事故的原因大致有走路精神不集中，戴着音乐听筒过马路；有的小朋友为了赶时间；有的小朋友缺乏耐性、贪图方便。还有的小朋友认识不到交通规则的重要性，认为不遵守交通规则并不是什么大过错，等等。而导致悲剧发生的一个重要原因，刚刚我们已讲发生交通事故的主要原因是人违章，是人的问题，是人们欠缺安全防卫知识，自我保护能力差，因此对少年儿童进行安全教育的形势相当紧迫。有专家指出，通过安全教育，提高我们的自我保护能力，80%的意外伤害事故是可以避免的。避免交通事故,就要认真学习交通安全常识和预防交通事故知识,今天,我来给同学们讲课,就准备联系我们大家身边的常见的八件事来讲讲。

一、行走时怎样注意交通安全？

同学们上学和放学的时候，正是一天中道路交通最拥挤的时候，人多车辆多，必须十分注意交通安全。

1、在道路上行走，要走人行道；没有人行道的道路，要靠路边行走。

2、集体外出时，最好有组织、有秩序地列队行走，列队横列不超过2列；结伴外出时，不要相互追逐、打闹、嬉戏；行走时要专心，注意周围情况，不要东张西望、边走边看书报或做其他事情。

3．在没有交通民警指挥的路段，要学会避让机动车辆，不与机动车辆争道抢行。

4．在雾、雨、雪天，最好穿着色彩鲜艳的衣服，以便于机动车司机尽早发现目标，提前采取安全措施。在一些城市中，小学生外出均头戴小黄帽，集体活动时还手持“让”字牌，也是为了使机动车及时发现、避让，这种做法应当提倡。

二、怎样避免坠入下水管道竖井的危险？

街道上设置有许多下水管道竖井（还有用于安装、检修煤气、通信、供水管线的竖井），在这些竖井的井盖损坏、丢失的情况下，常会发生行人坠入竖井的事故，造成人身伤亡。怎样才能避免这种危险呢？

1、在街道上行走或骑自行车，应精力集中，注意观察路面情况，夜晚路黑或路灯光线不足时更要加倍小心。

2、下雨天道路积水会漫过井口，所以行路时要格外注意，避免意外伤害。

3、发现井盖损坏、丢失，存在潜在危险的情况，可以报告巡逻民警或有关管理人员，以及时排除危险。

三、横穿马路应该注意什么？

横穿马路，可能遇到的危险因素会大大增加，应特别注意安全。

l．穿越马路，要听从交通民警的指挥；要遵守交通规则，做到“绿灯行，红灯停”。

2、穿越马路，要走人行横道线；在有过街天桥和过街地道的路段，应自觉走过街天桥和地下通道。在没有人行横道的路段，应当观察来往车辆，应当在确认安全后直行通过。不要在车辆临近时突然加速横穿，或中途倒退、折返，要注意避让车辆。通过时，应先看左边的来车，因为首先威胁自己的是左边来的车辆；到了路中间就看右边的来车，目测车速和距离，确认安全时才可以通过。

4、穿越马路时，要走直线，直行通过，不可迂回穿行或斜穿猛跑；这样会使交通发生混乱，更影响司机的心情，从而大大增加了交通事故的发生几率。

5、不要翻越道路中央的安全护栏和隔离墩。

6、不要突然横穿马路，特别是马路对面有熟人、朋友呼唤，或者自己要乘坐的公共汽车已经进站，千万不能贸然行事，以免发生意外。

四、骑自行车要注意哪些安全事项？

骑自行车外出，需要注意的安全事项如下：

1、要经常检修自行车，保持车况完好。车闸、车铃是否灵敏、正常，尤其重要。

2、自行车的车型大小要合适，不要骑儿童玩具车上街。也不要人小骑大型车。

3、不要在马路上学骑自行车；未满十二岁的儿童，不要骑自行车上街。（电动自行车必须年满16周岁）

4、骑自行车要在非机动车道上靠右边行驶，不逆行；转弯时不抢行猛拐，要提前减慢速度，看清四周情况，以明确的手势示意后再转弯。

5、经过交叉路口，要减速慢行、注意来往的行人、车辆；不闯红灯，遇到红灯要停车等候，待绿灯亮了再继续前行。一天中午，上小学六年级的小飞骑着自行车去学校。就在他走到十字路口时，亮红灯了。但马上猛蹬了一下，直向对面冲去。就在这时，一辆浅蓝色的小轿车急驰而来……于是，一起本不应该发生的交通事故就这样酿成了。

6、通过陡坡、横穿四条以上机动车道或中途车闸失效时，须下车推行。

7、骑车时不要双手撒把，不多人并骑，不互相攀扶，不互相追逐或曲线竞驶。

8、骑车时不攀扶机动车辆，不载过重的东西，不骑车带人，不在骑车时戴耳机听广播。

9、自行车、电动自行车在城市市区道路上不得载人，在其他道路上载人不得超过一人。

10、转弯前要减速慢行，向后了望，伸手示意，不准突然猛拐。按照法规规定，转弯的非机动车让直行的车辆和行人优先通行。1996年12月26日13点20分，南平市西芹小学学生蔡荣建骑自行车，在瓯明线82公里地段，横穿公路，这时从他后面急驰而来的一辆大货车，驾驶员见状，忙踩刹车，但已来不及了，自行车被撞后，造成蔡荣建学生受伤住院。这起事故就是由于蔡荣建在汽车临近时，突然猛拐横穿公路而造成的。

11、在雨雪天气里骑自行车，还应该注意以下几点：骑车途中遇雨，不要为了免遭雨淋而埋头猛骑；雨天骑车，最好穿雨衣、雨披，不要一手持伞，一手扶把骑行；雨雪天气。道路泥泞湿滑，骑车要精力更加集中，随时准备应付突发情况，骑行的速度要比正常天气时慢些才好。

五、乘坐汽车、电车等机动车应该注意什么？

汽车、电车等机动车，是人们最常用的交通工具，为保证乘坐安全，应注意以下几点：

1、坐公共汽（电）车，要排队候车，按先后顺序上车，不要拥挤。上下车均应等车停稳以后，先下后上，不要争抢。不要在车还在运动就靠近车边抢先上车。2004年10月14日，南京市江宁区发生一起儿童伤害案，一名年仅11岁的男孩在车站等待学校包车时，被拥挤的人潮挤倒在地，结果车子的后轮从男孩身上碾过，小男孩当场死亡。

2、要把汽油、爆竹等易燃易爆的危险品带入车内。

3、车时不要把头、手、胳膊（身体的任何部分）伸出车窗外，以免被对面来车或路边树木等刮伤；也不要向车窗外乱扔杂物，以免伤及他人。

4、车时要坐稳扶好，没有座位时，要双脚自然分开，侧向站立，手应握紧扶手，以免车辆紧急刹车时摔倒受伤。

5、坐小轿车、微型客车时，在前排乘坐时应系好安全带。

6、量避免乘坐卡车、拖拉机；必须乘坐时，千万不要站立在后车厢里或坐在车厢栏板上。因为道路上常有树枝、电线等物体，你站起来就不安全了，同时坐在车厢栏板上遇到刹车、转弯就可能被惯性甩跌下来。

7、要随处乱拦出租车，特别是不要在机动车道上招呼出租车。

8、乘坐二轮摩托车应当正向骑坐，只允许在后座位置搭载一人。乘坐人员应当配戴符合国家规定标准的安全头盔，并系扣牢固。

9、开关车门不得妨碍其他车辆和行人通行。

10、机动车行驶中，不得干扰驾驶员。

11、下车后不要急于横穿马路，因为此时你从车头或车尾穿出，过往的其他车辆的司机视线受到你所乘坐车辆的阻挡，往往不容易发现你，待发现你时，已经为时已晚，制动不及了。2005年4月20日下午5点，福建省南平市一位叫龙美伶的7岁小女孩，从公交车下车后就从车前面横穿公路，这时一辆大货车刚好从公交车后面驶来，由于司机视线受到公交车的阻挡，未能及时发现龙美伶，待发现时，便急忙左打方向盘避让，但已为时已晚，大货车右后轮刮倒龙美伶，造成龙美伶受伤住院。讲到汽车，我还要多讲一点，不要在汽车轮子下玩耍，驾驶员看不到，启动时造成压伤。98年3月2日旁晚一市场停放一汽车，一名7岁女孩子在汽车轮下玩，结果被汽车后轮压伤，送往医院途中就死亡了。同学们，一定要记住血的教训。

六、乘坐火车时怎样保证安全？

长途旅行需要乘坐火车，乘坐火车时应注意下列几点：

l、照车次的规定时间进站候车，以免误车。

2、站台上候车，要站在站台一侧白色安全线以内，以免被列车卷下站台，发生危险。

3、车行进中，不要把头、手、胳膊伸出车窗外，以免被沿线的信号设备等刮伤。

4、要在车门和车厢连接处逗留．那里容易发生夹伤、扭伤、卡伤等事故。

5、带易燃易爆的危险品（如汽油、鞭炮等）上车。

6、向车窗外扔废弃物，以免砸伤铁路边行人和铁路工人，同时也避免造成环境污染。

7、坐卧铺列车，睡上、中铺要挂好安全带，防止掉下摔伤。

七、怎样预防铁路交通伤害？

列车运行速度快，铁路交通线上情况复杂，因此要掌握安全基本常识，防止铁路交通事故的发生。

1、在铁路线和铁路道口玩耍、逗留。

2、钻车、扒车、跳车。

3、要通过铁路道口时，要听从管理人员的指挥。遇到道口栏杆（栏门）关闭，红灯亮时，表示有列车即将通过，不可强行或者钻越栏杆通过道口。

4、过无信号灯也无人看守的铁路道口时，必须停下来仔细观察，在确认没有列车开来时迅速通过。如果发现有列车开来，要退到距道口5米以外等候，等列车通过后再通过道口。

5、要攀登电气化铁路上的接触网支柱、铁塔等设备，以防触电。

八、乘船时要注意哪些安全事项？

我国水域辽阔，人们外出旅行，会有很多机会乘船，船在水中航行，本身就存在遇到风浪等危险，所以乘船旅行的安全十分重要。

1、了保证航运安全，凡符合安全要求的船只，有关管理部门都发有安全合格证书。外出旅行，不要乘坐无证船只。

2、乘坐超载的船只，这样的船安全没有保证。

3、下船要排队按次序进行，不得拥挤、争抢，以免造成挤伤、落水等事故。

4、气恶劣时，如遇大风、大浪、浓雾等，应尽量避免乘船。

5、在船头、甲板等地打闹、追逐，以防落水。不拥挤在船的一侧，以防船体倾斜，发生事故。

6、上的许多设备都与保证安全有关，不要乱动，以免影响正常航行。

7、间航行，不要用手电筒向水面、岸边乱照，以免引起误会或使驾驶员产生错觉而发生危险。

8、一旦发生意外，要保持镇静，听从有关人员指挥。

同学们，你们是家庭的希望，也是祖国的未来，祖国的繁荣昌盛还需要你们的继续努力，因此，你们一定要珍惜自己的生命，切不可因自己的违章行为而给自己带来终生的遗憾，给幸福的家庭带来灾难。遵章守纪，就是尊重生命，尊重自我。当我们能做到这一切的时候，我们的社会便向文明的彼岸又靠近了一步。重视交通安全，是我们每个人的义务，更是我们每个人的责任。让我们携起手来呵护这文明之花，让我们远离伤痛，珍爱彼此的生命吧。让我们把平安的种子撒播进自己的心田。当它发芽开花、长成参天大树，我们必将收获更多的祥和、幸福和安宁。

防溺水和道路交通安全讲稿