自転車の危険予知システムの事例（オフショア開発事例）

■概要

自転車を利用しているユーザーが危険な場所に近づくと、ユーザーに危険性を通知させるためのシステム。自転車に乗っている際、事故が起こりそうになるとセンサーが情報を収集してデータベースを作成・追加されるため、更新性も担保されているシステムです。

■課題・対策

課題①　モバイルでセンサーを収集すること

対策①　iOS：コアモーション

課題②　危険検出アルゴリズムを構築すること

対策②　機械学習の使用

課題③　ビデオ処理

対策③　ビデオツールボックスを使用する

■NTQの作業範囲

基本設計、コーディング、テスト、メンテナンス

■技術 

Python、Swift、SQL、TensorFlow、TensorFlowLite、Keras、iOS、iOS Core Motion

■主な機能

　・データ（モーションデータ）を収集するようにiOSのセンサーを自動的に設定する。

　・センサーから収集されたデータをリアルタイムで処理、機械学習に基づいて急ブレーキを検出する。

　・SDKが急ブレーキをかけることを検出すれば、アプリ側に応答する。

　・SDKが検出したデータの正確性について、アプリが応答できるようにする。

　・アプリはSDKが検出できない急ブレーキを報告できるようにする。

　・位置情報を自動的に収集し、急ブレーキを検知した位置を保存する。

　・ブレーキを検出するとビデオを録画する。

　・急ブレーキが発生する時点の前後に10秒ビデオを保存する。

　・S3で急ブレーキを検出するとき、センサーから収集されたデータ及び場所・ビデオを保存する。