הערכת הסיכון להתנגשות אפשרית באמצעות מצלמה שמותקנת בכיוון הנסיעה.
אתגר
הלקוח שלנו היה צריך פתרון חדשני שיספק לנהגים התרעה על התנגשות בזמן אמת. הוא פנה ל-Invatechs עם רעיון לפתח מערכת שמזהה ומעריכה את הסיכון להתנגשות באמצעות למידת מכונה ומצלמה שמותקנת לניטור התנועה.
האתגר היה ליצור אפליקציית WAVYN ידידותית למשתמש, שמופעלת ברגע שהרכב מתחיל לנסוע במהירות של 15 קמ"ש ומעלה. האתגר לא היה רק לזהות כלי רכב בדיוק, אלא גם לשמור את מסלולי הנסיעה של המשתמש, להעריך את איכות הנהיגה ולהפיק התרעות קוליות וחזותיות מיידיות.
שילוב הטכנולוגיות והרעיונות האלה דרש גישה מקיפה, עם דגש על נוחות שימוש ואמינות. הצוות שלנו שמח לקחת על עצמו את האתגר, מתוך הרצון ליצור משהו ייחודי בתחום הבטיחות בדרכים.
ל-Invatechs הייתה הזדמנות מצוינת להפגין את המומחיות שלה בלמידת מכונה, ובמיוחד בהטמעת TensorFlow. זיהינו מיד את הפוטנציאל של הפרויקט והתחלנו לתכנן את הצעדים הבאים:
- פיתוח מודל למידת מכונה ב-TensorFlow לגילוי וזיהוי כלי רכב.
- שילוב האפליקציה עם OpenStreetMap לשמירה ולהצגה של מסלולי המשתמש.
- הטמעת מערכת בקרת איכות שמעריכה ומתגמלת את המשתמשים על ביצועי הנהיגה שלהם.
- הבטחת פעולה חלקה של האפליקציה ב-Android באמצעות Kotlin, לצד תמיכת Backend חזקה באמצעות Firebase ו-Firestore.
הפתרון
צוות Invatechs קיבל את המשימה ליצור אפליקציה אינטואיטיבית וחכמה, שמשפרת את הבטיחות בדרכים באמצעות זיהוי כלי רכב והתרעה על התנגשות בזמן אמת. כדי להבטיח נוחות שימוש, פיתחנו עיצוב שקל להבין בלי הכשרה מיוחדת, והתמקדנו בהטמעת פיצ'רים שמעודדים נהיגה יעילה ומונעים תאונות.
תכננו את המערכת כך שתופעל במהירויות המתאימות, ותפיק התרעות קוליות וחזותיות כשצריך. בזכות השילוב עם OpenStreetMap, המשתמשים יכולים לצפות במסלולים שלהם, מה שמוסיף רובד נוסף של מעורבות וניתוח.
שילוב למידת המכונה מילא תפקיד מפתח במימוש פונקציונליות הליבה של האפליקציה. הוא מאפשר לאפליקציה לא רק לזהות ולהעריך סיכונים, אלא גם ללמוד ולהסתגל באופן מתמשך לתנאי נהיגה ותרחישים שונים. כדי להשיג את המטרות שלנו, השתמשנו בטכנולוגיות שונות ופיתחנו את הפיצ'רים הבאים:
למידת מכונה באמצעות TensorFlow
בעזרת ספריית TensorFlow, האפליקציה מזהה ומאתרת מכוניות באמצעות המצלמה של המכשיר הנייד. כך מתאפשרת מודעות מצבית בזמן אמת והתרעה על התנגשויות אפשריות, והמערכת נדלקת ברגע שהרכב מתחיל לנסוע במהירות של 15 קמ"ש ומעלה.
שילוב עם OpenStreetMap
האפליקציה שומרת את היסטוריית המסלולים של המשתמש ומאפשרת להציג אותם ב-OpenStreetMap. הפיצ'ר הזה מגביר את מעורבות המשתמשים, כי הוא מאפשר להם לצפות במסלולים שלהם ולנתח אותם.
התרעה על התנגשות מלפנים (FCW)
מערכת שנועדה לעקוב ולהעריך את הסיכון להתנגשות אפשרית בכלי רכב שנוסעים מלפנים, באמצעות טכנולוגיית מצלמת תנועה. התרעה מיידית באמצעות אזהרות קוליות וחזותיות מגבירה את הערנות והבטיחות של הנהג.
עיצוב חוויית משתמש
עיצוב האפליקציה מותאם לנהגים בכל רמת ידע טכני. ניווט אינטואיטיבי ותצוגה ברורה תורמים לאפקטיביות של האפליקציה ככלי לבטיחות בדרכים.
רגישות למהירות
הרגישות של המערכת למהירות הרכב מאפשרת להפעיל אותה רק כשצריך, כדי לחסוך במשאבי מערכת ולהתמקד בתרחישי נהיגה רלוונטיים.
טכנולוגיות וכלים
התהליך
פרויקט WAVYN התחיל בייעוץ מפורט עם הלקוח כדי להבין את המטרות והצרכים שלו במערכת להתרעה על התנגשות ברכב מלפנים (FCW). התחלנו במהירות לעבוד על ה-MVP, תוך שימוש בלמידת מכונה למעקב אחר התנגשויות אפשריות בין כלי רכב.
אחרי תקופת פיתוח של חודשיים, הצגנו ללקוח אב טיפוס שכלל פיצ'רים חשובים כמו זיהוי כלי רכב, התרעה על סכנות והיסטוריית מסלולים. אב הטיפוס אושר, והצענו לשלב פונקציונליות נוספת, כמו בקרת איכות להערכת כישורי הנהיגה של המשתמש.
לאורך כל תהליך הפיתוח עבדנו במתודולוגיית Agile, עם תקשורת פתוחה עם הלקוח. המומחים שלנו סיפקו דוחות יומיים שפירטו את העבודה שהושלמה ואת העבודה הבאה בתור. המשימות והתיעוד נוהלו בכלים כמו Jira.
אחרי בדיקות יסודיות ווידוא של שילוב חלק עם טכנולוגיות המובייל והמצלמה הנדרשות, השקנו בהצלחה את אפליקציית WAVYN.
צוות
משך הפרויקט
התוצאות
לסיכום, צוות Invatechs פיתח בהצלחה אפליקציה חדשנית שמשתמשת בלמידת מכונה כדי להתריע על התנגשות בכלי רכב מלפנים (FCW). בזכות שילוב טכנולוגיות כמו TensorFlow ו-OpenStreetMap, לא רק אפשרנו לאפליקציה לזהות ולאתר כלי רכב, אלא גם הגברנו את מעורבות המשתמשים באמצעות פיצ'רים של בקרת איכות ומעקב מסלולים.
הלקוח שלנו מתכנן להנגיש את הטכנולוגיה הזו בהיקף רחב, ולעזור לשפר את הבטיחות בדרכים ואת כישורי הנהיגה ברחבי העולם. שיתוף הפעולה נמשך, עם עדכונים וחידושים קבועים כדי לענות על הדרישות המשתנות של תעשיית הבטיחות ברכב.
- אפליקציה מקיפה שמשתמשת בלמידת מכונה לשיפור הבטיחות בדרכים
- הערכת איכות מתמשכת שמניעה נהגים לנהוג בצורה יעילה יותר
- מערכת אינטואיטיבית שממפה ושומרת את מסלולי המשתמשים, ומציעה תובנות יקרות ערך וחוויה מותאמת אישית
