成果展示

Watch u, iwatch

聲活輔導員

根據警政署統計顯示，每年民眾於道路死亡的案例中，約有五成是無法正常聽到外界聲音的族群，其中包含聾朋友、年長者以及配戴耳機於路上行走的民眾，特別是聾朋友行車時，常因聽不到其他車輛的警示聲，而無法及時閃避並造成意外事故的發生，這也讓聾朋友的家屬總是難以放心讓聾朋友獨自駕駛，此外，聾朋友不只難以清楚地聽到聲音，還可能伴隨著說話不清的問題，因此，當聾朋友發生意外事故時，可能會因無法及時做出相對的緊急措施或求救而導致發生二次傷害的可能性。當使用者發生交通事故或是半路遇到車子拋錨需要請求道路救援時，常會花費許多時間來查詢附近有提供緊急維修和拖吊服務的汽機車行，並向客服通報事故發生地點等事項，當救援趕到現場時，又會耗費大量時間核對相關資料等程序，導致救援效率不甚理想，不但會拖延到道路救援的時間，還可能造成其他用路人的不便。 為了提高聾朋友及其他民眾的道路安全、降低交通意外的發生以及縮短道路救援的時間，本團隊將Arduino Nano 33 BLE Sense開發板結合Arduino OLED面板、微型震動馬達、GPS定位模組以及繼電器模組等硬體元件及使用深度學習技術開發出一套「Watch u, iwatch」系統，創作構想示意圖如圖1所示。本系統使用TinyML技術，將收集好的喚醒詞錄音檔、喇叭聲、警笛聲及救護車鳴笛聲等音檔，並以spectrogram的形式輸入至AlexNet with attention模型中進行訓練，再將訓練完成的模型部屬至Arduino Nano 33 BLE Sense開發板，當系統偵測到使用者處在位置周圍有喇叭聲、警車或救護車鳴笛聲時，系統便會透過微型震動馬達震動以及Arduino OLED面板，顯示警示訊息，提醒使用者注意周遭環境的狀況，藉此提高聾朋友及其他民眾的安全意識，進而降低意外發生的可能性，此外，若聾朋友及其他民眾，在行車期間不幸發生交通意外時，能透過按壓穿戴式裝置上的按鈕，將自己的所在位置藉由GPS定位模組，傳送警示訊息至預設好的緊急聯絡人的手機App或通知附近的警消單位，讓使用者發生意外時，能在第一時間內請求他人協助，另外，當使用者機車故障時，也能透過手機App尋找附近道路救援的店家，並且透過使用者在App中事先輸入好的個人聯絡資料、GPS定位等資訊聯絡店家前往道路救援，藉此減少使用者與救援團隊的聯絡時間，並提升道路救援的效率。

物聯網整合雲端高續航電動車研究

源源不絕車隊

本研究之重點功能包含三大類，物聯網車輛安全監測系統、鏡頭影像識別系統、再生能源管理系統。在物聯網車輛安全監測系統中使用的大量的車用傳感器將車輛行進的實際情形以數據的方式精準的呈現，再配合物聯網雲端技術的應用將感測到的數據上傳至雲端讓駕駛及未在遠處的監測者皆能及時的得知車輛行駛中的數據，另外還能夠透過監測數值的異常給出訊息及時警告，以提醒駕駛人目前車輛有行進安全的疑慮，大大的提升行車的安全。再者是鏡頭影像識別系統中，本研究將類神經人工智慧與鏡頭結合，鏡頭透過大量圖庫及涵式學習後能精準的辨識出車量前方的行人及障礙物，給予駕駛安全的行車體驗。最後是再生能源管理系統，車輛行駛中所消耗的電力透過發電機以及超級電容的配合應用，讓車用電池所消耗的電力能源重新的回收，提供給車輛上所有微電系加以使用，有車燈及方向燈，除了能源的回收再利用以外再生能源系統也和物聯網系統加以結合，透過微型傳感器得出車輛的能源耗損以及回收的數據，在上傳至運端中讓車輛的使用及監測者都能立即得知車輛能源的使用情形，其中當車輛電瓶中的電力剩餘量低於原本的百分之二十時，系統將自動傳遞訊息立即通知駕駛車輛的電力不足請至充電站充電，如此一來便不只可以大幅增加電車能源續航的效率也可以增加駕駛對於車輛電量的掌控。

居家腸道疾病健檢系統

大便觀察小隊

在台灣地區，大腸癌的罹癌與死亡人數，逐年快速攀升，位居所有癌症發生率及死亡率的第 2 位及第 3 位，根據統計，早期的大腸癌如果妥善治療，存活率高達90％以上，且糞便潛血篩檢是可以下降18％至33％的大腸癌死亡率，由此可知，及早治療可以減少大腸癌的死亡率。 針對這個現象，本團隊開發一個基於深度學習與影像辨識的居家腸道疾病健檢系統，讓使用者在居家生活中，觀測自身腸道健康狀況。遇到異狀時可以盡速就醫，於早期出現病徵的時候就能得到治療。 本系統分成四個子系統：前端系統、光譜相機及分析系統、後端資料儲存系統以及影像分析系統。 影像分析系統：使用OpenCV、CNN與YOLOv5進行的糞便影像特徵分析。 光譜相機系統：基於ESP32採集光譜影像的專門設備，並將影像傳輸回光譜分析系統。 光譜分析系統：將光譜數據透過一維卷積神經網路分析是否含有潛血。 後端資料儲存系統：主要採用Python RESTful Flask API進行開發，並且配合MongoDB儲存資料。 前端系統：使用Flutter建構，讓使用者以圖像化方式上傳資料及查看自身健康數據。 本團隊針對糞便影像與反射光譜進行數個不同演算法以及模型的分析，最終達到91％以上的準確率。透過複合特徵進行健康狀況分析以及科學的健康分數計算，力求用準確而人性化的方式建立一套讓使用者在日常就能分析自身腸道健康狀況的系統。

基於BLE之IIoT時間敏感性網路系統

藍牙癢癢

工業物聯網（Industrial Internet of Things，IIoT）逐漸由傳統有線傳輸方式朝向無線化發展，以減少工廠因佈線雜亂導致可用空間減少。此外隨著相關工業應用不斷創新，針對低延遲與高可靠度應用需求大量增加，如有線傳輸之新型工業網路架構Time-Sensitive Networking（TSN）與無線傳輸Ultra-reliable and Low Latency Communications（URLLC）。 本系統結合低功耗藍牙模組（Bluetooth Low Energy，BLE）低成本之優點以及企業等級Wi-Fi、5G專網高可靠度與低延遲傳輸之益處於工業物聯網（IIoT）對資料進行傳輸，透過於單一設備內安裝多對BLE模組於2.4GHz頻段上之頻道中進行一對一通訊，並達成精準同步以準確計算封包傳輸時間，以及透過調整多對BLE設備之間運作參數、無線精準時間同步、資料傳輸機制以達到將封包延遲控制在1ms以內且錯誤率低於10^(-5)。 實作成果證實使用多對BLE設備進行傳輸不僅能大幅提升傳輸可靠度，亦能使平均延遲降低，讓系統之封包傳輸平均延遲及可靠度符合URLLC之標準，此成果充分證明BLE確實具備高可靠低延遲IIoT應用之傳輸潛力。

物聯網驗証呼吸式隔音墊可靠度

Lantro

為提升住宅音環境品質，台灣新建案自2021年起住宅樓層之間皆要提升降噪防音技術，進口國際品牌隔音墊增加建材成本，台灣為海島型高溫潮溼型氣候及多地震環境，隔音墊使用特性相對嚴峻，需要克服西南風季節時濕度提高所造成的地板反潮性，與多地震易偏移性。台灣多立公司研發的三層構造一體成型之複合式隔音墊是具備呼吸之條件及貼合之工法，解決台灣海島型氣候及多地震環境的高性能穩定性佳的隔音墊。然而，通過SGS樓板衝擊音降噪及材質的潛變率等安全規範測試外，建商還是對於國內品牌產生疑慮，因隔音墊是介於樓層實體結構與表面地板之間，若因地震偏移會造成危害，但表面是無法觀察。本研究透過定點隨隔音墊埋藏RFID標籤, 並且利用三個RFID讀寫器固定位置且貼合地面標準，記錄讀取標籤訊號強度，以判讀埋藏地板隔音墊內RFID標籤是否偏移。又透過Lora長距離低功耗特性將埋放在建築物各樓層的感測器資料放置雲端，可長期記錄與監視台灣品牌隔音墊施工後的變異，並進行可靠度分析。本研究是與台灣隔音墊生產廠商初探式研究型合作，期許能給採用環保材質及創新設計材料在施作後一種監測記錄的方式，能夠透過數據給予工廠在隔音墊可靠度結構的設計依據

環境感測及自主發電多功灑水系統

噴水雞肉飯

本計畫擬開發具環境感測、自主發電及入侵偵測之多功能智能灑水系統，並開發網頁監控人機介面。該系統將灑水機構、紅外線感測器、溼度感測器及發電機結合，不需要外接電源，僅連接水源，就能達到智能灑水的效果。網頁人機界面使用Google Sheet作為資料庫，並使用Apps Script開發網頁監控介面。研究執行重點和預期結果如下： 1. Arduino與感測器、發電機、充電電池及充電電池整合 將Arduino與土壤感測器、PIR感測器、水力發電機、充電電池整合，須設計變壓電路供給不同VCC值給各元件，設計電路中也包括MOSFET與BJT，使電磁閥接收之電訊號符合系統需求之波形曲線圖。 2. 人機介面開發 使用Google Sheet做為資料庫，在擴充功能之Apps Script完成多個灑水系統整合邏輯運算，並使用HTML/CSS/JavaScript語法研製人機介面架構，該人機介面需具備即時控制與觀測系統狀況的功能。 一、研究動機 目前人行道及自家的簡易花園中，大多還是以傳統的方式進行人為澆水，僅有少數的住宅社區內才有自動灑水器，但這些灑水器必須由人為開啟與關閉也無法自動偵測經過的住戶，會影響用路人的用路品質和不符合植物所需溼度等情況。 有些住宅社區沒有保全人員看守，即使有保全人員，也無法24hr有效的監控社區的住戶出入狀況，居家偷竊的事件經常發生在保全系統不完善及有許多隱密空間的社區中，因此本計畫決定開發一個可以使用在社區中各角落的智慧灑水系統。該系統可以偵測環境中的人體移動，當偵測到有行人通過時，透過PIR紅外線感測器輸出訊號控制灑水器關閉，也利用土壤溼度感測器控制灑水系統運作時間，在植物需要水源的時間進行灑水，有效的節省水資源。為了讓此系統可以架設在任何位置，本系統採用自主發電無須而外接電源，少了外接電力系統的配置，使得該系統更沒有限制。另外使用者可外加微處理機，將原先系統中的紅外線感測訊號上傳至資料庫，在進行運算分析，最後顯示在監控系統中，就可達到入侵偵測防盜效果。 除了考慮到使用者架設系統的便利性之外，也考慮到購買系統的管理者對系統的管理、監控的人機介面，該人機介面可在手機、平板及個人電腦操作，兼具方便性與人性化之設計。

智能座椅

智能座椅

隨著時代變遷人們的工作性質以及娛樂漸漸離不開電腦，因而坐在電腦前越來越久，若想坐舒適可能導致坐姿變得不正確，如：彎腰駝背、翹腳...等等，這些不良習慣日積月累容易使身體健康帶來很大的負擔。 故本專題使用數據分析的技術及完善的物聯網系統設計一套座椅與電腦聯網裝置，當座椅開機即可與電腦進行網際網路的連線，連線完成後，電腦開始統計使用座椅時間及坐姿不良次數、時間，只需輸入網址及可觀看數據，系統功能則會跳出使用者提醒功能介面，能夠讓使用者自由選擇適合的提醒功能。 本裝置在提醒功能分為兩種模式友善提醒以及強迫提醒。友善提醒模式可在使用者坐姿不良時，出現在螢幕中央，告知目前坐姿不正確，當坐姿正確時提醒功能將自動關閉，也可點擊關閉按鈕進行關閉。主要是設計給因長時間工作導致不小心坐姿不端正的使用者做為使用。強迫提醒模式與上述提到的友善提醒模式只差在無法手動關閉該提醒功能，主要是為坐姿想坐端正的使用者及兒童所設計的。 因本專題操作略為複雜，故設計了LINE BOT機器人介面，若使用者對產品有疑慮可透過LINE官方帳號進行詢問，透過此功能讓使用者對本專題操作更為了解，官方帳號於下方點擊選單，即可獲得座椅使用說明。 本專題利用物聯網技術將電腦與座椅進行連線，透過數據分析及提醒功能，有效的解決長期坐姿不良而患上肥胖、脊柱側彎或背肌筋膜炎等病症，為台灣醫學貢獻一份心力。

智慧型海上箱網防盜系統

有籬真好

近年來臺灣養殖業者因陸地的空間不足，逐漸轉型成利用近海資源的海上箱網養殖。此養殖方式不僅不會佔用陸地的水土資源，飼養出的魚隻肉質與天然海水魚相近，因此深受養殖業者與消費者的喜愛。 但海上箱網養殖也是有缺點的，除了受氣候影響無法穩定貨源外，盜魚集團更是養殖業者頭痛的主因。根據業者講述，盜魚集團會於傍晚天色昏暗時在箱網附近徘徊，趁著無人注意接近箱網並割破網子，再把釣魚線放入箱網內。由於破口的孔徑相當小，業者並不會第一時間發現，但隨著餵食量的逐漸減少，當業者感覺不對時將網子打撈上來才會驚覺漁獲已遭竊，事後也只能利用修補的方式將破口處縫合。由於海上供電設備、監視系統及防護圍欄的架設困難，使得盜竊者可以輕鬆的盜取高單價魚種，造成業者數百萬的損失。 為了改善海上箱網養殖產業在訊息傳遞、供電設備、監視系統及防護圍欄架設困難的問題，我們透過結合各相關技術與設備，例如：深度學習、影像處理、物件偵測、太陽能發電儲能系統，整合一套智慧型海上箱網防盜系統，同時因所使用的CSRT追蹤器有著不必預先進行訓練的特性，讓本作品除了能夠應用在海上場域，更能在未來應用於畜牧業、保全業，甚至是公共交通運輸、警消單位等對於區域防護有需求之相關產業，代表著本作品有著極高的泛用度。

智慧手寫繪圖教學系統

GNZ48

本團隊提出一種用於學童手寫繪畫教學之智慧系統，本系統結合手勢追蹤、手勢辨識等技術並實現在AI邊緣運算發展平台上，本系統整體操作過程只需手部移動便可進行手寫繪畫教學及練習，本系統由一台教師端教學主機與數台學生端AI邊緣運算智慧裝置所組成，學生端AI邊緣運算智慧裝置進行虛擬繪畫書寫、手指數字運算教學、虛擬鍵盤、虛擬滑鼠和防睡覺警告。教師端教學主機可讓教師以教學者的身分進行課程教學，教師端教學主機與學生智慧裝置可同時影像合成顯示在大型螢幕上以利教學展示。另外，本系統建置一個完善的資料儲存雲端平台，可將各個學生上傳資料紀錄於料儲存雲端平台以利授課教師進行相關教學評量。本團隊加入成本考量及運用廣乏性及孩童毀損率，並決定使用成本較低的NVIDIA Jetson Nano、CP值較高的觸控式螢幕與網路攝影鏡頭，該系統可虛擬繪圖、書寫，辨識出使用者的手勢選取顏色畫出圖形，並偵測書寫字體、筆畫是否錯誤，可用於上課書寫，老師不需拿粉筆，也不局限於講台前，可自由移動到教室任何位子進行教學，不僅方便注意學生學習狀況，也不必頻繁清理黑板，大幅提升老師教學效率，學生不用近距離操作螢幕畫面，避免當低頭族，以及解決上課偷玩遊戲的情況，只需動動手指頭在基於AI邊緣運算技術之手寫繪畫教學系統即可寫出答案，使學生上課時有滿滿的參與感。在未來發展方面，此設備也將延伸應用至物聯網技術，並將相關技術、銷售與產品體驗統合起來，建立具有低成本、高效率的智慧教室。

列車前導異物偵測邊緣運算系統

我是你的一里眼

臺鐵意外事故層出不窮，讓大家意識到了防異物入侵軌道警示監測系統的重要性，目前臺鐵所採用的技術為定點式偵測系統，因為臺鐵的軌道沿途參雜平交道、農田等等，若是要辨識軌道有無異物入侵則必須密集地設置偵測系統，有些經過人為討論的路段並不會設置，導致那些未設置的區段只要發生意外則無法及時發現並處理，2021年4月太魯閣號失事地點就是如此。 我們期盼能降低經費並達到相同的效益而設計一套使用人工智慧、邊緣運算等技術以自動辨識鐵軌上有無異物入侵的系統。 我們設計了一台前導車，此前導車和列車行駛於相同軌道上，依列車的時速跑在列車前方，並保持一定的反應距離，首先，列車可先選擇前導車作配對，配對成功後會自動開啟前導車上配有的攝影機拍攝影像並對影像做物件偵測以及語意分割，分類出鐵軌以及道路上之其他物件，接著，在辨識到鐵軌有異物時，盡速地利用LINE傳送警訊至列車及調度站，列車駕駛員收到訊息後能夠立即判斷使否需要煞車停下，同時調度站也能做雙重確認，除此之外，前導車行駛期間會將前方即時路況影像回傳至調度站， 調度站會有每輛前導車的即時路況，在軌道偵測無異物時，畫面維持亮綠燈，在軌道偵測到有異物時，則會在畫面上亮起紅燈，此系統可以在有效時間內向列車及調度站提出警示並提前做好預防災害之準備，最後，前導車採進站維護的方式保養、檢測以及維修，使過程更快速便捷，鐵路業者也能減少因設置在路旁之定點式監測系統被天災或人為等因素破壞而導致辨識異常的發生，不僅降低機械成本，也達到預防勝於治療的成效。

心臟左束支傳導阻滯偵測系統

駭進您心裡

左束支傳導阻滯（英文名為 Left Bundle Branch Block， 簡稱為 LBBB）是許多嚴重心臟病的前兆，而佔心血管疾病死亡比最高的冠心病也不例外。根據 醫學權威的研究，擁有 LBBB 的患者中，有一半的人在未來 10 年內死於心血管疾病。由此可知，如延誤發現 LBBB 的存在，將會帶來嚴重的後果。為此本系統提供輕便舒適的貼身衣採集病患的心臟生理電信號，不僅提高使用者配戴的意願，也幫助病患能在早期偵測到 LBBB，大幅降低了心臟疾病帶來死亡的可能。 本作品有以下兩點的核心功能，「深度神經網路心臟左束支傳導阻滯即時偵測」能夠自動擷取心電圖裡發生LBBB的異常區段，使病患能夠在早期得知其是嚴重心臟疾病的高風險族群，及「即時數據監控與緊急狀況通報」使照護人能夠在檢測過程當中密切地監測病患，說明如下： 1. 深度神經網路心臟左束支傳導阻滯即時偵測 LBBB大多只能從12導程中V1胸導程觀察到，而其他較受輕便心電圖測量器廣泛使用的Lead I、Lead II 導程卻無法看到。因本作品能夠全程觀測V1導程的電訊號，不遺漏掉任何潛在的心律不整。而接受到的訊號會被即時傳送至伺服器運算，並採用卷積神經網路，分析出發生LBBB的心電圖區段。擁有此功能，使用者能在感受到明顯症狀前，即時得知其得到LBBB的可能性。以在黃金時期接受治療，大幅降低死亡率。不光如此，此系統還降低了醫院為病患測量心電圖的人力成本，也事前提供了醫護人員用戶精確的心臟資訊，讓醫院做出更有效的醫療決策。 2. 即時數據監控 當使用者穿戴此裝置時，裝置會開始測量心臟電信號，讓使用者、家屬或醫療人員能夠透過APP監視使用者即時的心電狀況。如果此系統偵測到LBBB正在發生，此系統會即時告知家屬以及醫護人員，並詢問使用者當下身體不適的症狀，伺服器會根據使用者所選的不適症狀去判斷可能患有哪些疾病。 上述兩點，前者採用12導程中的V1導程，搭配卷積神經網路檢測LBBB心律不整是否發生，讓患者早期發現嚴重心臟病的潛在風險，在黃金時期進行治療，後者能讓照護人員密切管理患者的心律狀況，主動通報照護者使用者LBBB的發生，讓病患、照護人更加容易掌握病情。

2DLiDAR居家照護輔助系統

2D LiDAR

隨著少子化與高齡化人口金字塔變動，已在2018年轉為高齡社會，預估將在2025年邁入超高齡化社會，現今高齡者照護面臨人力缺乏的情況下，照護輔助系統成為相當重要的角色，對高齡者來說某些行為獨立完成容易因為體力不支、四肢無力、本身慢性疾病造成未預期傷害，同時若患有失智或智能障礙的高齡者無法精準表達自己的需求，為避免以上情形發生，須加派照護人力或使用輔助設備。 目前常用的影像式監控輔助設備全天候拍攝房間內部狀況，不僅缺少隱私，也可能發生影像外流的疑慮，以壓力感測離床輔助設備來說，可能會有反應時間過長、體重過輕影響敏感度和靈敏度過高誤報等問題，若使用的雷達輔助監控設備不僅能保護受顧者的隱私，在偵測到危險時發出警示，照護者即便身在不同空間或是無法亦步亦趨跟隨照護，也能隨時掌握高齡者狀況，適時給予協助。 本系統建置實作一個2D LiDAR(Light Detection and Ranging)與深度學習技術應用於高齡者居家照護輔助系統，使用2D LiDAR感測雷達獲取房間內部點狀輪廓，運用DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 進行空間聚類，將物體經過RF (Random Forest) 演算法分類成人與非人兩種結果。依照順序紀錄人物座標產生軌跡圖譜，利用AutoEncoder輔助，進行軌跡圖譜的資料預處理，由於移動軌跡屬於時序型資料，本系統使用ST-GCN (Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)做軌跡行為分類訓練，若偵測到跌倒時的異常軌跡將發出警示訊號。互動感知系統利用追蹤器與二分法來實現，受顧者透過手勢變換或工具輔助讓追蹤器判別轉換成非人，無法持續描繪目標物的移動，異常軌跡使ST-GCN判斷為危險狀況，通知照護者緊急協助，達成緊急意外預防。

物聯網技術之輪胎異常偵測系統

iTire聰明輪

根據梁晨在《汽車零部件》期刊上面發表了一篇論文，《汽車胎壓監測系統在中國未來發展趨勢分析》上面提到，爆胎引發的交通事故概率僅次於酒駕，而傷亡人數則是所有交通事故中最高的。從2016年7月1日起，根據車輛安全檢測基準第六十八條規定，出廠的小客車及小貨車都必須配備胎壓偵測輔助系統，胎壓偵測輔助系統雖然有助於提升行車安全性，但整體來說對於輪胎檢測並不全面，一般市售的胎壓偵測器只能偵測胎壓和胎溫，無法檢測其他輪胎異常，例如：輪框變形、胎面異常剝離、輪胎附著異物、異常抖動及打滑。因此，本作品研發設計一套智慧輪胎異常偵測系統，我們利用慣性感測元件於輪胎上，即時獲取輪胎運行間的變異，再結合機器學習之辨識技術，動態檢測出輪胎異常狀況，並即時於智慧手機的APP通知及顯示，改善傳統汽機車胎壓計之缺點。此外，本作品更進一步開發智慧車輛管理平台，將目標客群擴大至各式職業停車場(如：公有/私人大型停車場、貨運物流停車場、計程車停車場、客運停車場等)，透過感測裝置可知道車輛出車資訊與保養維修建議，另外可透過大數據資料庫的蒐集，將功能延伸至評估輪胎剩餘壽命、異常發生頻率、零件損壞次數、司機事故次數等，方便管理人員實時監控停車場每輛車之資訊。

應用多場域的長照3.0照護系統

長者的問題我們來解決

隨著醫藥衛生的進步，逐漸地邁向高齡化社會發展，基於此，本系統是以長期照護透過即時遠端數據傳輸，讓長照可以同時涵蓋於室內以及室外為主軸。 在「室內」的部分，我們製作了「無夢酣睡枕」以及「手錶」，根據長者的睡眠品質調整臥室的燈光及音樂，幫助長者能有舒適的睡眠環境，同時我們也會製作手環來即時監測長者的心率與睡眠品質資料，在「室外」的部分，我們製作了「公車上下車預約系統」以及「公車逃生系統」，用來解決長者在公車上面臨到的危險與困難，長者出門時，公車經常成為他們的首選的交通方式，但是我們發現司機常常未注意到行動不便的長者，導致他們無法順利上下車，所以我們製作了「公車上下車預約系統」，長者可以先透過APP以及網站進行預約，在公車到站前裝置會發出聲響以及即時發送LINE訊息來通知司機員，下車亦同，司機能夠即時的為長者進行服務，以及若公車不幸的發生事故，開啟逃生出口對一般人而言或許是小事，但對長者來說可是一道遙不可及的高牆，對此我們製作了「公車逃生系統」使用陀螺儀、碰撞感測器等多種感測器來即時判別公車是否發生事故，當公車翻覆的時候，系統會去判斷哪一個方向的翻覆，並開啟對應的公車逃生窗，並且會即時使用LINE通知聯絡當地的救護單位與管理單位。