| 作品介紹 |
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。 |