參賽團隊名稱：不要在路上當神祖牌
此專案針對在路上可能造成交通事故的原因來設計一款APP，主要目的為：希望駕駛行駛在道路上時，在須注意的情況下，APP提醒使用者的警示及警示聲，能減少交通事故的發生。
提案動機
如果在有可能發生事故的時間、地點前，像是經過經常發生交通事故的路口或是要左、右轉經過斑馬線的時候，警示駕駛小心駕駛，增加行車時的注意力，是不是就可以減少意外事故發生的機率，因為行駛中不單單只需注意眼前道路中的狀況，道路與車子視線死角中也處處藏著危機，所以我們以降低交通事故的發生為目標，設想可能造成交通事故的原因及易發生危險的死角處裝設鏡頭，並以APP提醒駕駛人，增加駕駛人在行駛路上時的用路安全意識，來減少道路交通事故。
此專案針對在路上可能造成交通事故的原因來設計一款APP，主要目的為：希望駕駛行駛在道路上時，在須注意的情況下，APP提醒使用者的警示及警示聲，能減少交通事故的發生。
解決方案
在開發過程中所用軟硬體如下：
- 硬體：
-樹莓派 Raspberry PI
-Intel 神經運算棒
-鏡頭模組5MP OV5647 for Raspberry Pi - 軟體：
-Intel OpenVINO Toolkit
-React Native
-TensorFlow Lite
-MQTT訊息佇列遙測傳輸
-OpenCV
系統架構圖：
成果介紹（功能簡介）
1. 於當騎乘機車時，偵測附近有無來車及行人
設置在機車上的鏡頭辨識附近的路況，有無來車或行人，並於 APP 提醒使用者。
2. 有死角須注意的地方或路口
當駕駛行駛經過高肇事率路口或是有死角須注意的地方，設置鏡頭辨識是否有行人，並於 APP 提醒使用者應注意視線死角注意不到的路人，增加行人行走在行經路口斑馬線或是路口時的用路安全。
3. 易發生交通事故的危險路口
當駕駛行駛到易肇事的危險路口，並於 APP 警示使用者，提醒駕駛請注意路口的狀態。
針對前面提到的三種情況，第一及第二情況是利用 OpenVINO 訓練的模組即時辨識鏡頭畫面裡的來車與行人，傳輸辨識的結果至 APP，並警示聲提醒駕駛注意行車安全；第三情況是抓取使用者目前的經緯度是否靠近 Open Data 上統計出來的危險路口經緯度，靠近就跳出警訊及警示聲。