Smombie App | Mawo's Portfolio

OVERVIEW

スマートフォンの線形加速度センサーとジャイロセンサーのデータを機械学習で分析し、歩きスマホをリアルタイムで検知して警告するWebアプリケーション。大学の実験の授業で制作した。

歩きスマホによる事故を防ぎ、安全な歩行を促すことを目的としている。

6人チーム。データの前処理は6人全員で、アプリの制作は3人で取り組んだ。

センサーデータの収集と前処理に加え、サンプルコードを参考に Streamlit でWebアプリの雛形を作成し、トップページを実装した。予測結果について、状態ごとの合計時間を算出・表示する機能も担当した。

Excel形式のセンサーデータから学習用のデータを作り、「停止」「歩きスマホ」「歩きスマホ以外」の3状態をラベルとして設定した。

6軸のセンサーデータをスライディングウィンドウで分割し、平均・標準偏差・四分位数・歪度・尖度などを特徴量として抽出する。抽出した特徴量を Random Forest で学習し、Streamlit 上でモデルの評価とリアルタイム予測を行う構成。

実行時は phyphox からセンサーデータをリアルタイムで取得し、歩きスマホを検知すると登録されたメールアドレスへ警告を送信する。ユーザー登録・ログインと、モデルのパラメータ設定にも対応している。