Inspiration
Eine nutzerfreundliche Bus-Webapp die leicht verständliche Benutzeroberfläche bietet und aus einem Mittel zum Zweck einen sympatischen täglichen Begleiter macht, indem es die Position von Freunden anzeigt und auf Wunsch die Route zu ihnen angezeigt. Durch das simple Design werden auch ältere Menschen durch eine Funktion von Top-Strecken an die Benutzung von Apps gewöhnt. Schließlich, kann man die regelmäßig genutzen Verbindungen meist an einer Hand abzählen und die lästige Eingabeaufforderungen minimieren.
Mit unserem Trafic-O-Meter soll auf Grundlage eines trainierten KI-modells das Fahrerlebnis schon im vorhinaus hinsichtlich Passagierauslastung und Verspätung mit leicht verständlichen Icons beschrieben werden.
What it does
Die angestrebte Benutzeroberfläche wurde erreicht und bietet die Mögllichkeit zwei Ziele einzugeben und die nächste Route innerhalb der Python Konsole auszugeben, was die Entscheidungsqual abnehmen soll. Weitere Funktionen zur aktuellen Position des Busses stehenn zu Verfügung, sind jedoch noch nicht mit dem Front-end verknüpft. Sobald man sich für seine Bushaltestellen entschieden hat, erscheint eine Benachrichtigung, dass der Bus angekommen ist, wodurch man Punkte erhält. Diese Punkte sind als Busscore gekennzeichnet und sollen den Nutzer belohnen und ein positives Bewusstsein schaffen, dass jeder Verzicht auf das eigene Auto der Umwelt zu Gute kommt.
How we built it
Wir entschieden uns auf Grund der Platformunabhängigkeit für eine Webapp mit React im Front- und Flask in Backend. Während wir die Datenauswertung mit numpy und pandas vorgenommen haben
Challenges we ran into
Der bereit gestellte Datensatz beinhaltete leider nicht die benötigten Informationen um die Modelle für die Vorhersagen der Auslastung und Verspätung zu berechnen, sonderen lediglich die geplanten Abfahrtzeiten, welche größtenteils nur für einen Tag vorhanden waren.
Deshalb, mussten wir die Berechnung des Modells an eine andere Gruppe auslagern. Daraufhin entschieden wir uns uns auf die Entwicklung der App zu konzentrieren.
Accomplishments that we're proud of
What we learned
In den 48h haben wir gelernt wie Webapps entwickelt werden.
What's next for Bustopia
In der Zukunft müssen noch mit vernünftigen Daten die KI-Modelle für das Trafic-O-Meter trainiert und eingebunden werden
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