Notas do projeto · Goh Kun Ming
Trip Safety Prediction System
IA · Projeto público
jan. de 2026 – fev. de 2026
Visão geral do projeto
Uma aplicação offline de classificação de viagens que distingue previsões em lote baseadas em modelos de resultados heurísticos para registros individuais.
Um aplicativo offline do Windows que converte registros de sensores de veículos em classes de segurança de nível de viagem usando um pipeline de árvore de decisão agrupado. As previsões em lote usam um contrato de recurso definido, enquanto as saídas de registro único são claramente rotuladas como substitutos heurísticos. A inferência reproduzível é demonstrada; a qualidade preditiva mantida não é estabelecida pelo material disponível no repositório.
Por dentro deste projeto
- Marcadores de valor ausente validados, precisão GPS, rolamentos e campos numéricos obrigatórios.
- Recursos derivados de nível de viagem do 19 que abrangem duração, movimento, velocidade e qualidade do sensor.
- Produziu saídas em lote SAFE ou DANGEROUS baseadas em modelo com rótulos de fonte de inferência.
- Agregação de viagem completa separada do modo heurístico de registro único.
- Empacotou o modelo e os ativos de interface em um executável do Windows.
- Verifiquei limpeza, agregação, persistência, fluxos de desktop e inferência de pacotes através de testes automatizados.