Customer Counter

Ich suchte nach einer praktischen Lösung, die für Kunden günstig ist, aber viel bietet. Die Inspiration kam bei einem kürzlichen Restaurantbesuch, bei dem sich alle Mitarbeiter in Hinterräumen aufhielten. Ich wartete eine Weile und dachte darüber nach, wie viel Geld dieses Restaurant wohl verlieren würde, wenn Kunden wie ich diese Art von Service nicht mehr tolerieren würden.

Die App wird mit einer Kamera geliefert, die in einem Geschäft platziert wird. Wenn Kunden das Geschäft betreten, benachrichtigt ein Monitor im Hinterraum Mitarbeiter über wartende Kunden. Mit der Customer Counter-App wissen sie stets, wie viele Kunden in der Warteschlange stehen. Wenn es also mal wirklich hektisch wird, können weitere Mitarbeiter zur Kasse gehen. Auch gibt es Berichtsfunktionen. Die App stellt ein Webseitenkonto bereit, auf dem Berichte mit Daten wie der durchschnittlichen Anzahl von Kunden pro Stunde, Tage mit den längsten Warteschlangen usw. verfügbar sind. Mit diesen Kennzahlen können Geschäftsbesitzer bestimmen, wie viele Mitarbeiter an bestimmten Tagen und zu bestimmten Zeiten eingesetzt werden sollten.

Entwickelt von: Jason Condello

Die Deeplens führt Lambda auf Greengrass aus. Das Gesichtserkennungsmodell verarbeitet die eingehenden Bidler und bestimmt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gesicht im Sichtfeld existiert. Das Model sendet eine SNS-Benachrichtigung. Ich habe eine IoT-Regel, die vom SNS ausgelöst wird und einen Eintrag zur SQS-Warteschlange hinzufügt. Es gibt eine als .NET WinForm-App entwickelte Client-App, die auf dem Gerät des Kunden ausgeführt wird. Sie zeigt die aktuelle Anzahl der Kunden an. Außerdem werden alle Daten in einer MS SQL-Datenbank auf RDS protokolliert. Eine .NET-Webseite auf einer EC2-Instance rendert Berichte für den Kunden.