SafeHaven wurde entwickelt, um schutzbedürftige Menschen, die allein leben, zu schützen, indem es ihnen ermöglicht, mit Alexa Skill zu identifizieren, wer vor der Tür steht. Unbekannte Besucher lösen über ein SNS-Abonnement SMS- oder E-Mail-Benachrichtigungen an Verwandte oder Betreuer aus.

 

DeepLens fungiert als Wachposten vor der Haustür und speichert die Gesichter jedes Besuchers. Wenn ein Besucher "erkannt" wird, wird sein Name in einer DynamoDB-Tabelle gespeichert, die von einer Alexa-Skill abgerufen werden kann.

Erstellt von: Nathan Stone und Peter McLean

Erfahren Sie mehr über Nathan, Peter und das SafeHaven-Projekt in diesem AWS Machine Learning-Blogbeitrag.

AWS hat viele komplexe Berechnungselemente (insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens) demokratisiert, die es Entwicklern ermöglichen, komplexe Systeme durch Konfiguration aufzubauen.

SafeHaven ist nur möglich, weil AWS DeepLens es uns ermöglicht, ein leichtes, aber leistungsstarkes neuronales Gesichtserkennungsnetzwerk auf einem kompakten Gerät einzusetzen. DeepLens minimiert den Netzwerkverkehr, so dass wir keine großen Mengen an Videodaten in die Cloud streamen müssen.

Wir können uns vorstellen, dass das System in multimandantenfähigen Betreuungseinrichtungen eingesetzt wird, in denen die Tür nur für anerkannte Besucher geöffnet werden kann, auch wenn schutzbedürftige oder ältere Bewohner den Zugang erlauben wurden. In diesem Fall erhalten die Vorgesetzten vor Ort Warnmeldungen, damit sie unbekannte Besucher prüfen können.

Wir denken, dass das System mit Echo Show erweitert werden könnte, die das Gesicht des Besuchers zusammen mit einer Beschriftung anzeigt, um zu beschreiben, wer er ist.

Wir glauben, dass das AWS-Ökosystem es uns ermöglichen würde, das System mehreren DeepLens-Besitzern anzubieten, die über ihre eigene Datenbank von vertrauenswürdigen Besuchern verfügen.

Wir könnten die bestehende SMS-Funktion mit einer "Trust This Face"-API-Gateway-URL erweitern, die das Gesicht zur Liste der bekannten Besucher hinzufügt, was es den Wächtern leicht macht, die zugrunde liegende Datenbank aus der Ferne zu verwalten.

Wir könnten das Modell von Gesichtserkennung auf Objekterkennung umstellen, um die Objekte zu identifizieren, die Menschen halten - vielleicht kann das System so erkennen, dass der Besucher ein Postbote ist, obwohl sein Gesicht nicht erkannt wird.