Diseñamos SafeHaven para proteger a las personas vulnerables que viven solas, permitiéndoles identificar quién está en la puerta mediante el uso de una habilidad de Alexa. Los visitantes desconocidos activan alertas mediante SMS o correo electrónico para familiares o cuidadores a través de una suscripción SNS.

 

DeepLens actúa como un centinela en la puerta de entrada y almacena las caras de cada visitante. Cuando un visitante se reconoce mediante "Rekognise", su nombre se almacena en una tabla de DynamoDB y está listo para que una habilidad de Alexa lo recupere.

Creado por: Nathan Stone y Peter McLean

Obtenga más información sobre Nathan, Peter y el proyecto SafeHaven en esta publicación del blog de AWS Machine Learning.

AWS ha democratizado muchos elementos informáticos complejos (particularmente en el ámbito del aprendizaje automático), haciendo posible que los desarrolladores creen sistemas complejos mediante configuración.

SafeHaven solo es posible porque AWS DeepLens nos permite implementar una red neuronal de detección de rostros ligera pero potente en un dispositivo compacto. DeepLens minimiza el tráfico de red, por lo que no necesitamos hacer streaming de grandes volúmenes de datos de video a la nube.

Podemos ver cómo escala verticalmente el sistema para que se utilice en instalaciones de atención asistida con múltiples inquilinos, donde la puerta solo puede abrirse a visitantes reconocidos, incluso cuando los residentes vulnerables o ancianos puedan haber sido persuadidos para permitir el ingreso. En este caso, los supervisores en el lugar recibirán alertas para que puedan cuestionar a los visitantes desconocidos.

Creemos que el sistema podría mejorarse con Echo Show, que podría mostrar la cara del visitante junto con un subtítulo que describa quién es.

Creemos que el ecosistema de AWS nos permitiría ofrecer el sistema a múltiples propietarios de DeepLens, cada uno con su propia base de datos de visitantes de confianza.

Podríamos ampliar el SMS existente con la URL de API Gateway "Confiar en esta cara", lo cual agregaría la cara a la lista de visitantes conocidos, lo que facilitaría que el personal de seguridad mantenga de manera remota la base de datos subyacente.

Quizás, se podría cambiar el modelo de Detección de rostros a Detección de objetos para identificar los objetos que las personas sostienen, lo que tal vez podría permitir que el sistema identifique que el visitante es un cartero, aunque no se reconozca su rostro.