Doorman

Au sein de notre entreprise, de nombreuses personnes travaillent à distance et dans les bureaux (plusieurs sites). Parfois, il est très difficile de savoir si une personne est au travail / disponible ou non, ou de déterminer l’endroit où elle se trouve. Il arrive aussi que les personnes oublient d’activer leur statut. Nous avons également à tenir compte de plusieurs régions et fuseaux horaires

Nous utilisons également le message de statut personnel Slack pour indiquer où nous nous trouvons (travail à domicile, au bureau, et dans ce cas, à quel endroit).

C’est là qu’intervient l’appareil DeepLens. Est-ce que ce ne serait pas génial si à chaque fois que vous arrivez au bureau, vous soyez reconnu et signalé comme « actif » dans Slack, et que votre statut soit défini quel que soit le bureau dans lequel vous vous trouvez ?

• Chaque fois qu'une personne entre dans l'un des bureaux, il la détecte.
• Il essaye de déterminer qui est la personne.
• S'il identifie la personne, un message de bienvenue s’affiche sur Slack : « Bienvenue @svdgraaf! ».
  
• S'il n'identifie pas la personne, il demande sur Slack « Qui est-ce ? ». Et vous pouvez indiquer de quel utilisateur il s'agit.
• Si vous ne souhaitez pas que cette personne soit reconnue (par exemple, des clients ou des personnes qui n’utilisent pas Slack), vous pouvez sélectionner « Ignorer », et l'image sera supprimée de S3.
  
• Il stocke ensuite l’information dans l'API Rekognition.
  La fois suivante, il identifie la personne en tant que telle et la note sur le canal Slack.
  

Ce qu’il ne fait pas encore :

• Signaler les personnes comme au travail sur Slack
  
• Définir le statut de la personne sur Slack
  
• Parler à voix haute avec Polly, je ne l’ai pas encore fait fonctionner sur l'appareil.
  

Créé par : Sander van de Graaf

Je l'ai construit en utilisant le mode sans serveur, ce qui facilite vraiment le déploiement des fonctions Lambda. J'ai essayé de construire mon propre modèle, mais j'ai échoué (et les coûts de l’entraînement des instances EC2 m’inquiétaient). Finalemente, j'ai utilisé le modèle « DeepLens-object-detection » (détection d’objet DeepLens), sans aucun modèle personnalisé, et avec vérification des objets « personne ».

Fonctionnement: l’appareil DeepLens détecte les objets qui arrivent. S'il détecte une personne, il prend un instantané de cette partie du champ de vision, puis le télécharge sur S3. Cela déclenche une fonction « d’interrogation », qui tente de déterminer qui est la personne. S’il s’agit d’une personne connue, il appelle l'API Slack. S’il s’agit d’une personne inconnue, il appelle aussi Slack. Dans le canal, les personnes peuvent relier la personne inconnue à un utilisateur spécifique, et il appellera la passerelle Api pour qu’elle s’entraîne avec l'image.

Le diagramme d'architecture se trouve dans le carrousel d'images ci-dessus.