SafeHaven a été conçu pour protéger les personnes vulnérables vivant seules, en leur permettant d'identifier les personnes qui se rendent à leur domicile, à l'aide d'une compétence Alexa. Des alertes sont immédiatement envoyées par SMS ou par e-mail aux proches ou aux soignants, par le biais d'un abonnement SNS, dès lors que des inconnus se présentent au pas de leur porte.

 

DeepLens agit en quelque sorte comme un gardien, qui enregistre les visages de chaque visiteur. Lorsqu'un visiteur est « reconnu », son nom est stocké dans une table DynamoDB, prête à être récupérée par une compétence Alexa.

Créé par : Nathan Stone et Peter McLean

En savoir plus sur Nathan, Peter et le projet SafeHaven dans ce billet du blog AWS Machine Learning.

AWS a démocratisé de nombreux éléments de calcul plutôt complexes (notamment dans le domaine du Machine Learning), permettant ainsi aux développeurs de concevoir des systèmes complexes par configuration.

Qu'on se le dise : si le projet SafeHaven est réalisable, c'est bien grâce à AWS DeepLens, car il nous permet de déployer un réseau neuronal de détection de visages à la fois léger et puissant, sur un appareil compact. DeepLens minimise le trafic réseau, ce qui nous évite de devoir diffuser de gros volumes de données vidéo sur le cloud.

Le système pourrait évoluer et être utilisé dans des établissements de soins à locataires multiples, où la porte ne pourrait être ouverte qu'aux visiteurs reconnus, même si les résidents vulnérables ou âgés sont convaincus de pouvoir leur ouvrir la porte. Des alertes seraient dans ce cas envoyées aux superviseurs sur site pour qu'ils puissent refuser l'accès à ces inconnus.

Nous pensons que le système peut être optimisé avec Echo Show, qui afficherait ainsi le visage du visiteur et mentionnerait en légende son identité.

L'écosystème AWS nous permettrait selon nous de proposer le système à plusieurs détenteurs du DeepLens, qui disposeraient chacun de leur propre base de données de visiteurs fiables.

Nous optimiserions le SMS existant en y intégrant une URL API Gateway « Trust This Face », qui ajouterait le visage à la liste des visiteurs connus et permettrait ainsi aux gardiens de gérer à distance la base de données sous-jacente.

Nous pourrions passer du modèle de détection de visages au modèle de détection d'objet afin d'identifier les objets que les personnes tiennent, ce qui permettrait peut-être au système d'identifier que le visiteur est un facteur, même si son visage n'est pas reconnu.