SafeHaven は、保護が必要な独り暮らしの人を守るために設計されました。Alexa スキルを使用して、｢玄関先にいる人物｣を特定します。見知らぬ訪問者が来訪するとアラートがトリガーされ、SNS サブスクリプションを通じて親族またはケアスタッフに SMS または E メールが送信されます。

 

DeepLens は玄関の見張り番として機能し、訪問者全員の顔を保存します。訪問者が｢識別された｣場合、名前が DynamoDB テーブルに保存され、Alexa Skill で取得できる状態になります。

作成者: Nathan Stone、Peter McLean

Nathan、Peter、SafeHaven プロジェクトの詳細は、こちらの AWS Machine Learning のブログ記事をご覧ください。

AWS は多くの複雑なコンピューティング要素を (特に機械学習の分野) 民主化、設定することで、開発者が複雑なシステムを構築できるようにしました。

SafeHaven を実現できた理由は、AWS DeepLens によって、軽量、強力な顔検出ニューラルネットワークを小型デバイスにデプロイすることができたことにあります。DeepLens によってネットワークトラフィックが最小限に抑えられるため、ユーザーは大容量の動画データをクラウドにストリーミングせずに済みます。

マルチテナントの介護付き施設で使用するためのシステムスケールアップを視野に入れています。保護を要する弱者や高齢者のお宅にだれかが無理やり入ろうとしても、識別された訪問者にしかドアは開けられません。このケースでは、オンサイトのスーパーバイザーがアラートを受け取れば、見知らぬ訪問者に対応できます。

システムを Echo Show を使用して拡張すれば、訪問者の顔を身元のキャプション付きで表示できるようになると考えています。

AWS のエコシステムによって、このシステムを複数の DeepLens 所有者に提供し、各所有者に信頼できる訪問者のデータベースを持たせることも可能だと考えています。

既存の SMS を｢この顔を信頼する｣ API Gateway URL で拡張し、その顔を既知の訪問者リストに追加できるようになるでしょう。これが実現すれば、その基盤となるデータベースを保護者が遠隔管理しやすくなります。

人が手に持っている物を特定できるように、モデルを顔検出から物体検出に変更することも考えられます。それなら、おそらく、顔が識別されない場合でも、訪問者が郵便配達人であることをシステムが特定できるなるでしょう。