Gerenciamento de Eventos 3.0 – AI Vision

Reconhecimento facial para check-in rápido e suave

Juven Blocked Unblock Seguir Seguindo 19 de novembro De Franck V. em Unsplash

Introdução

A missão de Juven é capacitar o ecossistema de associações de organizações e conectá-las para criar um novo valor. Como uma das principais áreas de impacto para as organizações é o gerenciamento de eventos, a Juven assumiu o desafio de fornecer uma solução de ponta a ponta para levar o gerenciamento de eventos – e, portanto, o envolvimento organizacional geral – ao próximo nível.

Nesta série de artigos, a Juven lançará luz sobre a tecnologia de reconhecimento facial alimentada por AI, o estado atual do seu uso no mercado de gerenciamento de eventos , nossos produtos e vantagens e nosso roteiro de desenvolvimento.

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Check-in de Reconhecimento Facial

A tecnologia de reconhecimento facial não está mais confinada aos domínios da ficção científica, nem é mais uma mera peça de indústria. Está aqui agora – dos aeroportos aos hotéis , aos locais de trabalho, a tecnologia de reconhecimento facial está sendo usada para fazer o check-in dos viajantes, convidados e funcionários de uma forma suave e eficiente.

Obviamente, há muito interesse por esta tecnologia na gestão de eventos, pois tem um enorme potencial comercial. Não é de admirar que startups de tecnologia de ponta que oferecem desenvolvimento em visão de IA, como Megvii Face ++ e SenseTime, tenham levantado centenas de milhões de dólares. Mas, até o momento, não existe um produto acessível ao consumidor, apesar de sua disponibilidade no setor comercial. Isso é especialmente estranho considerando que isso não é mais a tecnologia de ponta.

Há vários motivos para usar o reconhecimento facial nos check-ins. Por um lado, é muito rápido. Uma agência de eventos descreveu como sendo 50% mais rápida que o check-in tradicional. É extremamente seguro, já que os avanços na tecnologia de reconhecimento facial usando o aprendizado de máquina AI significam que eles são muito bons em reconhecer rostos e é muito improvável que cometam erros na verificação dos convidados. Finalmente, o maior motivo para usar a tecnologia de reconhecimento facial para verificar seus convidados é o fator WOW.

Há outras razões também, e se você quiser saber mais detalhes, confira este white paper sobre o uso da tecnologia de reconhecimento facial em eventos da EventsMB .

Dadas essas razões promissoras e potencial para implantação dessa tecnologia no espaço do evento, muitas empresas de gerenciamento de eventos demonstraram interesse em desenvolvê-lo e implantá-lo.

Dois desenvolvimentos tecnológicos foram cruciais para o desenvolvimento da visão da IA para fins de check-in – A Internet das Coisas (IoT) e Computação em Nuvem.

A Internet das Coisas refere-se à rede de objetos físicos incorporados com poder de processamento e conectividade à Internet. O Cisco System estima que o número de hardware inteligente para pessoas tenha passado de 0,08 em 2003 para 1,84 em 2010 . Esse número só aumentou. E à medida que a miniaturização digital continua, esses dispositivos estão ficando mais inteligentes e inteligentes.

Com a computação em nuvem, os dados recebidos da IoT podem ser coletados e processados central e remotamente na nuvem. Permitindo aprendizagem profunda algoritmos AI acesso a resmas e resmas de dados é necessário treiná-los para fazer as coisas. No caso da visão de IA, é treiná-los para reconhecer objetos, como cadeiras, e distinguir rostos em imagens.

Colocando os dois juntos, pode-se ter uma IA de computação em nuvem para todos os tipos de serviços, embora neste post seja a AI-Vision que nos interessa.

AI-Vision baseado em nuvem: vamos desmistificá-lo

Etapa 1: escreva um aplicativo que possa tirar fotos e armazená-las.

Etapa 2: As imagens são enviadas e armazenadas na plataforma de nuvem com recursos de IA antes do processamento da imagem, também conhecido como reconhecimento facial, no AWS ou no Google Cloud.

Etapa 3: o usuário (geralmente o administrador do sistema ou o ajudante no local) envia as imagens de rosto capturadas no aplicativo para serem comparadas à plataforma de nuvem, uma de cada vez ou em lote, solicitando que uma determinada tarefa de reconhecimento facial seja corre.

Etapa 4: A plataforma de nuvem (não o aplicativo) executará os algoritmos para determinar o resultado da solicitação. Pode ser uma resposta sim / não ou escolher uma imagem dentre muitas. O resultado é enviado de volta ao aplicativo.

Etapa 5: o aplicativo mostra o resultado para o administrador do sistema.

Os principais pontos a serem observados são que o processamento de AI ocorre na nuvem e não tem nada a ver com o aplicativo em uso, exceto a conexão de dados.

Em geral, devido ao tempo e largura de banda necessários para enviar as imagens para a nuvem, o tempo de processamento pode ser curto, mas o tempo de transmissão de dados pode ser longo, dependendo da localização do servidor e da velocidade da rede.

Caso de uso baseado em nuvem versus baseado em borda

Computação de ponta / abordagem Juven

Até agora você provavelmente está familiarizado com a Internet das Coisas. À medida que os dispositivos se tornam mais inteligentes e inteligentes, torna-se possível incorporar os dispositivos com algum grau de capacidade de processamento de visão por IA. Isso nos permite alavancar a visão distribuída da IA em IoT para gerenciamento de eventos.

Dito isto, essa abordagem claramente exige mais esforço de engenharia para o hardware, o software e sua integração. Isso aumenta os custos de hardware incorridos, mas reduz drasticamente o custo manual e é de maior eficiência.

Como funciona em traços largos

Etapa 1: Coloque os seguintes itens de hardware: câmera de nível industrial, uma unidade de processamento (um computador), um chip AI (para executar algoritmos offline), uma tela (para controle do sistema e interação do usuário), um roteador para a Internet) e o quiosque / stand de exploração.

Passo 2: Escreva no chip AI os algoritmos para reconhecimento facial

Etapa 3: integre o chip AI com a câmera e a unidade de processamento

Etapa 4: Escreva um aplicativo que possa ser executado na unidade de processamento

Etapa 5: execute o conjunto de hardware e detecte os rostos em tempo real, sem nenhuma operação administrativa.

Passo 6: O processo de reconhecimento facial ocorre dentro do hardware e não na nuvem. Nenhum dado precisa ser enviado para a nuvem durante o processo de reconhecimento. O resultado é mostrado na tela diretamente e imediatamente, uma não imagem, geralmente uma resposta binária (pequena em tamanho de dados) é enviada de volta ao software baseado em nuvem (por exemplo, plataforma de engajamento de Juven) para integração de dados ou processamento adicional.

Texto original em inglês.