使用Meraki摄像机和AWS Rekognition进行“阅读房间”

所以你被命令想出一个解决方案，可以在会议中读懂人们的情绪，并实时报告人群的感受？

嗯，“你最好不要搞砸了”，毕竟这是一个重要的示范，表明我们可以很好地整合多个供应商，同时提出很酷的新时髦想法，不是吗？

不用担心，这是非常可以做到的，让我们来探索一下如何做到这一点。

./摘要

本项目是我上一篇文章“如何在Meraki MV摄像机上设置和部署AWS人脸识别”中描述的项目的后续项目。How to Setup and Deploy AWS Face Recognition on Meraki MV cameras

我们设置了一个应用程序，该应用程序从Meraki摄像机(第二代)获取快照，并将其发送到AWS识别服务进行分析。然后，所有信息在其GUI上呈现给应用程序的用户。

此项目的此更新在组合中添加了一些功能，包括：

• 向红色节点添加了更多选项卡，突出显示具有以下功能的“受众分析”：
• 观众年龄估计
• 文字云中的观众反应
• 在前端添加了“关于”选项卡，以突出显示正在演示的人员
• 到节点的身份验证-红色管理员和用户界面

• 与第三方服务集成以创建WordCloud
• 计算反应并将其发送到WordCloud的基本算法
• 实现基本认证进入Node-Red的管理界面。

从概览的角度来看，这就是新版本的样子。

./大修

首先，您必须已经设置了我的原始项目。一旦您做到了这一点，您就会熟悉这个新版本中最重要的概念。

我添加了新的选项卡，以便更好地分隔信息。它的目的也是为示威活动提供一个指南。

我在顶部添加了观众“AI”，容易找到并给人留下深刻印象的信息，如平均年龄和新的WordCloud服务。

在左侧菜单的底部，我添加了一个“关于”部分，本文稍后将对此进行讨论。

然后，新版本增加了与wordcloud服务的集成。我查找了一个容易嵌入到我的应用程序中的应用程序。我在这里使用了这项服务：word Cloud API(ickchart.io)。Word Cloud API (quickchart.io)

该服务有多种使用/消费方式。而且是免费的。我现在选择它的原因。

从消费的方式来看，你可以：

• 通过JSON或使用参数进行API调用
• 只需发出一个HTTP请求，并将您希望在您的词云中使用的术语作为文本。

后者是实现这一点的一种简单方法，所以我决定使用它。

在此过程中，我了解到它有一些限制，例如，由于某种原因，如果你重复一个单词超过5次，它就会停止将该单词添加到最终的wordcloud产品中。

我不得不解决这个问题，我对这个解决方案并不感到自豪–但它确实在我回到过去的压力下完成了工作，所以我可以接受它。

我是如何解决这个问题的，就是添加部分以实现两个目标：

• 将所有情绪的数量除以6，这样它们就会在必要的时候看起来既小又大。

• 将一种情绪的最大数量限制在24

在用户界面中，我添加了一个部分来显示演示它的人的图片，展示他们的品牌或网站。

可以在第412行的代码中对其进行调整：

您可能看不到其中实现的安全性，但是很容易在您的Node-red服务器中进行设置。

请查看此处：保护节点-red：node-red(nodered.org)。Securing Node-RED : Node-RED (nodered.org)

所有代码都可以在My GitHub中访问，这里。here

./目标

在您部署并设置好所有这些之后，最终产品将如下所示：

下面是一个简短的视频，它展示了部署此代码后可以做些什么：

Meraki系列-Meraki相机与AWS Rekognition集成-YouTubeMeraki Series — Meraki Camera Integration with AWS Rekognition — YouTube

希望你能利用这些知识来帮助你的生意，如果你这样做了，请告诉我！

./参考资料