Kamera + Deep learning = Fremtidens Shuffleboard

På kontoret har vi Shuffleboard som er flittig i bruk. Det som ofte skal være en liten avkobling, ender fort i intense kamper hvor millimetre er avgjørende for om man vinner eller ikke.

Siden dette er en populær aktivitet på kontoret, så ble det også dratt inn som tema i en av våre fagrupper. Hvordan kan vi bruke teknologi i en god kombinasjon med noe som er så analogt?

Svaret fant vi i Amazon sin Deeplens. Amazon DeepLens har innebygd maskinlæringsteknologi og et kraftig kamera som tar både videoer og bilder. Den kan gjenkjenne og analysere objekter, ansikter og ulike scenarioer i sanntid.

DeepLens gir utviklere muligheten til å bruke egne bilder og data til å trene og tilpasse modellene for objektgjenkjenning. Så vi trente opp modellen med bilder fra alle mulige scenarioer på shuffleboardet, for å lære den opp til å kjenne igjen hvem som fikk poeng i de ulike rundene. Kameraet observerer nå shuffleboard-spillingen i sanntid og resultater sendes så videre til vår egen Shuffleboard leaderboard løsning. Så nå har vi full kontroll på hvem som leder turneringer og 1 vs 1 kampene på kontoret.