Royal Caribbean如何使用计算机视觉来跟踪其船上的自助餐人群

皇家加勒比海的海洋光谱 - 世界上第三大游轮总吨位 - 在其九个晚上的亚洲航行中可容纳6,000多名船员和2,500名船员。这是一个很大的嘴巴,特别是在港口之前的早晨,当成群的乘客在下车前吃早餐。

那么,船员如何在不影响客人体验的情况下保持平稳运转?计算机视觉起着重要作用 - 它是人工智能的子领域,可帮助计算机“看到”数码照片,视频和其他媒体中的物体。就皇家加勒比海采用它而言,它使客户和员工能够密切关注船上最高的船上用餐目的地的人群拥挤情况。

“我们不希望客人在船上的第一次体验排队等待,”Levatas的项目经理和首席用户体验战略家David Milone说道,他是一家人工智能咨询公司,与Royal Carribean合作实施人工智能人员 - 与微软合作建立的计数系统。“我们[看着]我们可以获得最大的收益。”

Milone和团队在Windjammer开始缩小规模,这是一个自助式市场,在皇家加勒比海的大部分船只中都有,这些都是每个度假套餐的一部分。它非常受欢迎 - Windjammer可以容纳超过1,000名顾客 - 它配备了相同的连接安全摄像头,可以监控海洋频谱的其他高价值资产。

中央电视台最终为团队的优势发挥了作用。他们注释了从他们捕获的成千上万的图像,以训练计算机视觉算法识别人,甚至那些被墙壁,桌子和椅子部分遮挡的人。

一个巨大的挑战是消除死区 - 即算法可能错过乘客的地方 - 同时在摄像机扭曲图像扭曲的鱼眼镜头的限制下工作。那并不是球队唯一能够应对的阻挡者;海上不可靠的连接意味着该算法一旦经过培训,就必须在本地计算机而不是远程机器库上摄取新的镜头。

连接问题的解决方案最终成为为AI工作负载量身定制的在线服务器,这为团队用于使系统适应其他船舶上的Windjammer位置的再培训管道奠定了基础。(皇家加勒比现在有三艘装有这种服务器的船只。)该系统并不完美,米洛尼承认 - 它可以达到约90%的准确度,图像包含80人或更少 - 但是人群密度更高的工作正在进行中,而且团队最近试用了一个更有效的模型,跟踪场地入口和出口,而不是整个区域。

“[有了这些数据,我们]可以说人们如何等待进入每个场所[并]开始引导客人去哪里,”Milone说,“我们也可以将这些数据提供给我们的战略团队。 ”

Royal Carribean对AI的投资超越了人群分析。邮轮采用配备计算机视觉的摄像头,可以识别旅客登船时的情况,减少了手动验证旅行证件的需求。另一个机器学习系统帮助Royal Carribean的食品服务团队做出关于订单的决定,以确保将浪费保持在最低限度。最近,该公司开始试用一个聊天机器人,让乘客可以询问有关活动和目的地的问题。