Machine Learning Mask

ML MASK - Es un servicio de Machine Learning que va a permitir a nuestros clientes automatizar la manera de detectar personas que tienen tapabocas puesto en su rostro, con el objetivo de tener un mayor control en un lugar determinado de que personas ingresan y que estén cumpliendo con el protocolo de Bioseguridad que afrontamos en estos tiempos de pandemia.

Arquitectura

Nuestros servicios de ML esta construido bajo una arquitectura orientada a APIs, lo que va permitir que cualquier tipo de tecnología que soporte consumo de servicios REST, pueda acceder a nuestras funcionalidades.

Las tecnologías mas comunes que podrán integrarse con nuestros End-Points son Python, NodeJS, Java, .Net(C#,VB), C++ y tecnologias Front-End como VueJS, AngularJS, ReactJS.

Con todo este panorama, podemos llevar la inteligencia artificial a cualquier entorno delegando la parte mas compleja en nuestras APIs para el procesamiento de ML.

Metodologia de procesamiento ML

Nuestros microservicios, trabajan de la mano con la mejor tecnología para ofrecer una rápida respuesta en el procesamiento de una imagen dando como respuesta en poco segundos el resultado esperado con un margen de error mínimo en la mayoría de los casos.

Utilizamos los mejores Frameworks de procesamiento de imágenes y desarrollo de redes neuronales, para ofrecer modelos predictivos mas eficaces y de rápida respuesta.

Ofrecemos a nuestros clientes instancias exclusivas donde se dará respuesta rápida sin afectar rendimiento por peticiones de otros clientes, lo que nos permite garantizar una alta escalabilidad y respuesta en nuestros servicios.

Seguridad

A nivel de seguridad, facilitaremos a los clientes que deseen hacer uso de nuestros End-Points, una API KEY única, que permitirá consumir cada servicio de Machine Learning. El API KEY no debe proporcionarse a extraños o personas ajenas a la organización o persona que contacte nuestros servicios.

Adicionalmente proporcionamos otra forma de autenticación mediante JWT(Json Web Token), en caso de que nuestros clientes deseen una autenticación con usuario y clave. Adicionalmente la opción de crear mas de una cuenta con permisos.

API - Parametros de entrada con API KEY

Para consumir nuestra API de detección de tapabocas, solo es necesario tener la API KEY que proveemos al contratar nuestro servicio, y la imagen a procesar para realizar el análisis con el modelo de Machine Learning.

API - Parametros de entrada con JWT

En caso de que se elija el método de autenticación con JWT, solo sera necesario tener un usuario y clave. Una vez la autenticación sea correcta, devolveremos un token que servira para consumir los demás servicios.

Ejecutando el servicio

Debemos de seguir los siguientes pasos utilizando la siguiente API KEY eiWee8ep9due4deeshoa8Peichai8Eih , la cual es de prueba y no es para uso en entornos productivos. No garantizamos con la API KEY proporcionada en esta documentación, el 100% de disponibilidad.

1. Ingresamos a la siguiente URL: http://104.154.156.107:5000/doc/
2. Agregamos la API KEY
3. Escogemos una imagen de nuestro equipo Windows, Linux o Mac.
4. Damos click en ejecutar.

Con lo anterior se tiene algo como lo siguiente:

Una vez demos click en ejecutar, obtendremos como resultado el siguiente JSON:

{
    basee64: "Codigo en Base64 para ser interpretado",
    mask:"Obtiene el valor 'Mask' en caso de que la persona tenga la mascara puesta",
    value:"Porcentaje de efectividad"
}

En caso de que deseemos probar por linea de comandos la API, pueden ingresar lo siguiente, teniendo en cuenta que deben proporcionar la ruta de la imagen:

curl -X POST "http://104.154.156.107:5000/api/mask/apikey" -H "accept: application/json" -H "x-api-key: eiWee8ep9due4deeshoa8Peichai8Eih" -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "images=@tapa.jpg;type=image/jpeg"

Teniendo claro lo explicado anteriormente, podrán integrar esta funcionalidad en diversas soluciones digitales para su negocio o compañía.