随着COVID-19流行延伸到秋天,它继续颠覆的通常规则工作,旅游、教育和日常生活。虽然具体指导不同国家之间,州,甚至城市如何安全地导航之前常规活动,某些安全措施防止病毒的传播是普遍的。例如,必须戴上面具,保持社会疏远,呆在家里,如果你表现出症状或认为你已经暴露,并定期清洁表面。我们共同的责任,遵循这些常识指南,但也需要政府,企业,学校,和其它大型组织大规模寻找实现它们的方法。这是一个地方AWS客户和合作伙伴正在加大,使用云的开发和部署新服务,可以帮助很多人,以避免感染。他们的努力是至关重要的,让我们通过一些最严重的影响的COVID-19和准备我们应对未来疾病的暴发。
大型公共场所,如商店、酒店、交通枢纽、办公室等场所,人们聚集构成的挑战重新给他们巨大的面积和高容量的人通过他们。清洗自动化加上改进的安全技术,如温度检测传感器和光学亭已成为可行的方法来保持公共场所尽可能安全。脑公司,机器人技术先驱基于AWS,部署自治的地板清洁装置在零售场所、机场、和医院,进行频繁的清洁。公司捐赠价值160万美元的机器人和服务期间COVID-19这样重要的企业可以使用免费清洗机器人。与此同时,澳大利亚的Elenium自动化在自助服务自动化是利用其丰富的经验来帮助人们避免接触传统个性化的表面在公共场所,如机场登机亭和医疗设施。Elenium的光学技术,结合使用AWS的声音和面部识别工具来识别和处理用户请求。另外,病毒感染的指标包括体温、心率、呼吸率可以提高检测国旗可能生病之前个人董事会飞机或进入一个同样包含空间。同样,计算机视觉专家Bigmate适应系统Thermy被动检查人们进入一个建筑呼吁潜在的健康风险。Thermy使用热的结合摄像头,AWS物联网,和机器学习服务发现如果一个人有一个体温升高,和可以观察到的温度多个人同时,即使他们都在运动,敏感+ / - 0.2度。
在许多步骤采取对抗病毒,社会距离被认为是最有效的方法之一缓缓蔓延。技术可以帮助企业主监测遵守社会距离准则和干预必要时执行它,这样他们可以安全地保持开放。AWS的客户iViu室内定位技术,开发技术,适应它的匿名数据收集技术,研究客户在零售商店购物模式也监控客户交通模式在杂货店,写字楼和购物中心。通过监测指定区域内建筑的入住率,存储可以有效地管理存储交通,确保顾客坚持社会距离的指导方针。澳大利亚的开发的相关技术释放生活机器学习应用它专有的解决方案是建立在AWS提取视觉数据从现有的相机在城市基础设施和企业计算数量和密度的直播视频。系统可以识别拥挤,分析趋势,甚至提醒当地政府部门和运输部门通过文字的人聚集在近距离穿越一个阈值,这样那些当局可以要求这些人展开或关闭某些地区。
虽然目前尚不清楚当员工将在大量回到工作的地方,很明显,当他们到达工作场所将会迥然不同。需要社会距离和别人分开旅行的个人偏好,将意味着通勤可能采取不同的形状,与走路,骑自行车,驾驶变得更受欢迎。
正如我们预测冒险回到世界,很高兴知道有公司创新帮助我们这样做安全的新方法。利用AWS的适应性和规模,构建技术骨干,这将使我们回到工作和学校,与朋友和家人团聚,即使是最平凡的差事而降低我们的风险敞口。
AWS的了解其他方面,我们的客户,和我们的合作伙伴是导致COVID-19响应世界各地,请AWS访问博客和AWS COVID-19响应页面。
