錆の画像認識に基づく会議監視システム

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コンフカウントについて

Conf-CountはRustの会議モニタリングシステムで、S3やRekognitionのようなAWSサービスを使い、Rustアプリケーションを通して送信された2つの画像の類似度スコアを取得します。このプロジェクトの全体的な目標は、会議の出席者を監視し、組織で開催されたすべての会議を追跡することである。

このプロジェクトは画像認識に基づいており、AWS Rekognition Serviceを使用して、すべての登録ユーザーの画像を現在のユーザーの画像と比較します。登録ユーザーが会議に出席できない場合、彼の会議ステータスは欠席のままとなり、そのユーザーにステータスとトーク内容とともにメールが送信されます。

課題

私たちが直面した主な問題は以下の通りである：

ソリューション

AWSのRekognitionとのインタラクションは、Runtimeに関連するエラーを投げるため、Rust Programmingでは非常に困難であった。そこで、Tokioランタイム(tokio::runtime::Runtime)を提供し、そのRekognitionスレッドを(futures::sync::oneshot::spawn)メソッドにスポーンすることで、RekognitionサービスのCompareFaces APIと連携できるようにした。

RPiカメラを非同期でトリガーするのは正しい判断ではなかった。なぜなら、非同期タスクなので、プログラムは以前にキャプチャした画像で動作し、新しい画像はまだ処理中だからだ。そこで、このトリガーカメラを同期式にして、常に現在の画像を取得できるようにすることにした。マルチパートの処理は思ったほど簡単ではなかったので、(futures::stream)と(actix-web::multipart)を使ってマルチパートのリクエストを処理することにした。