211service.com
Använd Deep Learning för att göra videoövervakning smartare
En startup gör hemvideoövervakning smart nog att ta reda på om en hund, katt eller ett paket är på väg uppför din gångväg.
Lastbil , som erbjuder en app som låter en smartphone eller surfplatta fungera som en övervakningskamera och fungerar med vissa enskilda kameror, använder redan maskininlärning för att peka ut de viktigaste händelserna som fångats av en användares kamera den dagen och för att låta användare söka efter fordon och förbipasserande när de kommer och går.
Men från och med den här veckan utökar Camio sin användning av artificiella neurala nätverk – en maskininlärningsteknik som bygger på hur nätverk av neuroner i hjärnan anpassar sig till ny information – för att göra det möjligt för användare att söka i sina inspelningar efter flera svårare att identifiera föremål som katter, hundar, cyklar, lastbilar och paket.
Människor kan också ställa in varningar för att veta när dessa saker har fångats på film, och en integration med den online svarsutlösande tjänsten IFTTT (If This, Then That) låter dem ställa in förprogrammerade åtgärder som sätts i rörelse av vad den Camio-anslutna kameran ser. (Du kan till exempel beställa den att ringa din smartphone när en katt närmar sig din dörr mellan 02.00 och 06.00)
Camios medgrundare och vd Carter Maslan säger att de nya objektetiketterna och IFTTT-integrationen förväntas vara tillgängliga på tisdag, och att Camio kommer att lägga till fler sökbara termer med tiden.
Nyckeln är att hitta en tröskel där den är tillräckligt exakt, säger Maslan.
Medan vissa andra konsumentövervakningskameror som Nest Cam kan skicka användarvarningar baserat på rörelse-, ljud- och ansiktsdetektering, kan användningen av djupinlärning leda till mycket mer nyanserade observationer av vad som fångas upp av en kameralins.
Camio, baserat i San Mateo, Kalifornien, avgör att något som spelas in av en användares kamera är intressant genom att detektera en betydande mängd rörelse i en scen. Maslan säger att företaget för närvarande använder neurala nätverk med varje videokamera som samtidigt röstar om vad de tror att användaren skulle anse som intressant. Tekniken har bevisats rätt eller fel baserat på videor som användaren så småningom öppnar, spelar upp och raderar. Användare kan hjälpa systemet att lära sig genom att ge klippen tummen upp eller ner.
Maslan säger att det tyngsta beräkningsarbetet – och därför det dyraste – handlar om att ta reda på exakt vad som händer inom de videobitar som är fast beslutna att vara intressanta. Vanligtvis, säger han, handlar det om ungefär en minuts film varje dag, så Camio använder bara neurala nätverk för att ytterligare analysera den biten av video, snarare än att gå igenom det som spelades in under hela dagen.
Istället för timmar och timmar av inspelningar kan man i slutändan inte ens titta på videon och bara få den information man behöver, säger han.
Det blir dock inte gratis. Fram till denna vecka gjorde Camio det möjligt för användare att streama och lagra en månads video från en enda kamera utan att betala; från och med den här veckan, säger Maslan, kommer företaget att fortsätta låta användare streama gratis, men det kommer att debitera $9 per kamera och månad för att spela in och spela upp video.