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Uso del aprendizaje profundo para hacer que la videovigilancia sea más inteligente
Una startup está haciendo que el monitoreo de video en el hogar sea lo suficientemente inteligente como para determinar si un perro, un gato o un paquete se dirige hacia su pasarela.
Camio , que ofrece una aplicación que permite que un teléfono inteligente o tableta actúe como una cámara de vigilancia y funciona con algunas cámaras individuales, ya utiliza el aprendizaje automático para señalar los eventos más significativos capturados por la cámara de un usuario ese día y permitir que los usuarios busquen vehículos y transeúntes. como van y vienen.
Pero a partir de esta semana, Camio está expandiendo su uso de redes neuronales artificiales, una técnica de aprendizaje automático que se basa en la forma en que las redes de neuronas en el cerebro se adaptan a la nueva información, para permitir a los usuarios buscar en sus grabaciones varios datos más difíciles de identificar. objetos como gatos, perros, bicicletas, camiones y paquetes.
Las personas también pueden configurar alertas para saber cuándo estas cosas se han capturado en la película y una integración con el servicio de activación de respuestas en línea. IFTTT (If This, Then That) les permitirá configurar acciones preprogramadas que se ponen en marcha por lo que ve la cámara conectada a Camio. (Por ejemplo, puede ordenarle que llame a su teléfono inteligente cuando un gato se acerque a su puerta entre las 2 a. m. y las 6 a. m.)
El cofundador y director ejecutivo de Camio, Carter Maslan, dice que se espera que las nuevas etiquetas de objetos y la integración de IFTTT estén disponibles el martes, y que Camio agregará más términos de búsqueda con el tiempo.
La clave está en encontrar un umbral donde sea lo suficientemente preciso, dice Maslan.
Si bien algunas otras cámaras de vigilancia para el consumidor, como Nest Cam, pueden enviar alertas a los usuarios basadas en el movimiento, el sonido y la detección de rostros, el uso del aprendizaje profundo podría conducir a observaciones mucho más matizadas de lo que capta la lente de la cámara.
Camio, con sede en San Mateo, California, determina que algo que está grabando la cámara de un usuario es interesante al detectar una cantidad significativa de movimiento en una escena. Maslan dice que la compañía actualmente usa redes neuronales con cada cámara de video que al mismo tiempo vota sobre lo que cree que el usuario consideraría interesante. Se demuestra que la tecnología es correcta o incorrecta en función de los videos que el usuario finalmente abre, reproduce y elimina. Los usuarios pueden ayudar al sistema a aprender dando a los clips un pulgar hacia arriba o hacia abajo.
Maslan dice que el trabajo computacional más pesado, y por lo tanto el más costoso, consiste en descubrir exactamente qué sucede dentro de los fragmentos de video que se determina que son interesantes. Por lo general, dice, se trata de aproximadamente un minuto de metraje cada día, por lo que Camio solo usa redes neuronales para analizar más a fondo ese fragmento de video, en lugar de revisar lo que se filmó durante todo el día.
En lugar de horas y horas de grabaciones, en última instancia, ni siquiera puede ver el video y solo obtener la información que necesita, dice.
Sin embargo, no será gratis. Hasta esta semana, Camio permitía a los usuarios transmitir y almacenar el video de un mes desde una sola cámara sin pagar; A partir de esta semana, dice Maslan, la compañía continuará permitiendo que los usuarios transmitan de forma gratuita, pero cobrará $ 9 por cámara por mes para grabar y reproducir video.