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Utilizzo del Deep Learning per rendere più intelligente la videosorveglianza
Una startup sta rendendo il monitoraggio dei video domestici abbastanza intelligente da capire se un cane, un gatto o un pacco si sta dirigendo verso la tua passerella.
Camion , che offre un'app che consente a uno smartphone o un tablet di fungere da telecamera di sorveglianza e funziona con alcune singole telecamere, utilizza già il machine learning per evidenziare gli eventi più significativi catturati dalla telecamera di un utente quel giorno e per consentire agli utenti di cercare veicoli e passanti mentre vanno e vengono.
Ma a partire da questa settimana, Camio sta espandendo il suo uso di reti neurali artificiali, una tecnica di apprendimento automatico che attinge al modo in cui le reti di neuroni nel cervello si adattano alle nuove informazioni, per consentire agli utenti di cercare nelle loro registrazioni diversi più difficili da identificare oggetti come gatti, cani, biciclette, camion e pacchi.
Le persone possono anche impostare avvisi per sapere quando queste cose sono state catturate su pellicola e un'integrazione con il servizio di attivazione della risposta online IFTTT (Se questo, allora quello) consentirà loro di impostare azioni preprogrammate che vengono messe in moto da ciò che vede la fotocamera collegata a Camio. (Ad esempio, potresti ordinarlo per chiamare il tuo smartphone quando un gatto si avvicina alla tua porta tra le 2:00 e le 6:00)
Il cofondatore e CEO di Camio Carter Maslan afferma che le nuove etichette degli oggetti e l'integrazione IFTTT dovrebbero essere disponibili martedì e che Camio aggiungerà più termini ricercabili nel tempo.
La chiave sta nel trovare una soglia in cui sia sufficientemente precisa, dice Maslan.
Mentre alcune altre videocamere di sorveglianza dei consumatori come Nest Cam possono inviare agli utenti avvisi basati su movimento, suono e rilevamento del volto, l'uso del deep learning potrebbe portare a osservazioni molto più sfumate di ciò che viene captato dall'obiettivo di una videocamera.
Camio, con sede a San Mateo, in California, determina che qualcosa che viene registrato dalla telecamera di un utente è interessante rilevando una quantità significativa di movimento in una scena. Maslan afferma che l'azienda attualmente utilizza reti neurali con ogni videocamera che vota contemporaneamente su ciò che pensa che l'utente considererebbe interessante. La tecnologia viene dimostrata giusta o sbagliata in base ai video che l'utente alla fine apre, riproduce ed elimina. Gli utenti possono aiutare il sistema ad apprendere dando alle clip un pollice in su o in giù.
Maslan afferma che il lavoro di calcolo più pesante, e quindi il più costoso, consiste nel capire esattamente cosa sta succedendo all'interno dei frammenti di video che sono determinati a essere interessanti. In genere, dice, si tratta di circa un minuto di filmati ogni giorno, quindi Camio usa solo le reti neurali per analizzare ulteriormente quel pezzo di video, piuttosto che sgobbare attraverso ciò che è stato girato durante l'intera giornata.
Invece di ore e ore di registrazioni, alla fine non puoi nemmeno guardare il video e ottenere solo le informazioni di cui hai bisogno, dice.
Non sarà gratuito, però. Fino a questa settimana Camio permetteva agli utenti di trasmettere in streaming e archiviare un mese di video da una singola videocamera senza pagare; a partire da questa settimana, afferma Maslan, la società continuerà a consentire agli utenti di eseguire lo streaming gratuitamente, ma addebiterà $ 9 per videocamera al mese per registrare e riprodurre video.