Utilisation du Deep Learning pour rendre la vidéosurveillance plus intelligente

Une startup rend la surveillance vidéo à domicile suffisamment intelligente pour déterminer si un chien, un chat ou un colis se dirige vers votre allée.

Camion , qui propose une application qui permet à un smartphone ou une tablette d'agir comme une caméra de surveillance et fonctionne avec certaines caméras individuelles, utilise déjà l'apprentissage automatique pour signaler les événements les plus significatifs capturés par la caméra d'un utilisateur ce jour-là et pour permettre aux utilisateurs de rechercher des véhicules et des passants comme ils vont et viennent.

Mais à partir de cette semaine, Camio étend son utilisation des réseaux de neurones artificiels - une technique d'apprentissage automatique qui s'appuie sur la façon dont les réseaux de neurones du cerveau s'adaptent aux nouvelles informations - pour permettre aux utilisateurs de rechercher dans leurs enregistrements plusieurs éléments plus difficiles à identifier. des objets comme des chats, des chiens, des vélos, des camions et des colis.

Les gens peuvent également configurer des alertes pour savoir quand ces choses ont été capturées sur film, et une intégration avec le service de déclenchement de réponse en ligne IFTTT (If This, Then That) leur permettra de configurer des actions préprogrammées qui sont mises en mouvement par ce que voit la caméra connectée à Camio. (Par exemple, vous pouvez lui commander d'appeler votre smartphone lorsqu'un chat s'approche de votre porte entre 2h et 6h).

Le cofondateur et PDG de Camio, Carter Maslan, a déclaré que les nouvelles étiquettes d'objet et l'intégration IFTTT devraient être disponibles mardi, et que Camio ajoutera plus de termes de recherche au fil du temps.

La clé est de trouver un seuil suffisamment précis, dit Maslan.

Alors que certaines autres caméras de surveillance grand public comme Nest Cam peuvent envoyer des alertes aux utilisateurs en fonction de la détection de mouvement, de son et de visage, l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pourrait conduire à des observations beaucoup plus nuancées de ce qui est capté par un objectif de caméra.

Camio, basé à San Mateo, en Californie, détermine que quelque chose enregistré par la caméra d'un utilisateur est intéressant en détectant une quantité importante de mouvement dans une scène. Maslan dit que la société utilise actuellement des réseaux de neurones avec chaque caméra vidéo qui votent simultanément sur ce qu'ils pensent que l'utilisateur considérerait comme intéressant. La technologie s'avère juste ou fausse en fonction des vidéos que l'utilisateur ouvre, lit et supprime éventuellement. Les utilisateurs peuvent aider le système à apprendre en donnant aux clips un pouce vers le haut ou vers le bas.

Maslan dit que le travail de calcul le plus lourd - et donc le plus cher - consiste à déterminer exactement ce qui se passe dans les morceaux de vidéo qui sont jugés intéressants. En règle générale, dit-il, il s'agit d'environ une minute de séquences chaque jour, donc Camio utilise simplement des réseaux de neurones pour analyser plus en détail ce morceau de vidéo, plutôt que de parcourir ce qui a été tourné toute la journée.

Au lieu d'heures et d'heures d'enregistrements, vous ne pouvez même pas regarder la vidéo et simplement obtenir les informations dont vous avez besoin, dit-il.

Ce ne sera pas gratuit, cependant. Jusqu'à cette semaine, Camio permettait aux utilisateurs de diffuser et de stocker un mois de vidéo à partir d'une seule caméra sans payer ; à partir de cette semaine, dit Maslan, la société continuera à permettre aux utilisateurs de diffuser gratuitement, mais elle facturera 9 $ par caméra et par mois pour enregistrer et lire des vidéos.

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