總部設(shè)在了加州圣馬特奧的Camio公司提供了一個應用程序，可以讓智能手機或平板電腦安裝后充當視頻監(jiān)視器，并配合一些獨立的攝像頭一起使用。Camio已經(jīng)可以使用機器學習指出當天由用戶的攝像頭所捕獲的內(nèi)容中，哪些活動事件比較值得關(guān)注，并可以讓用戶搜索來來往往的車輛和路人。
不過從本周開始，Camio擴大了利用其人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用范圍——機器學習技術(shù)利用了與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的方式來適應新的信息，以便用戶能夠搜索他們所錄制的內(nèi)容中一些難以識別的物體，如貓咪、狗狗、自行車、卡車和包裹。
用戶還可以設(shè)置提醒以便能夠盡快知道這些東西已經(jīng)進入了畫面中，并可以和在線響應觸發(fā)服務IFTTT進行整合。有了IFTTT的幫助，用戶可以設(shè)置一些預觸發(fā)的行動，當與Camio連接的攝像頭捕捉到相應畫面時再觸發(fā)一些行動(例如，當貓咪在凌晨2點到早上6點之間接近了你家門，用戶可以讓Camio給你的智能手機撥打電話提醒你，以幫助那些走失或無家可歸的貓咪)。
CamioCEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人CarterMaslan表示，全新的物體識別和IFTTT整合功能即將推出，隨著時間的推移Camio將增加更多可搜索的項目。
雖然一些其他的消費類監(jiān)控攝像機(如NestCam)可以根據(jù)運動、聲音和人臉檢測等方式向用戶發(fā)出警報，但是采用深度學習可以給攝像頭拍攝的內(nèi)容帶來更加細致入微的觀察。
前文講到了Camio會自動指出攝像頭所拍攝的畫面中哪些事件更加值得關(guān)注，其原理是會通過檢測場景中大量的運動來判斷，由用戶使用的攝像頭所記錄下來的哪些內(nèi)容更加重要。Maslan表示，他們公司目前在每個視頻攝像頭所拍攝的內(nèi)容中都使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時他們會對用戶是否會認為這個視頻很有趣而進行投票表決。該技術(shù)還會基于用戶最終打開、播放和刪除等操作而被證明剪輯是否正確，用戶也可以通過給這個剪輯出來的視頻點贊的方式來幫助系統(tǒng)進一步學習。
Maslan表示，將繁重的工作交給計算機就可以更快弄清楚究竟視頻中發(fā)生了什么，并能夠判斷哪些內(nèi)容比較有趣。通常情況下，每天拍攝的內(nèi)容中有價值的東西只有幾分鐘，所以Camio利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步分析視頻，而不是讓用戶完整回顧一整天的內(nèi)容。
取代了一小時接著一小時的視頻，他們的目標是讓用戶最終連視頻都可以不用看，僅僅通過幾張截圖就能夠獲得所需要的信息。
當然，這項服務并不會是免費的。在這個星期之前，Camio允許用戶免費從單個攝像頭上遠程流媒體觀看和存儲一個月的視頻;但從本周開始，該公司將繼續(xù)讓用戶免費遠程流媒體觀看，不過將收取每個攝像頭9美金的費用用于錄制和回放視頻。
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