Abode использует Amazon Rekognition Streaming Video Events для предоставления уведомлений в режиме реального времени своим клиентам умного дома.

Жилые системы (Abode) предлагает домовладельцам комплексный набор самодельных решений для домашней безопасности, которые можно настроить за считанные минуты и которые позволяют домовладельцам обеспечить безопасность своей семьи и имущества. С момента запуска компании в 2015 году встроенные в камеру датчики обнаружения движения играют важную роль в решении Abode, позволяя клиентам получать уведомления и следить за своим домом из любого места. Проблема с обнаружением движения на основе камеры заключается в том, что большой процент (до 90%) уведомлений запускается из-за незначительных событий, таких как ветер, дождь или проезжающие автомобили. Компания Abode хотела решить эту проблему и предоставить своим клиентам высокоточные интеллектуальные уведомления.

Abode является пользователем AWS с 2015 года, используя преимущества нескольких сервисов AWS для хранения, вычислений, баз данных, Интернета вещей и потоковой передачи видео для своих решений. Компания Abode обратилась к AWS, чтобы узнать, как они могут использовать сервисы компьютерного зрения AWS для встраивания интеллектуальных уведомлений в свое решение домашней безопасности для своих клиентов. Оценив их варианты, Обитель решил использовать События потокового видео Amazon Rekognition, недорогая, полностью управляемая служба искусственного интеллекта с малой задержкой, которая может обнаруживать такие объекты, как люди, домашние животные и посылки, в режиме реального времени в видеопотоках с подключенных камер.

«Мы всегда сосредоточены на выборе технологий, которые обеспечивают ценность для наших клиентов и обеспечивают быстрый рост при сохранении низких затрат. С помощью Amazon Rekognition Streaming Video Events мы могли запустить обнаружение людей, домашних животных и посылок за небольшую часть затрат на разработку всего самостоятельно».

– Скотт Бек, технический директор Abode Systems.

Умные уведомления для сегмента подключенного домашнего рынка

Компания Abode осознала, что для того, чтобы предложить своим клиентам наилучшие возможности интеллектуальных уведомлений о потоковом видео, им нужны высокоточные, но недорогие и масштабируемые решения потокового компьютерного зрения, которые могут обнаруживать объекты и события, представляющие интерес, в режиме реального времени. Взвесив альтернативы, Abode положилась на свои отношения с AWS, чтобы протестировать Amazon Rekognition Streaming Video Events. В течение нескольких недель Abode удалось развернуть бессерверное, хорошо спроектированное решение, объединяющее десятки тысяч камер.

«Каждый раз, когда камера обнаруживает движение, мы передаем видео в Amazon Kinesis Video Streams и запускаем API Amazon Rekognition Streaming Video Events, чтобы определить, действительно ли в потоке был человек, домашнее животное или посылка, — говорит Бек. «Наши клиенты умных домов получают уведомления в режиме реального времени, когда Amazon Rekognition обнаруживает интересующий объект или действие. Это помогает нам отфильтровать шум и сосредоточиться на том, что важно для наших клиентов — на качественных уведомлениях».

События потокового видео Amazon Rekognition

Amazon Rekognition Streaming Video Events обнаруживает объекты и события в видеопотоках и возвращает обнаруженные метки, координаты ограничивающей рамки, увеличенные изображения обнаруженного объекта и метки времени. С помощью этой услуги такие компании, как Abode, могут доставлять своевременные и действенные интеллектуальные уведомления только тогда, когда в кадре видео обнаруживается желаемая метка, такая как человек, домашнее животное или посылка. Для получения дополнительной информации см. Руководство для разработчиков событий Amazon Rekognition Streaming Video Events.

«Для нас это было несложно, мы не хотели создавать и поддерживать индивидуальную службу компьютерного зрения, — говорит Бек. «Мы обратились к экспертам из команды Amazon Rekognition. API Amazon Rekognition Streaming Video Events точны, масштабируемы и легко интегрируются в наши системы. Интеграция поддерживает наши функции интеллектуальных уведомлений, поэтому вместо того, чтобы клиент получал 100 уведомлений в день, каждый раз, когда срабатывает датчик движения, он получает только два или три интеллектуальных уведомления, когда в видеопотоке присутствует интересующее событие».

Обзор решения

Цель Abode состояла в том, чтобы повысить точность и полезность уведомлений об обнаружении движения на основе камеры для своих клиентов, обеспечив высокоточное обнаружение этикеток с использованием существующей технологии камеры. Это означало, что клиентам Abode не нужно было покупать дополнительное оборудование, чтобы воспользоваться преимуществами новых функций, а Abode не нужно было разрабатывать и поддерживать индивидуальное решение. На следующей диаграмме показана интеграция Abode с Amazon Rekognition Streaming Video Events.

Решение состоит из следующих шагов:

1. Интеграция видеопотоков Amazon Kinesis с Amazon Rekognition - Обитель уже использовала Видеопотоки Amazon Kinesis для простой потоковой передачи видео в реальном времени с таких устройств, как дверные видеозвонки, внутренние и наружные камеры, на AWS. Они просто интегрировали Kinesis Video Streams с Апостол для облегчения анализа потокового видео в реальном времени.
2. Укажите продолжительность видео – С помощью Amazon Rekognition Abode может контролировать, сколько видео необходимо обрабатывать для каждого события движения. Amazon Rekognition позволяет указать продолжительность видеоклипов в диапазоне от 0 до 120 секунд (по умолчанию — 10 секунд) для каждого события движения. При обнаружении движения Amazon Rekognition начинает анализировать видео из соответствующего видеопотока Kinesis в течение определенной продолжительности. Это позволяет Abode гибко управлять своими затратами на машинное обучение (ML).
3. Выберите соответствующие ярлыки – С помощью Amazon Rekognition такие клиенты, как Abode, могут выбрать одну или несколько меток для обнаружения в прямых видеопотоках. Это сводит к минимуму ложные предупреждения о событиях движения камеры, отправляя уведомления только при обнаружении нужных объектов в кадре видео. Обитель выбрала обнаружение людей, домашних животных и посылок.
4. Сообщите Amazon Rekognition, куда отправлять уведомления – Когда Amazon Rekognition начинает обрабатывать видеопоток, он отправляет уведомление, как только обнаружен нужный объект, на Amazon Простая служба уведомлений (Amazon SNS), настроенный Abode. Это уведомление включает в себя обнаруженный объект, ограничивающую рамку, отметку времени и ссылку на указанный Обитель. Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3) ведро с увеличенным изображением обнаруженного объекта. Затем Abode использует эту информацию для отправки домовладельцу соответствующих интеллектуальных предупреждений, таких как «Посылка была обнаружена в 12:53» или «Домашнее животное обнаружено на заднем дворе».
5. Отправка уведомлений о срабатывании обнаружения движения – Всякий раз, когда смарт-камера обнаруживает движение, Abode отправляет триггер в Amazon Rekognition, чтобы начать обработку видеопотоков. Amazon Rekognition обрабатывает применимый видеопоток Kinesis для конкретных объектов и в течение заданной продолжительности. При обнаружении нужного объекта Amazon Rekognition отправляет уведомление в частную тему SNS Abode.
6. Интеграция с Alexa или другими голосовыми помощниками (опционально) – Обитель также интегрировала эти уведомления с Навыки Alexa Smart Home чтобы включить объявления Alexa для своих пользователей. Всякий раз, когда они получают уведомление от Amazon Rekognition Streaming Video Events, Abode отправляет эти уведомления в Alexa для предоставления звуковых объявлений от устройств Echo, таких как «Посылка обнаружена у входной двери».

Заключение

Сегмент рынка подключенной домашней безопасности является динамичным и развивающимся, что обусловлено растущей потребностью потребителей в безопасности, удобстве и развлечениях. Клиенты AWS, такие как Abode, внедряют инновации и добавляют новые возможности машинного обучения в свои решения для обеспечения безопасности умного дома для своих потребителей. Распространение технологий камер и потокового видео только начинается, и управляемые сервисы компьютерного зрения, такие как Amazon Rekognition Streaming Video Events, прокладывают путь к новым возможностям интеллектуальной потоковой передачи видео на рынке домашней автоматизации.

Чтобы узнать больше, проверьте События потокового видео Amazon Rekognition и руководство разработчика.

Об авторах

Майк Эймс является главным архитектором прикладных решений AI/ML в AWS. Он помогает компаниям использовать услуги машинного обучения и искусственного интеллекта для борьбы с мошенничеством, расточительством и злоупотреблениями. В свободное время он катается на горном велосипеде, занимается кикбоксингом или играет во фрисби со своей собакой Максом.

Пратьюша Черуку является главным менеджером по продуктам AI/ML Computer Vision в AWS. Она занимается созданием мощных, простых в использовании сервисов для анализа изображений и видео на основе глубокого обучения без кода или с малым количеством кода для клиентов AWS. Помимо работы, она увлекается музыкой, караоке, рисованием и путешествиями.

Дэвид Робо является главным специалистом WW GTM по компьютерному зрению AI/ML в Amazon Web Services. В этой должности Дэвид работает с клиентами и партнерами по всему миру, которые создают инновационные видеоустройства, продукты и услуги. Вне работы Дэвид страстно любит природу и рисует линии на волнах и снегу.

• Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
• КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
• Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/abode-uses-amazon-rekognition-streaming-video-events-to-provide-real-time-notifications-to-their-smart-home- клиенты/