Abode використовує Amazon Rekognition Streaming Video Events, щоб надавати сповіщення в режимі реального часу своїм клієнтам розумного дому

Системи проживання (Abode) пропонує власникам будинків повний набір рішень для домашньої безпеки своїми руками, які можна налаштувати за лічені хвилини та дають змогу власникам будинків убезпечити свою сім’ю та майно. З моменту запуску компанії в 2015 році вбудовані в камеру датчики виявлення руху відіграють важливу роль у рішенні Abode, дозволяючи клієнтам отримувати сповіщення та контролювати свої будинки з будь-якого місця. Проблема з виявленням руху на основі камери полягає в тому, що великий відсоток (до 90%) сповіщень ініціюється від незначних подій, таких як вітер, дощ або проїжджаючі автомобілі. Abode хотів подолати цю проблему і надати своїм клієнтам високоточні розумні сповіщення.

Abode є користувачем AWS з 2015 року, користуючись перевагами кількох служб AWS для зберігання, обчислень, баз даних, Інтернету речей і потокового відео для своїх рішень. Abode звернувся до AWS, щоб зрозуміти, як вони можуть використовувати послуги комп’ютерного зору AWS для вбудовування розумних сповіщень у своє рішення для домашньої безпеки для своїх клієнтів. Оцінивши їхні варіанти, Abode вирішив скористатися Потокове відео Amazon Rekognition, недорога, повністю керована служба штучного інтелекту з низькою затримкою, яка може виявляти такі об’єкти, як люди, домашні тварини та посилки в режимі реального часу на відеопотоках із підключених камер.

«Ми завжди зосереджені на тому, щоб вибирати технології, які забезпечують цінність для наших клієнтів і забезпечують швидке зростання, зберігаючи при цьому низькі витрати. За допомогою Amazon Rekognition Streaming Video Events ми могли б запустити виявлення людей, тварин і посилок за часткову вартість розробки всього самостійно».

– Скотт Бек, технічний директор Abode Systems.

Розумні сповіщення для сегмента підключеного домашнього ринку

Abode визнала, що для того, щоб запропонувати своїм клієнтам найкращий досвід інтелектуальних сповіщень для потокового відео, їм потрібні високоточні, але недорогі та масштабовані потокові рішення для комп’ютерного бачення, які можуть виявляти об’єкти та події, що представляють інтерес, у режимі реального часу. Зваживши альтернативи, Abode покладався на свої стосунки з AWS, щоб пілотувати Amazon Rekognition Streaming Video Events. Протягом кількох тижнів Abode зміг розгорнути безсерверне, добре продумане рішення, яке об’єднує десятки тисяч камер.

«Кожного разу, коли камера виявляє рух, ми транслюємо відео в Amazon Kinesis Video Streams і запускаємо API Amazon Rekognition Streaming Video Events, щоб визначити, чи справді в потоці була людина, домашня тварина або пакет», — каже Бек. «Наші клієнти розумного дому отримують сповіщення в режимі реального часу, коли Amazon Rekognition виявляє цікавий об’єкт або діяльність. Це допомагає нам відфільтрувати шум і зосередитися на тому, що важливо для наших клієнтів – якісних сповіщеннях».

Потокове відео Amazon Rekognition

Amazon Rekognition Streaming Video Events виявляє об’єкти та події у відеопотоках і повертає виявлені мітки, координати рамки, збільшені зображення виявленого об’єкта та позначки часу. За допомогою цієї послуги такі компанії, як Abode, можуть надсилати вчасні та ефективні розумні сповіщення лише тоді, коли у кадрі відео буде виявлено потрібну мітку, наприклад людину, домашню тварину або посилку. Для отримання додаткової інформації див Посібник розробника потокового відео подій Amazon Rekognition.

«Для нас це було просто, ми не хотіли створювати та підтримувати користувацьку послугу комп’ютерного зору», – каже Бек. «Ми звернулися до експертів з команди Amazon Rekognition. API потокового відео Amazon Rekognition є точними, масштабованими та їх легко впровадити в наші системи. Інтеграція підтримує наші функції розумних сповіщень, тому замість того, щоб клієнт отримував 100 сповіщень на день, кожен раз, коли спрацьовує датчик руху, вони отримують лише два або три розумних сповіщення, коли у відеопотоку є подія, що цікавить».

Огляд рішення

Мета Abode полягала в тому, щоб підвищити точність і корисність сповіщень про виявлення руху на основі камери для своїх клієнтів, забезпечуючи високоточне виявлення міток за допомогою існуючої технології камери. Це означало, що клієнтам Abode не доведеться купувати додаткове обладнання, щоб скористатися перевагами нових функцій, і Abode не доведеться розробляти та підтримувати індивідуальне рішення. Наступна діаграма ілюструє інтеграцію Abode з Amazon Rekognition Streaming Video Events.

Рішення складається з наступних кроків:

1. Інтегруйте відеопотоки Amazon Kinesis з Amazon Rekognition – Обитель уже користувався Відеопотоки Amazon Kinesis щоб легко транслювати відео в прямому ефірі з таких пристроїв, як відеодверні дзвінки та камери в приміщенні та на вулиці, на AWS. Вони просто інтегрували Kinesis Video Streams Amazon Rekognition для полегшення аналізу відеопотоку в прямому ефірі.
2. Вкажіть тривалість відео – Завдяки Amazon Rekognition Abode може контролювати, скільки відео потрібно обробити за подію руху. Amazon Rekognition дозволяє вказати тривалість відеокліпа від 0 до 120 секунд (за умовчанням — 10 секунд) на подію руху. Коли виявлено рух, Amazon Rekognition починає аналізувати відео з відповідного відеопотоку Kinesis протягом певної тривалості. Це дає Abode гнучкість, щоб краще керувати своїми витратами на висновок машинного навчання (ML).
3. Виберіть відповідні етикетки – Завдяки Amazon Rekognition клієнти, як-от Abode, можуть вибрати одну або кілька міток для виявлення в прямих відеопотоках. Це мінімізує помилкові сповіщення про події руху камери, надсилаючи сповіщення лише тоді, коли у відеокадрі виявлено потрібні об’єкти. Abode вибрав для виявлення людей, тварин і посилок.
4. Повідомте Amazon Rekognition, куди надсилати сповіщення – Коли Amazon Rekognition починає обробляти відеопотік, він надсилає сповіщення, щойно потрібний об’єкт буде виявлено на Служба простих сповіщень Amazon (Amazon SNS), налаштований Abode. Це сповіщення містить виявлений об’єкт, обмежувальну рамку, позначку часу та посилання на вказаний об’єкт Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) відро зі збільшеним зображенням виявленого об’єкта. Потім Abode використовує цю інформацію, щоб надсилати відповідні розумні сповіщення власнику будинку, наприклад «Пакунок виявлено о 12:53» або «Виявлено домашню тварину на задньому дворі».
5. Надсилайте сповіщення про тригер виявлення руху – Щоразу, коли розумна камера виявляє рух, Abode надсилає тригер до Amazon Rekognition, щоб почати обробку відеопотоків. Amazon Rekognition обробляє відповідний відеопотік Kinesis для певних об’єктів і визначеної тривалості. Коли потрібний об’єкт виявлено, Amazon Rekognition надсилає сповіщення в приватну тему SNS Abode.
6. Інтеграція з Alexa або іншими голосовими помічниками (необов’язково) – Abode також інтегрував ці сповіщення з Навички Alexa Smart Home щоб увімкнути оголошення Alexa для своїх користувачів. Щоразу, коли вони отримують сповіщення від Amazon Rekognition Streaming Video Events, Abode надсилає ці сповіщення в Alexa, щоб надати аудіосповіщення від пристроїв Echo, наприклад «Пакет виявлено біля вхідних дверей».

Висновок

Сегмент ринку безпеки підключеного будинку є динамічним і розвивається, керуючись підвищеною потребою споживачів у безпеці, зручності та розвагах. Клієнти AWS, як-от Abode, впроваджують інновації та додають нові можливості ML до своїх рішень безпеки розумного дому для своїх споживачів. Поширення технологій камер і потокового відео тільки починається, а керовані сервіси комп’ютерного зору, такі як Amazon Rekognition Streaming Video Events, прокладають шлях до нових можливостей розумного потокового відео на ринку домашньої автоматизації.

Щоб дізнатись більше, перевірте Потокове відео Amazon Rekognition та керівництво для розробників.

Про авторів

Майк Еймс є головним архітектором прикладних рішень AI/ML з AWS. Він допомагає компаніям використовувати послуги машинного навчання та штучного інтелекту для боротьби з шахрайством, марнотратством та зловживаннями. У вільний час ви можете знайти, як він катається на гірських велосипедах, кікбоксинг або грає у фрісбі зі своїм собакою Максом.

Пратьюша Черуку є головним менеджером по продуктам з AI/ML Computer Vision в AWS. Вона зосереджується на створенні потужних, простих у використанні сервісів для аналізу зображень і відео без коду/низького коду для клієнтів AWS. Поза роботою вона захоплюється музикою, караоке, живописом і подорожує.

Девід Робо є головним спеціалістом WW GTM з AI/ML Computer Vision у Amazon Web Services. У цій ролі Девід працює з клієнтами та партнерами по всьому світу, які створюють інноваційні відеопристрої, продукти та послуги. Поза роботою Девід захоплюється природою і вирізає лінії на хвилях і снігу.

• Coinsmart. Найкраща в Європі біржа біткойн та криптовалют.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. БЕЗКОШТОВНИЙ ДОСТУП.
• CryptoHawk. Альткойн Радар. Безкоштовне випробування.
• Джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/abode-uses-amazon-rekognition-streaming-video-events-to-provide-real-time-notifications-to-their-smart-home- клієнти/