曠視科技聯合鹿客發布家用智能看護AI攝像頭
日前，國內智能門鎖領軍企業鹿客科技舉辦新品發布會，發布多款面向「居住安全」市場的智能產品。其中，由曠視聯合鹿客打造的智能看護AI攝像頭，不僅擁有在線看娃逗寵功能，更有 "老人跌倒報警、寵物識別、自動生成 Vlog" 等創新功能，針對家有老人容易出現跌倒的情況時，可以及時檢測到并通過手機提醒家人快速處理，如果家里老人長時間未在常態位置出現，也會及時提醒家人關注，實現用 " 芯 " 護爸媽，一鍵云回家。
這樣一款主打 AI 智能看護的攝像頭，它在哪些方面有著自己獨特的 AI 優勢呢？
1、它捕捉到的是人還是飛蟲？
傳統家用攝像頭的看家功能，檢測到畫面中有移動物體時，進行手機 APP 提醒。這種看家模式開啟之后，攝像機基于移動檢測模型，如果在畫面中檢測到有變動，就會提醒用戶家中異樣。但是，引起畫面變動的因素卻未必來自于真的有人在走動，比如畫面中有一只飛蟲飛過，或是一陣風將窗邊的窗簾吹起，又或者是窗外的樹在搖動等等都有可能被檢測為 " 有人闖入 "。
那么，智能看護AI攝像頭作為一款真 AI 的產品，它對自己是有一些基本要求的——具體識別出移動的物體是人體還是寵物，這里用到的模型則是人體檢測、寵物檢測。
2、TA 是真的跌倒了嗎？
智能看護AI攝像頭，最重要的功能是老人摔倒后第一時間通知家人。 老人摔倒 " 算法在曠視由來已久，歷經多次迭代。之前研發的跌倒模型是基于學校或者公共場景，在室外場景中進行判斷。但這一次，當場景聚焦到家庭中時，雖然整體空間面積變小了，只有幾平米的區域，卻更復雜了。
當家庭場景被切分為客廳、臥室、餐廳等區域，沙發、椅子、床、地毯等等這些家居物品都成為了算法精度的障礙物。如果把防摔倒模型放在安全防范領域來看，比如園區或者街頭，只要檢測到人倒在地上，大概率就可以判斷為摔倒了，但是在家就不一樣了。比如，當你躺在沙發上時，雖然看起來姿勢跟跌倒在地有一些神似，但這完全就不是跌倒了。所以，第一步是要進行分割，把家中的這些場景和家居進行分割。
那么，怎樣算跌倒，如何讓模型理解家庭場景中的跌倒。比如，運動星人在家進行健身運動，像俯臥撐、仰臥起坐、波比跳，這些會跟地面接觸的行為，算不算跌倒？在我們的認知里，當然一眼就能看出來，但是 AI 是需要學習的。所以我們要給 " 跌倒 " 做定義，一方面根據人體形態檢測，判斷倒地的姿勢形態，以及小腹或者是臀部貼地接觸的距離。另一方面結合倒地時長進行判斷，排除 TA 正在做平板支撐等。
第三步，是避免外界自然因素影響，比如強光。如果攝像頭對準的區域在窗戶邊出現大逆光的情形，那么人體檢測就可能看不清楚了，所以要對不同光線角度下的畫面進行畫質增強。
經過研究員的反復測試、迭代，目前摔倒的召回已經達到了 95 左右，準確率近九十，高于市場上的同類其他攝像頭。
3、它是寵物還是抱枕？
寵物識別是智能看護AI攝像頭的第二大特點，也是第二大難點。
鏟屎官們深有體會的是自家寵物很喜歡縮成一團躺在沙發或者地毯上。從攝像頭里想要找到毛孩子的身影，需要把畫面放大放大再放大，尋覓分辨一下。又或者毛孩子在家中跑酷，畫面一閃而過，這些都給檢測任務增加了難度。
從外形上來看，寵物的一身皮毛搭配著它們偶然出現的夸張姿態，時常會被機器認知為這是一個抱枕。想要克服這種認知困難，則需要給 AI 大量的數據，讓它理解這些毛孩子的生活特點。
前期采集和整理大量的數據，就成了攻克寵物識別難點的重要一步。在完成了對十幾種毛孩子品類、十幾萬張圖片的收集和整理后，曠視研究員們通過使用算法生產平臺 AIS（AI Service，簡稱 AIS），只用了 1 天的時間就完成了模型訓練和評測。AIS 可以幫助項目組在數據處理、需求分析、模型訓練等環節提升算法生產效率，有效解決復雜的、碎片化算法生產所面臨的挑戰。
除了上面這三大特點外，這款AI攝像頭還主打自動生成 Vlog、煙火檢測、超清畫質、暗光拍攝等特點，在滿足用戶對家用攝像頭的基本要求之上，實現了對細分垂類功能的開發。
如果你想要一臺家用超清攝像頭，能實現暗光、夜晚拍攝等畫質要求，還想要日常看家、看娃逗寵，更重要能夠看護老人，以及一鍵生成家庭歡樂時光視頻，那么，這款曠視聯合鹿客的智能看護AI攝像頭，就是你的首選。