如今家用視頻監控市場越來越多地受到消費關注，畢竟安裝了視頻監控能在一定程度上提升房屋的安全性，并有效保護家人和財產安全，甚至連 Nest 都在今年推出了一款家用監控攝像頭 Nest Cam。日前，一家創業公司正在研發一款足夠智能的家用視頻監控，可以識別出在你家門廊處是否有狗狗、貓咪，或者是快遞包裹。

　　總部設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視器，并配合一些獨立的攝像頭一起使用。Camio 已經可以使用機器學習指出當天由用戶的攝像頭所捕獲的內容中，哪些活動事件比較值得關注，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網絡的使用范圍——機器學習技術利用了與大腦中的神經元網絡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。

　　用戶還可以設置提醒以便能夠盡快知道這些東西已經進入了畫面中，并可以和在線響應觸發服務 IFTTT 進行整合。有了 IFTTT 的幫助，用戶可以設置一些預觸發的行動，當與 Camio 連接的攝像頭捕捉到相應畫面時再觸發一些行動(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)。

　　Camio CEO 兼聯合創始人 Carter Maslan 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控攝像機(如Nest Cam)可以根據運動、聲音和人臉檢測等方式向用戶發出警報，但是采用深度學習可以給攝像頭拍攝的內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容中都使用了神經網絡，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生了什么，并能夠判斷哪些內容比較有趣。通常情況下，每天拍攝的內容中有價值的東西只有幾分鐘，所以 Camio 利用神經網絡進一步分析視頻，而不是讓用戶完整回顧一整天的內容。

　　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。