2012年3月，美國斯坦福大學電腦科學博士生Alex Teichman，開始了它的無人駕駛汽車的研究。他希望可以去幫助無人駕駛汽車瞭解行駛時周圍的環境，特別是可能進入其行駛路徑的汽車、自行車以及其他移動物體。
但它所採用的並不是傳統的圖像分析儀，而是通過鐳射測距儀，以及感測器進行檢測，然後讓電腦通過“跟蹤”其移動畫面進行判斷。
雖然從數學上來說，實現這一切十分的複雜，但Teichman表示，其基本思路其實非常簡單。
“就像一個孩子坐在透明玻璃的升降電梯裡，電梯沒有啟動時，停在地上的車顯得無趣和死板，但當電梯啟動後，一切都變得不同了，也許孩子會對著車開心的說道，那輛車變得完全不一樣了，從沒見過。她以不一樣的視角在看世界了。”
而當這種技術應用到無人駕駛的世界中，無人駕駛汽車能更好地去熟悉周圍的事物，從而減少進行培訓和學習的時間。
“假設當一個人以正常的姿勢騎著自行車，身體前傾，那麼電腦視覺系統可以很輕易的知道他在騎車，但如果他鬆開車把，身體往後靠呢？這時候電腦視覺系統可能就沒有辦法進行判斷了，因為它從來沒有見過。但我的演算法卻不會碰到這種問題，因為它會隨著時間的推移，對其進行跟蹤，並通過學習輕易知道這兩種方式都是騎車。”
防範盜竊
Teichman原本並不打算將這種技術應用到其他領域，直到他的家裡出現了一些奇怪的情況，而這嚇到了他。他生活在帕洛阿爾托的一個小鎮上，一天他接到通知，說是會有人來進行管道檢查，但是來的人卻只是在別墅裡走了走就離開了，並沒有集中對管道進行檢查。
幾天後，當他閱讀一份當地員警的報告時發現，入室盜竊的犯罪率正在上升，而他也開始接到比平時更加頻繁的電話請求，比如保安公司來檢查、債務公司找人、甚至是一些從未聽過的公司打電話過來，難道是盜賊盯上了他家，想要確定他的排程嗎？
於是他決定使用他一直研究的電腦視覺技術，組建自己的家庭安全系統。在系統中，它運行著兩個筆記型電腦，並連接著兩個商用攝影機，類似於微軟的Kinect，可以監測到窗前的樹枝擺動，或者有陌生人爬到你的視窗，因為這時畫面出現了變化。另外他還編寫了一個程式，一旦發現入侵者就會將影像傳輸到視訊網站，這樣即使電腦被偷了，他仍然存有資料。
做完這一切之後，他就去旅行了。實際上他希望自己被盜，因為這樣他就可以詳細的瞭解它是如何工作的，但最終什麼都沒有發生。在這之後，對於這個項目他並沒有過多的關注。
進軍智能家居
直到2014年，他的同學，同樣來自斯坦福大學的 Hendrik Dahlkamp（谷歌街景的發明者之一）在一次聚會上，和他談論到了這個系統，他們意識到它將會是一款非常有潛力的產品。
於是，他們兩個在去年夏天開始著手將Teichman的DIY轉化為產品，他們的想法是打造一款簡單，並且容易設置的家庭安防設備，它可以很輕易的區別家裡的狗，和入侵者的區別，並且會及時的對你進行提醒，如果你不回應，那麼它將會自動報警。然後他們在去年十月成立了公司，並加入了專為斯坦福大學的教授和校友服務的StartX計畫。
到目前為止，該公司已經結束了第一輪的融資。Teichman希望這個系統可以成為智慧家居的眼睛，它可以以一種更為複雜的方式，提供房間裡所發生的一切的資訊，包括照明、取暖以及其他系統等等，遠遠超過運動感測器所提供的。
Via ieee
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