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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