Simple Learning

Simple Learning は、飼い猫用のボウルにつまみ食いしに来るアライグマを識別するという個人的なカスタムソリューションの構築から生まれました。すぐに気がついたことがあります。アライグマが SqueezeNet モデルでトレーニングされた 1000 件のカテゴリーリストにはないカテゴリーセットに一致するということです。カメラをバックグラウンドに対して動作させて特徴を収集することで、トレーニングを一般化できると考えたのです。実行した検出によって、バックグラウンドセットにない新しいオブジェクトが識別されます。その確率が高いとき、URL 付きの SNS メッセージが SMS テキストメッセージまたは E メールでユーザーに送信されます。

ポータブル AC 電源の使用と携帯電話をホットスポットにすると、AWS DeepLens が｢真価｣を発揮することもわかりました。

また、DeepLens Simple Learning のコントロールには Amazon Alexa を使用可能です。トレーニングの開始と検出を開始するとします。S3 バケットが DeepLens と Alexa 間でステートマネージャーとして機能します。これで、デバイスのボイスコントロールが可能になります。ユーザーはまた、Simple Learning の現在の状態も取得できます。バケットは、ユーザーに転送されるイメージのリポジトリとしても機能します。

Amazon Alexa を使用して、バックグラウンドのトレーニングおよび検出の開始します。カメラはどこにでも設置可能です。コンセントが近くにない場合でも、ポータブル AC 電源があれば大丈夫です。バックグラウンドトレーニングセットにないオブジェクトを検出すると、ユーザーにアラートを通知します。しきい値は調整して、精度を上げられます。

作成者: Dan Brennan

一連の Lambda 関数、Alexa、など多数の AWS のサービスを使用して構築しました。