总部设在了加州圣马特奥的 Camio 公司提供了一个应用程序，可以让智能手机或平板电脑安装后充当视频监视器，并配合一些独立的摄像头一起使用。Camio 已经可以使用机器学习指出当天由用户的摄像头所捕获的内容中，哪些活动事件比较值得关注，并可以让用户搜索来来往往的车辆和路人。
不过从本周开始，Camio 扩大了利用其人造神经网络的使用范围——机器学习技术利用了与大脑中的神经元网络相似的方式来适应新的信息，以便用户能够搜索他们所录制的内容中一些难以识别的物体，如猫咪、狗狗、自行车、卡车和包裹。
用户还可以设置提醒以便能够尽快知道这些东西已经进入了画面中，并可以和在线响应触发服务 IFTTT 进行整合。有了 IFTTT 的帮助，用户可以设置一些预触发的行动，当与 Camio 连接的摄像头捕捉到相应画面时再触发一些行动（例如，当猫咪在凌晨2点到早上6点之间接近了你家门，用户可以让 Camio 给你的智能手机拨打电话提醒你，以帮助那些走失或无家可归的猫咪）。
Camio CEO 兼联合创始人 Carter Maslan 表示，全新的物体识别和 IFTTT 整合功能即将推出，随着时间的推移 Camio 将增加更多可搜索的项目。
虽然一些其他的消费类监控摄像机（如Nest Cam）可以根据运动、声音和人脸检测等方式向用户发出警报，但是采用深度学习可以给摄像头拍摄的内容带来更加细致入微的观察。
前文讲到了 Camio 会自动指出摄像头所拍摄的画面中哪些事件更加值得关注，其原理是会通过检测场景中大量的运动来判断，由用户使用的摄像头所记录下来的哪些内容更加重要。Maslan 表示，他们公司目前在每个视频摄像头所拍摄的内容中都使用了神经网络，同时他们会对用户是否会认为这个视频很有趣而进行投票表决。该技术还会基于用户最终打开、播放和删除等操作而被证明剪辑是否正确，用户也可以通过给这个剪辑出来的视频点赞的方式来帮助系统进一步学习。
Maslan 表示，将繁重的工作交给计算机就可以更快弄清楚究竟视频中发生了什么，并能够判断哪些内容比较有趣。通常情况下，每天拍摄的内容中有价值的东西只有几分钟，所以 Camio 利用神经网络进一步分析视频，而不是让用户完整回顾一整天的内容。
取代了一小时接着一小时的视频，他们的目标是让用户最终连视频都可以不用看，仅仅通过几张截图就能够获得所需要的信息。
当然，这项服务并不会是免费的。在这个星期之前，Camio 允许用户免费从单个摄像头上远程流媒体观看和存储一个月的视频；但从本周开始，该公司将继续让用户免费远程流媒体观看，不过将收取每个摄像头9美金的费用用于录制和回放视频。
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王晓易_NE0011
