DEEP SCIENCE AI ÜBERWACHT SICHERHEITSFEEDS FÜR MASKEN UND WAFFEN, UM REAKTIONSZEITEN ZU BESCHLEUNIGEN - TECHCRUNCH - EIGENSCHAFTEN - 2019

Anonim

Du arbeitest spät am 7-Eleven, als ein maskierter Mann mit einer Waffe durch die Tür kommt. Sie heben Ihre Hände, befolgen seine Anweisungen, leeren die Registrierkasse und werfen einige Brenner in die Tüte. Als er aus der Tür rennt, notieren Sie seine Höhe, sammeln Sie sich und rufen Sie 9-1-1. Es sei denn,du brauchst es nicht, denn die Maske hat sofort die KI deines Ladens gekippt und die Polizei ist bereits mit einer Beschreibung unterwegs. Das will Startup Battlefield von Deep Science AI ermöglichen.

Überall gibt es Überwachungskameras, denken die Gründer Sean Huver und Sam Tkach, und Deep-Learning-Modelle werden sehr gut darin, einzelne Objekte in Filmmaterial zu erkennen - zum Beispiel Masken und Waffen. Warum also nicht die beiden zusammensetzen?

"Die Menschen finden es überraschend, wie weit dieses Problem in Gebieten mit hoher Kriminalität ist", sagte CEO Sean Huver gegenüber TechCrunch. "Im Durchschnitt gibt es 200 Raubüberfälle pro Tag, also etwa 75.000 pro Jahr."

Das macht es zu einer klaren Bedrohung für Tausende von Franchise- und Tante-Emma-Bodegas und Tankstellen im ganzen Land. Aber solche Raubüberfälle bleiben oft ungesühnt, weil sie in der Regel erst gemeldet werden, nachdem der Täter geflohen ist, es sei denn, jemand beobachtet immer die Sicherheits-Kamera - ein teurer Dienst.

Deep Science AI ist komplett bootstrapped und hat eine direkte Mission: Nutzen Sie die unermüdliche Analysefähigkeit von KIs, um die menschliche Aufsicht zu verstärken, um eine preiswertere und vielleicht sogar bessere Möglichkeit zu bieten, Ihr Geschäft im Auge zu behalten.

"Wir sind die ersten, die eine ganze Plattform aufbauen, die auf Tausende von Kameras skaliert werden kann, und die erste, die eine reale Umgebung bereitstellt", sagte Huver. Und bei etwa 2 US-Dollar pro Kamera und Tag ist es ungefähr ein Zehntel des Preises für die Einstellung eines Menschen, der Ihre Feeds für Sie beobachtet.

Viele Überwachungskameras sind IP-basiert und senden ihr Material an ein Rechenzentrum, um es zu archivieren oder, wenn sie dafür bezahlen, zu überwachen. Das System von Deep Science sitzt in diesem Strom und führt es durch eine Reihe neuronaler Netzwerke, die in Tausenden von Stunden echter Raubüberfälle trainiert wurden - und ein paar falsche.

"Offensichtlich möchten Sie, dass die Daten so nah wie möglich an der realen Sache sind", sagte Huver, "aber wir mussten ein paar Blickwinkel haben, die wir nicht sahen, also filmten wir auch ein bisschen alleine. Wir haben eine ganze Sammlung von Masken und falschen Waffen. "

Die resultierenden Systeme erreichen ziemlich gut bis zu 30 "Pixel im Ziel", was bedeutet, dass die Waffe oder das Gesicht am sichersten erkannt wird, wenn es viele Pixel im Bildmaterial gibt. Wenn ein Netzwerk nicht sicher ist, ob etwas eine Waffe ist, wird das Bild an ein "binäres Spezialisten" -Netzwerk gesendet, das eine zweite Meinung gibt.

Wenn es schlimm genug aussieht, geht es an einen Menschen, als Alarm in einem Slack-Kanal, der die Behörden alarmieren kann. (Wenn niemand innerhalb weniger Sekunden antwortet, geht es an einen Ersatzmenschen.)

"Wir sind an dem Punkt angelangt, an dem ein Analyst mit etwa 500 Kameras umgehen kann und alle 40 Sekunden mit einem Fehlalarm konfrontiert wird", erklärte Huver. Sie hoffen, diese Zahl auf etwa 800 oder 1.000 zu erhöhen, wenn sich die Netzwerke verbessern und die Rate der falsch positiven Ergebnisse sinkt.

Aber das Unternehmen ist zuversichtlich, dass das System in seinem derzeitigen Zustand mehr als gut genug ist, um es zu implementieren. In der Tat ist es bereits in begrenztem Umfang eingesetzt.

Es läuft seit vier Wochen in einer geschlossenen Beta an 18 Standorten, was dazu beigetragen hat, ihre Algorithmen zu verbessern, und sie starteten heute eine offene Beta auf der Bühne, die diese auf 200 Standorte erweitern sollte.

Sunoco, das mehr als ein paar Tankstellen betreibt, hat Interesse an einem Beitritt bekundet; solche großen Firmen können sich vielleicht den besseren Service leisten. Das stimmt, aber das ist billiger und kann sich als genauso effektiv erweisen wie menschliche Monitore. Und alles, was Unternehmen tun können, um die Sicherheit zu verbessern und ihre Haftung zu verringern, wird aktiv verfolgt - schlechte Sicherheitsvorkehrungen lassen sie tendenziell offen für Klagen werden.

Deep Science muss seine Menschen bezahlen, auch wenn es nicht viele davon gibt, und zu diesem Zweck will sie sowohl organisch wachsen als auch Geld einwerben. Ein Mitglied des Vorstands stammt von der ehrwürdigen Sicherheitsfirma ADT, und es ist möglich, in das System der Sicherheitsvermittler zu gelangen, die Bereitstellungen für Standorte ausrüsten und planen. Dieses System wäre ein Upselling, aber ein billigeres als das 24/7 menschliche Monitoring.

Das Aufspüren von Masken und Gewehren ist eine Art realisierbares Produkt, aber das Unternehmen will nicht damit aufhören. Sobald sie im System sind, gibt es alle Arten von interessanten Daten, die extrahiert werden können. Vielleicht gibt es keine Waffe oder Maske, aber ein Angestellter legt die Hände in die Luft. Oder vielleicht ist ein Fenster kaputt, wenn niemand in der Nähe ist. Oder vielleicht beginnt ein Feuer und kann beantwortet werden, bevor die Rauchmelder losgehen.

Diese und andere Features werden Teil der Open Beta sein, also wenn du ein kleines Unternehmen bist und diese ganze KI-Überwachung dich nicht ausflippt, gehe hier rüber um dich anzumelden.