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1年間で4万台以上！ ネットワークカメラ「ATOM Cam」が売れている秘密：あの会社のこの商品（1/6 ページ） 防犯、家族やペットの見守りのためにネットワークカメラの導入を検討したものの、値段が高くて断念したことはないだろうか？ しかしアトムテックの「ATOM Cam」なら、値段を理由に諦めることはないだろう。1台2500円と激安だからだ。 2020年5月に一般販売された「ATOM Cam」は、撮影した映像をスマートフォンやPCでリアルタイムに見ることが可能。Wi-Fiに接続して、専用スマートフォンアプリで簡単に設定することができる。ほかにも次のような特徴を持っている。 1080PフルHDに対応した高画質 高感度CMOSセンサー搭載で、月明かり程度の光があればカラー撮影可能 赤外線ナイトビジョン搭載で、暗闇でも9メートル先まで鮮明に映せる 動体検知機能で留守中の子どもやペットの動き、屋
※こちらは初代ATOM Camに関する記事になります。 技術的に共通する部分も多いですが、ATOM Cam2に関する記事は ↓こちらに記載していますのでこちらもどうぞ はてなブログに投稿しました #はてなブログ ATOM Cam2が届いた＆赤外線問題の検証 - honeylab's blog https://t.co/M9OHyihAP7 — ひろみつ(honeylab) (@bakueikozo) 2021年5月20日 ---------------------------- 激安防犯カメラ「ATOM Cam」 一部界隈で話題になった、クラウドファンディング形式で発売することが報じられ、一時期は達成は全然無理かと思われた「ATOM Cam」ですが internet.watch.impress.co.jp 最終的には十分な投資を集めて無事発売、にこぎつけたようです。 そして、こちらの製品を
税込み2500円の低価格ネットワークカメラ「ATOM Cam」＋Echo Showで監視システムを作って分かったこと：山口真弘のスマートスピーカー暮らし（1/2 ページ） その価格の安さで、発売以来人気を集めているのが、アトムテックのWebカメラ「ATOM Cam」だ。同社直販で2500円（税込み、送料別）というリーズナブルな価格ながら、一般的なネットワークカメラが備える基本的な機能を網羅しており、コストパフォーマンスは抜群だ。 このATOM Camは、音声アシスタントの「Amazon Alexa」に対応しており、スマートディスプレイ「Echo Show」シリーズと組み合わせて、リアルタイムの映像監視が行える。実機を使ってその使い勝手をチェックした。 角度調整の自由度が高いネットワークカメラ 本製品は、スクエア形状のボディーを持つネットワークカメラだ。スマホに専用アプリを入れて、Wi-Fi
空き巣対策からペットや赤ちゃんの見守りまで、出先で現地の様子を確認できるネットワークカメラの人気が高まっています。横浜に本拠地を置くアトムテックが開発したネットワークカメラ「ATOM Cam 2」は、2980円という安価な価格設定ながら、防水・暗視カメラ・動体検知といった便利機能が詰め込まれているとのこと。実際に「ATOM Cam 2」を使って安価な小型カメラの性能を確かめてみました。 ATOM Cam 2 (アトムカム ツー) - 完全防水・防塵＋カラーナイトビジョン | ATOMシリーズ | ATOM Tech（アトムテック） https://www.atomtech.co.jp/series/atomcam2/ ・目次 ◆開封 ◆設置方法 ◆初期設定 ◆基本機能 ◆動体検知の設定 ◆カラーナイトビジョン ◆その他の機能 ◆まとめ ◆開封 「ATOM Cam 2」のパッケージはこんな感
格安ながら機能はハイエンド！ 税込み2980円のネットワークカメラ「ATOM Cam 2」を試す：防水／防じん対応でさらに盤石に（1/3 ページ） アトムテックから、ネットワークカメラの新モデル「ATOM Cam 2」 (アトムカム ツー)が登場した。新たに完全防水／防じんに対応し、屋外での利用を可能にした意欲作だ。それでいて税込み価格は2980円と、クラウド録画に対応したモデルとしては破格のプライスを維持している。 初期ロットで発生したナイトビジョンの不具合によって入荷が遅れ、筆者も購入のタイミングが遅くなったが、今回は到着した実機を用い、従来モデルや、前回紹介した「SpotCam Eva 2」などとも比較しつつ、実機レビューをお届けする。 税込み2500円の低価格ネットワークカメラ「ATOM Cam」＋Echo Showで監視システムを作って分かったこと クラウド録画はもちろんメモリカ
長期インターン生の木村です。 今回、以前から興味を持っていた画像認識モデルにおける説明可能なAIのクラス活性化マッピング手法を調査してみました。 説明可能なAIとは 近年、深層学習ベースの画像認識モデルは製造業、医療、自動運転など至る場面で社会実装が進められていますが、ディープなラーニングを行っているだけに推論の判断根拠を人間が解釈できない問題があります。医療、自動運転のような命に関わる領域では安全性や公平性を担保できないために安心して導入できません。 このような問題を解決するのが「説明可能なAI(XAI)」です。 「説明可能なAI(XAI)」は、AIの推論結果を人間が解釈可能な形で出力する技術を指します。例えば、犬と猫が映っている画像を画像分類するAIが犬と推論した場合、モデルがどこを判断根拠としているかをヒートマップで可視化します。このヒートマップは、「顕著性マップ」と呼ばれます。 画
1台たったの約2000円という驚きの低価格でクラウドファンディングに登場し、5月から開始した税込2500円の一般販売でも順調な売れ行きを見せているスマートホームカメラ「ATOM Cam」。シンプルな外観に似合わない多機能さが特徴だが、9月には監視用カメラに止まらない大きな進化を見せる。ポイントとなるのは、なんといっても「エッジAI」としての機能が強化されることだ。 ATOM Camはすでにモーション（動体）検知の機能を備えており、映像内に動きがあったときにスマートフォンにプッシュ通知しつつ、同時に録画を開始できるようになっている。今度はこれに「犬や猫」あるいは「人」を見分けて通知・録画する機能が追加されるのだ。こうした検知機能を実現できるのは、ATOM CamがAI処理可能なチップを搭載しているからこそ。スマートフォンやサーバー、ネットワークに負荷をかけることなく、エッジ端末であるカメラ単
カラーナイトビジョン 夜がまるで昼間のようにNew 赤ちゃんがぐっすり寝られるために 暗くした部屋でも、様子を確認できたらいいですよね？ カラーナイトビジョン機能により、 暗い部屋でもカラー映像で わが子の可愛い寝顔が見られます。 超高画質。 家中がクリアに見える 1080Pの高解像度 愛犬が隅っこに隠れて、いたずらしていても、 ハッキリ見れたら面白いですよね？ 1080Pの高解像度だから 拡大しても表情までハッキリ見れます。
by Davidlamma セキュリティカメラメーカーのWyze製のカメラに、インターネット経由でアクセス可能な状態になる脆弱(ぜいじゃく)性、さらにリモート実行が可能になる脆弱性があったことが2022年3月に明らかとなりました。これらの脆弱性は2019年に発見されたもので記事作成時点ではすでに対応済みとのことですが、古いモデルについてはサポートが終了しているために修正できず、脆弱性を発見したセキュリティ企業は該当するカメラの使用を中止するように訴えています。 Wyze Cam flaw lets hackers remotely access your saved videos https://www.bleepingcomputer.com/news/security/wyze-cam-flaw-lets-hackers-remotely-access-your-saved-video
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この記事はNTTコミュニケーションズアドベントカレンダー12日目の記事です。 こちらの記事では、巷で話題の統計的因果探索の手法群を総合的に集めたlingamライブラリの紹介と、実際に利用した例を紹介します。この手法群の元祖かつ代表であるLiNGAMは様々なサイトで紹介されているので、今回は 未観測変数を考慮したBottomUpParceLiNGAM 非線形かつ未観測変数を考慮したCAM-UV の２種についてLiNGAMプロジェクトの公式チュートリアルを参考に紹介します。さらに、巷のオープンデータに適用してみて考察を行います。なお、この記事では各手法の性質については記述しますが、理論的な背景や式の導出の解説はしませんので、あらかじめご了承ください（ここから先は自分の目で（以下略）） 統計的因果探索とは 統計的因果探索は複数の仮定を基にデータから因果グラフを生成する手法のことです。主に離散変数
一般的に、ディープフェイク動画を作成するには大量のサンプル画像や長い処理時間が必要です。ところが、オープンソースで公開されている「Deep-Live-Cam」は画像を1枚用意するだけでフェイク動画をリアルタイム生成できてしまうそうです。 hacksider/Deep-Live-Cam: real time face swap and one-click video deepfake with only a single image https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam New AI tool enables real-time face swapping on webcams, raising fraud concerns | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technolog
************************************************************* # 要約 ************************************************************* ・SHAP のアルゴリズムを説明 ・S…
スマートホームカメラ「ATOM Cam」を開発・販売するATOM Tech（アトムテック）は6月12日、同社の提供する「ATOM – スマートライフ」アプリ（Android版、iOS版）において、事前の説明と異なる目的で位置情報を利用していたことを謝罪し、位置情報の利用を停止した修正版のアプリを公開した（ATOM Techのニュースリリース）。 発端は5月29日、Googleのソフトウェアエンジニアである河本健氏がAndroid上でのパケットキャプチャにより、同アプリが起動時に端末の緯度・経度をアトムテックのサーバーに送信していることを発見したことに始まる。 同アプリでは事前に「スマートフォンのWi-Fi情報を取得するため」として初期設定時に位置情報の取得の許可を求めていたが、そのために位置情報を送信する必要性を同社に問い質したところ、実は「ユーザーのタイムゾーンを判定するため」という回答
弊社、アトムテック株式会社が5月18日から販売を開始した新製品ATOM Cam 2（アトムカム ツー）において、赤外線ナイトビジョンモードの際、画面の隅で一部映像が見にくい現象が出ることが判明いたしました。赤外線ナイトビジョンは、赤外線照射により暗闇でも9メートル先まで鮮明なモノクロ映像が映せる機能です。 この現象は、照射する赤外線の一部がレンズに漏れて写ることにより発生していることを確認し、原因はカメラレンズ周辺部品の遮光率が設計基準に達しないものが装着されていたことであると判明しました。これは当該部品の生産メーカーが、設計開発で指定され検証段階まで使用していた材料とは異なる材料を、製品版製造段階で間違えて使用してしまったためであることが、昨夜からの調査で判明しました。 ATOM Cam 2 製品版で現出した、上部左右に見えにくい箇所のある赤外線ナイトビジョン画像 ATOM Cam 2
モバイルバッテリーとは呼べない。「ほぼポタ電」なコレ1台で有事の時もアウトドアも大活躍!【AmazonスマイルSALE】
【重要】一般販売開始 2021年2月16日 11:00より1個あたり1,000円、セット価格4,000円(税込／送料別)で購入できるスマートセンサー『ATOM Sensor』の一般販売を開始します。 クラウドファンディングで購入できなかった方、興味のある方はこの機会に是非ご検討ください！ 『ATOM Sensor』購入ページ：https://www.atomtech.co.jp/series/ 『ATOM Sensor』クラウドファンディング期間終了と御礼 2020年11月20日23時59分を持ちまして『ATOM Sensor』のクラウドファンディング終了いたしました。 46日間実施させていただき、皆さんのご支援、ご協力のおかげで最初の目標を大きく超えることができました。 支援総額：8,076,150円 支援者数：1,433人 本当に沢山の方からのご支援ありがとうございます。 これからサー
アトムテック株式会社から2,500円（税込）で発売しているネットワークカメラ「ATOM Cam（アトムカム）」ですが、インターネット接続を行った上で利用する製品です。 プライベートな映像を撮影する場合もありますので、ATOM Camと専用アプリATOMアプリがどういった仕様でどのような情報をネットワーク経由で通信を行っているかを記事にしました。 ※わかりにくい箇所などがあった場合は追記等行う場合があります。 SNSやレビューでも不安の声などいただいてますので、なるべくわかりやすい解説を心がけて書かせていただきます。 ⚪ATOM Camの基本的な通信について 以下はATOM Camを利用するにあたっての通信関連の全体的なイメージ図になります。 家庭で通常お使いいただいた際のルーター、スマートフォン、ATOM Camを構成するローカルネットワークとサービスを提供するサーバーの通信イメージになり
｜目次 1. はじめに 2. MLOpsとは 3. VertexAIの概要 4. Vertex Pipelineについて -概要 -コンポーネントの実装例 -パイプラインの実装例 -Vertex PipelineでのKubeflow Pipelineの実行 5. まとめ 6. 参考資料 ｜1. はじめに 株式会社CAMで機械学習エンジニアをしています原 和希です。 データ分析から機械学習モデルの作成、そしてMLOps基盤の構築を担当しています。 今回はMLOps基盤の構築をトピックとして、弊社で導入している「VertexAI」という、GCP 上で MLOps 基盤を実現するためのサービスを紹介します。 本記事は前編と後編に分かれています。 この前編ではMLOpsについてと機械学習パイプラインを実現するためのサービスであるVertex Pipelineについて詳しく解説をします。 後編では、
防水・防塵(じん)仕様で場所を問わず設置可能、バッテリーを内蔵しているので配電も不要な「Google Nest Cam(バッテリー式)」が、2021年8月26日に登場しています。家の中のスマートカメラとしての用途はもとより、屋外というタフな環境でセキュリティカメラとして使う上では、バッテリーの消耗具合やクラウドとの連携の使用感、余計なものをいちいち検知しないかどうかなどが気になってきます。そこで、実際に「Google Nest Cam」を1週間監視カメラとして使って、その性能を確かめてみました。 Google Nest Cam（バッテリー式）- Google ストア https://store.google.com/jp/product/nest_cam_battery 今回は、「Google Nest Cam(バッテリー式)」を使ってレビューをしていきます。デバイスの外観やセットアップ方
Amazonから登場したLEDライト搭載セキュリティカメラ「Spotlight Cam Plus」は、別売りのソーラーパネルを取り付けて充電しながら使うことができます。カメラ本体はバッテリータイプなので電池切れを気にしなければいけませんが、ソーラーパネルを付けることで負担がかなり軽減されます。実際に取り付けてみたところ、バッテリーがみるみる回復する様子が確認できました。 Amazon.co.jp: 【New Amazonデバイスセット買い】 Ring Spotlight Cam Plus, Battery (リング スポットライトカム プラス バッテリーモデル) ホワイト + ソーラーパネル : DIY・工具・ガーデン これがソーラーパネルのパッケージ。 中にはソーラーパネル本体と取付台、ケーブル、ネジ類、セットアップガイドが入っていました。 ソーラーパネルのサイズは縦20.5cm、横16
｜はじめに 最近Twitterを見ているとNFTの話がよく目に入ってくるので、重い腰を上げて僕も触ってみることにしました。 実際のブロックチェーン上にERC721という規格のスマートコントラクトを作って、デプロイするまでの手順と複雑なロジックを実装するにはどうしたらいいかを書いていきたいと思います。 ※特にERC721という規格を満たすスマートコントラクトをNFTなどと言ったりします。 ブロックチェーンやスマートコントラクトについての詳細な説明は今回はしません。 今回学んだことを生かして、[TogenokoProject](https://togenoko.io/)というイベントをハロウィンに行ったのでそちらもぜひ見てみてください！ ｜スマートコントラクトとは 自動販売機に例えられることがあるように、「決まった命令を送ると決まった処理を行ってくれるなにか」です。 例えば - name とい
ONVIF対応について | ATOM Tech（アトムテック） 知ってる人は知ってると思いますが、使い始めるまではクッソ簡単なATOMCam2ですが、ちょっと凝ったことをしようとすると、例えばブラウザからjpgが見てみたい、とかVLCでストリームを見たい、とかローカル内でマルチカメラを自分で見たい、とか言った目的のために、いわゆるONVIF対応が待ち望まれていて、さらにそれは開発中だと言い続けて早数か月、ユーザからは悲観的なコメントがあふれ、不満のコメントがぶつけられ続けています。 community.atomtech.co.jp community.atomtech.co.jp 改めて言うけど、ちょっと使うにはすごいいいです。 個人的にたくさん並べてますし、交差点カメラとしての動作もばっちりです。 しかし、これをプログラムから自動化しようとすると、途端に何もできないのです。 ATOM C
こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 4日目の記事です。 こんにちは、最近ニューラルネットの可視化についての論文を読んだAI・機械学習チーム(AIチーム)の農見(@rookzeno)です。ニューラルネットの可視化で有名なものといえばGrad-CAMだと思いますが、僕が読んだ論文ではstructured attention graphs (SAGs)という可視化の手法を使ってました。これは平たく言えばニューラルネットが予測できる画像の最小限の部位はどれかを出すものです。 目と鼻と口以外はぼかしてても画像モデルが正しい予測ができる この方法の良さとしては、複数の注目部位が得られること、ニューラルネットの予測精度と直接相関した注目部位が得られることの2点です。この部分の画像さえあれば精度が出るというものが得られるのは面白いと思いました。ただ、これってGrad-CAMで注目
生成AIをカメラに組み込んだ「ATOM Cam GPT」は「映像の内容説明を日本語の文章で生成する」とのことなので、実際にさまざまなものを映して性能を確かめてみました。 ATOM Cam GPT | ATOM 公式ストア https://www.atomtech.co.jp/products/atomcamgpt ◆目次 1：セットアップ 2：文章生成以外の基本的な機能 3：文章生成機能 ◆1：セットアップ まずはセットアップを行います。ATOM Cam GPTを電源につなぐとカメラが起動し、位置調整を始めます。 生成AIを搭載したスマートカメラ「ATOM Cam GPT」の起動シーン - YouTube 続いて「ATOM v2」というアプリから接続設定を行います。アプリはiOS版とAndroid版があり、今回はAndroid版を使用。アプリを開いてATOMアカウントでサインインします。
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