YUNOへの道 04 | YUNOに360度ペット追跡機能が必要だった理由

ほとんどのペットカメラは、フードボウルの周りの狭いエリアしか見ることができません。猫がテーブルの下、ソファの後ろ、または単にフレームの外に出た瞬間、姿が見えなくなります。家にいることはわかっても、どこへ行ったのか、食べたのか、一日をどう過ごしているのかわかりません。

その不確実性がYunoの出発点となりました。Yunoが真に安心をもたらすには、ボウルだけを見ているわけにはいきませんでした。ペットを追いかける必要があったのです。

ハードウェアの現実

コンパクトな給餌器にスムーズで静かな360°回転機能を組み込むことは、小さな機械的改良ではありませんでした。チームは、モーター、内部配線、放熱、暗視LED、そして工業デザインを狭いスペース内でバランスさせる必要がありました。

また、より多くの実際の家庭空間をカバーするために、垂直視野角を110°から140°に拡大しました。Yunoはボウルを見るだけでなく、その周りの部屋全体を見渡せます。

真の課題：視覚的ブレイン

カメラを回転させることは、戦いの半分に過ぎませんでした。移動するカメラは、オブジェクト追跡アルゴリズムにより高い精度を要求します。なぜなら、ターゲットはもはや固定されたフレーム内にないからです。カメラは、シーンが変化するにつれてペットを見つけ、追跡し、復元しなければなりません。

実際の家庭は、重要な点で散らかっています。

• 猫は家具の後ろに隠れる。
• 犬はフレームを走り抜ける。
• 照明は時間によって変化する。
• 複数のペットが出入りする。

追跡を信頼性の高いものにするため、Yunoは500以上の実際のペットを飼っている家庭と100,000以上のペットの活動ビデオで訓練されました。これには、異なる品種と体格、昼光と低照度シーン、家具による遮蔽、部分的視認性、多頭飼いの家庭、そして高速移動が含まれます。

ロボット的ではなく、自然な追跡

アルゴリズムがペットの位置を把握したら、次にカメラがどのように動くべきかが問題になります。テスト中に、多くの自動追跡カメラが共通の問題を抱えていることに気づきました。レンズが被写体に勢いよく向きを変え、ぎくしゃくした途切れるような映像を作り出すのです。

Yunoの動きを最適化するために何ヶ月も費やし、激しく動き回らないようにしました。その代わり、人間の視線のように動きます。

1. ゆっくり加速
2. スムーズに追跡
3. 穏やかに減速

ペットが動き続ける場合、Yunoは動きの軌道を予測し、よりシームレスに追跡します。機械というよりは、まるでプロのカメラオペレーターのように、より静かで、よりスムーズで、より自然な動きです。

多頭飼いでも問題なし。

2匹のペットが同時に現れたらどうなるでしょうか？ Yunoはどちらを追跡し続けるべきか、どのように判断するのでしょうか？

私たちは、各ペットの以下を分析する継続的な視覚特徴追跡システムを構築しました。

• 体のシルエット
• 被毛の質感と色
• 姿勢と歩き方
• 動きの軌跡

たとえ2匹のペットが短時間交差したり、お互いを遮ったりしても、Yunoはランダムにターゲットを切り替えるのではなく、同じ個体に焦点を合わせ続けるように機能します。

見ることから知ることへの変化

私たちにとって、360°追跡は、ただ多くを見るためだけではありませんでした。それは、より多くのことを知るためでした。

ペットの飼い主が本当に求めているのは、単なるビデオフィードではありません。彼らが求めているのは、次のような答えです。今日の食事はちゃんと食べたか？休んでいるのか、遊んでいるのか、それとも調子が悪いのか？留守中に一日をどう過ごしたか？

これは、より大きな課題へとつながりました。私たちの視覚アルゴリズムは、ペットを認識するだけでなく、彼らが何をしているのかを理解する必要がありました。そこで、以下の機能を追加しました。

• 姿勢推定による体の姿勢追跡。
• 物体認識による給餌器、ボウル、トイレの識別。
• 時空間マッピングによる、ペットがいつ、どこで物体と相互作用するかを分析。

Yunoは時間をかけて行動ログを構築し、食事の習慣、活動頻度、日々のルーティンの変化を明らかにすることができます。ペットは「今日は体調があまり良くない」とは言えませんが、小さな変化はしばしば彼らの行動の中に隠されています。

ギミックではなく。安心のために。

開発を通じて、私たちは追跡の最適化、ジンバルの調整、行動テストを数え切れないほど繰り返しました。私たちは見せびらかすためにこれを行ったわけではありません。ペットを家に残すことによって生じる静かな心配を軽減したかったからです。