2012年3月，美国斯坦福大学计算机科学博士生Alex Teichman开始了它的无人驾驶汽车的研究。他希望可以去帮助无人驾驶汽车了解行驶时周围的环境，特别是可能进入其行驶路径的汽车、自行车以及其他移动物体。但它所采用的并不是传统的图像分析仪，而是通过激光测距仪以及传感器进行检测，然后让计算机通过“跟踪”其移动画面进行判断。

虽然从数学上来说，实现这一切十分的复杂，但Teichman表示，其基本思路其实非常简单。

“就像一个孩子坐在透明玻璃的升降电梯里，电梯没有启动时，停在地上的车显得无趣和死板，但当电梯启动后，一切都变得不同了，也许孩子会对着车开心的说道，那辆车变得完全不一样了，从没见过。她以不一样的视角在看世界了。”

而当这种技术应用到无人驾驶的世界中，无人驾驶汽车能更好地去熟悉周围的事物，从而减少进行培训和学习的时间。

“假设当一个人以正常的姿势骑着自行车，身体前倾，那么计算机视觉系统可以很轻易的知道他在骑车，但如果他松开车把，身体往后靠呢？这时候计算机视觉系统可能就没有办法进行判断了，因为它从来没有见过。但我的算法却不会碰到这种问题，因为它会随着时间的推移对其进行跟踪，并通过学习轻易知道这两种方式都是骑车。”

防范盗窃

Teichman原本并不打算将这种技术应用到其他领域，直到他的家里出现了一些奇怪的情况，而这吓到了他。他生活在帕洛阿尔托的一个小镇上，一天他接到通知说是会有人来进行管道检查，但是来的人却只是在别墅里走了走就离开了，并没有集中对管道进行检查。

几天后，当他阅读一份当地警察的报告时发现，入室盗窃的犯罪率正在上升，而他也开始接到比平时更加频繁的电话请求，比如保安公司来检查、债务公司找人、甚至是一些从未听过的公司打电话过来，难道是盗贼盯上了他家，想要确定他的日程安排吗？

于是他决定使用他一直研究的计算机视觉技术组建自己的家庭安全系统。在系统中，它运行着两个笔记本电脑并连接着两个商用摄像机，类似于微软的kinect，可以监测到窗前的树枝摆动或者有陌生人爬到你的窗口，因为这时画面出现了变化。另外他还编写了一个程序，一旦发现入侵者就会将视频传输到视频网站，这样即使电脑被偷了，他仍然存有数据。

做完这一切之后，他就去旅行了。实际上他希望自己被盗，因为这样他就可以详细的了解它是如何工作的，但最终什么都没有发生。在这之后，对于这个项目他并没有过多的关注。

进军智能家居

直到2014年，他的同学，同样来自斯坦福大学的 Hendrik Dahlkamp（谷歌街景的发明者之一）在一次聚会上和他谈论到了这个系统，他们意识到它将会是一款非常有潜力的产品。

于是，他们两个在去年夏天开始着手将Teichman的DIY转化为产品，他们的想法是打造一款简单并且容易设置的家庭安防设备，它可以很轻易的区别家里的狗和入侵者的区别，并且会及时的对你进行提醒，如果你不回应，那么它将会自动报警。然后他们在去年十月成立了公司，并加入了专为斯坦福大学的教授和校友服务的StartX计划。

到目前为止，该公司已经结束了第一轮的融资。Teichman希望这个系统可以成为智能家居的眼睛，它可以以一种更为复杂的方式提供房间里所发生的一切的信息，包括照明、取暖以及其他系统等等，远远超过运动传感器所提供的。

Via ieee