En vanlig sensor må ofte vite nøyaktig hva den skal måle: bevegelse, temperatur, lys eller kontakt. Watcher kan jobbe med mer konkrete beskrivelser av situasjoner. Den kan for eksempel brukes til å følge med på om en person kommer inn i et område, om et kjæledyr gjør noe bestemt, om en vare ligger på en hylle, eller om en uønsket handling skjer i et rom. Når oppgaven er definert, kan enheten overvåke scenen og sende varsel eller gi respons når kriteriene er oppfylt.
Romovervåking med sceneforståelse, ikke bare bevegelsesdeteksjon.
Dette gjør produktet nyttig i situasjoner der enkel bevegelsesdeteksjon blir for begrenset. Et vanlig kamera kan registrere aktivitet, mens en AI-basert løsning kan brukes til å tolke hva som skjer, forutsatt at modellen, tjenesten og oppgaven er riktig konfigurert. Watcher kan derfor være aktuell i prosjekter der man vil skille mellom ulike hendelser, personer, objekter eller atferdsmønstre, og der handlingen etterpå skal være mer målrettet enn et generelt bevegelsesvarsel.
SenseCraft brukes til oppsett, oppgaver, fjernstyring og AI-funksjoner. Via appen kan brukeren definere hva Watcher skal se etter, administrere varsler og sette opp enheten for ulike arbeidsflyter. Enheten støtter også taleinteraksjon, blant annet gjennom Push to Talk, slik at oppgaver kan gis med stemmen i stedet for bare gjennom appen. Watcher kan deretter svare med lyd eller bruke den valgte varslingskanalen.
Stemmestyrt AI-overvåking med app, pushvarsler og talerespons.
Tjenestene kan settes opp på flere måter. Skybasert arbeidsflyt gir enkel bruk og effektiv behandling. Hybrid arbeidsflyt kan kombinere skybasert oppgaveforståelse med lokal bildeanalyse. Lokal arbeidsflyt kan brukes når datakontroll og privat infrastruktur er viktigere enn maksimal enkelhet. Lokale AI-tjenester kan kjøres på kompatible Windows-, macOS- eller Linux-maskiner, og ytelsen avhenger av maskinvare, modellvalg og oppgavetype.
Watcher er laget for å inngå i større automatiseringssystemer. Den kan integreres med Home Assistant, slik at hendelser fra kameraanalyse kan brukes som triggere i smarthuset. Et eksempel kan være at et varsel fra Watcher vises i et dashboard, lagres som et bilde eller brukes til å starte en automasjon. Enheten kan også sende data via UART eller HTTP, noe som åpner for lokale servere, egne scripts og tredjepartstjenester.
AI-varsler til Home Assistant, Node-RED, IFTTT og webhooks.
Node-RED gir flere muligheter for eksperimentering. Watcher-meldinger kan behandles i en flow og sendes videre til for eksempel IFTTT, e-post, Telegram, Discord, WhatsApp, Kafka, MongoDB eller andre tjenester, avhengig av oppsettet. For utviklere, systemintegratorer og avanserte hjemmebrukere betyr dette at Watcher kan bli en fleksibel hendelseskilde i et større IoT-system, ikke bare en frittstående enhet.
Produktets styrke ligger i kombinasjonen av ferdig maskinvare, AI-tjenester og åpne integrasjonsmuligheter. I et hjem kan Watcher brukes til å følge med på inngangsparti, kjæledyr, pakker, romaktivitet eller bestemte situasjoner som krever varsel. I et kontor eller verksted kan den overvåke arbeidsstasjoner, utstyr, dører eller sikkerhetsrelaterte hendelser. I en butikk kan den brukes i demonstrasjoner for å vise hvordan AI kan tolke hyller, objekter eller kundesituasjoner.
AI-prosjekter for smarthus, undervisning, butikk og makerspace.
For undervisning og makerspace er Watcher interessant fordi den gjør moderne AI mer fysisk og konkret. Elever og utviklere kan se hvordan kamera, mikrofon, skjerm, LLM, varsling og automasjon henger sammen. For hobbybrukere kan den bli en smart assistent på pulten, en eksperimentell robot-hode-enhet, et rompanel eller en liten AI-vakt som gir respons når noe skjer. For prototyping gir Grove-porten og I/O-tilkoblingene mulighet til å kombinere kameraanalyse med eksterne sensorer.
SenseCAP Watcher W1-B har Grove IIC og 2x4 utvidelseskontakter med IIC, GPIO, GND, 3,3 V ut og 5 V inn. Dette gjør det mulig å bygge videre med sensorer, brytere, miljømåling eller andre moduler i et større system. Enheten er også kompatibel med Arduino- og ESP32-baserte prosjekter, noe som gir lav terskel for utviklere som allerede kjenner mikrokontrollerverdenen.
Grove-utvidelse og åpen kildekode for egne AI-løsninger.
Åpen kildekode og støtte for lokale tjenester gir bedre kontroll over hvordan systemet bygges og driftes. For enkelte prosjekter er skybasert AI mest praktisk, mens andre krever lokal behandling på egen maskinvare. Watcher kan tilpasses begge retninger. Den kan også personaliseres med egne uttrykk og brukergrensesnitt, blant annet gjennom PNG-baserte visuelle elementer og UI-designverktøy, slik at enheten kan passe bedre inn i en bestemt installasjon eller demo.
Norsk bedrift - varene sendes fra Norge innen 24t
