Deep Sentinel, стартап по обеспечению домашней безопасности, привлек $7,4 млн в Серии А, о чем было объявлено сегодня.



Инвесторами выступили Shasta Ventures при поддержке Bezos Expeditions, Lux Capital и UP2398. Стартап основанный серийным предпринимателем Дэвидом Селинджером, который делает ставку на свой личный опыт и заявляет, что сможет обеспечить необходимую дифференциацию даже в людных местах.

Селинджер изложил философию своей последней компании. Так, он считает, что за последнее время характер ограблений сильно изменился. Не взламывая дом, грабители могут стоить домовладельцам тысячи долларов, а то и больше, просто воруя посылку, например, с Amazon, с переднего крыльца дома.

Эти действия требуют улучшения услуг, предоставляемых частными охранными компаниями.

Но старые охранные компании и корпорации, например, ADT Security Services, основанная в 1874 году, не успевают за временем. Селинджер уверен, что он сможет расширить рынок, получить долю этого рынка обеспечивая сохранность и безопасность не только дому, а и придомовой территории собственника.


Для этого компания выпускает серию камер, работа которых основана на глубинном обучении*, камеры смогут оценивать угрозы, предотвращать кражи. Это та же технология, что и у автопроизводителей беспилотных авто, или же как у Facebook, для идентификации людей по фото.

Deep Sentinel не показал свое оборудование, т.к. оно еще в разработке, но предварительно можно сказать, что это будет выглядеть, как обычная домашняя камера безопасности. Сами видеокамеры будут вполне стандартными, ценность будет иметь ее программное обеспечение.

Охранная система предназначена для распознания видеокартинки и другой контекстной информации с анализом угрозы в режиме онлайн. Селинджер четко сформулировал, что стартап Deep Sentinel - это не просто решение для охраны территории, а система для быстрого реагирования и в конечном счете отпугивания преступников. Система может включать в себя предупредительные сигналы, возможно сирену, или огни. Компания также рассматривала вариант использование дронов, но Селинджер полагает, что технология пока еще слишком молодая и видеокамер на начальном этапе будет достаточно.

Селинджер входит в переполненный рынок, это и интеллектуальный видеомонитор Camio, и камеры Hikvision на основе Intel Movidius, Netatmo's Presence и др., обеспечивающие системы искусственного интеллекта для камер, но фишка стартапа Deep Sentinel - это его универсальность, комплексность и удобство в использовании.

Любой разработчик, у которого есть свободное время, может создать элементарный классификатор объекта из нейронной сети, и любой стартап по разработке искусственного интеллекта можно купить/продать. Но бизнес на продаже глубинного обучения - пустая трата времени. Если бы вы установили Qualcomm Snapdragon на Nokia 3310, это не сделало б ее конкурентом iPhone.

Именно поэтому Селинджер сосредоточился на разработке своей технологии для решения основных проблем клиентов, таких как конфиденциальность и цена. Разработкой программного обеспечения занимался сам Селинджер и его команда.

В то время, пока клиенты конкурентов будут настраивать свои камеры, оборудование Deep Sentinel будет уже предварительно подготовлено перед установкой. Кроме того, работа камер будет давать максимально точный результат, анализ будет проводиться только в тех частях и моментах видеопотока, где может произойти угроза. В итоге это приведет к экономии средств клиентов, т.к. не нужно будет платить за место в облачных хранилищах, а также это обеспечивает конфиденциальность, т.к. не нужно передавать видеоряд в эти же облачные хранилища.

Джейсон Прессман, партнер Shasta Ventures, сказал, что был удивлен как размером рынка по охране частной собственности, так и неадекватностью существующих решений на рынке. Shasta Ventures не новичок в инвестировании подобных проектов, а один из первых инвесторов охранной компании Nest. Джейсон Прессман уверен, что Deep Sentinel сможет повторить успех Nest уже в следующем году, когда продукт выйдет на рынок.


* - камеры с искусственным интеллектом, способные характеризовать и предварительно классифицировать изображения действия, которых попадают в поле обозрения видеокамеры.

Перевод специально для mmgp.ru: TechCrunch