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ファームウェアやモデルの更新をネット越しに配信して、自動でバージョンアップできる。たくさんのカメラがあっても、一斉にアップデートして機能追加や改善を行えるんだ。

学習モデルをカメラ向けに最適化して、小さいデバイスでも速く動くようにしてくれる技術。普通のモデルを手軽に軽量化できるから、推論のレスポンスが向上するんだ。

カメラで検出した人物をさらにRekognitionに渡して詳細な顔分析をしたり有名人識別したりできる。カメラ側は大まかな認識だけして、重たい処理をクラウドAIにまかせる運用も可能。

開発者モードでカメラにリモート接続して、Linux上で直接コマンドを打てる。深くカスタマイズしたいなら活用できるけど、誤操作に注意が必要。上級者向けの裏技みたいな感じ。

デバイスのCPUやメモリ使用率をCloudWatchに出せる。AI処理が重くなってカメラが遅くなってないかチェックしたり、異常があれば通知を受けたりできる。運用管理が捗るね。

顔認識や動き検知などの例題が用意されていて、学習の入り口に最適。独自のプロジェクトを作る前にサンプルで原理をつかんだり、すぐ結果を体験できるんだ。

ブラウザで今カメラが見ている映像をチェックし、どこに物体を認識したかオーバーレイ表示できる。テストやデモのときに見た目がわかりやすいから、正しく動作してるか確認しやすいんだ。

家庭用Wi-Fiや有線LANでネットにつなげる。どこに置いてもクラウドとやりとりできるし、ケーブルを引けるなら有線で安定接続も可能。場所に合わせて選べるんだ。

カメラ自体に小さなGPUが入っていて、映像をクラウドに送らずその場でAI処理して結果だけを送る。通信量を減らせるし、ネットが遅い場所でも活用しやすいんだ。

カメラが推論した結果をトリガーにLambda関数を呼び出して、通知を出したりデータベースに記録したりできる。映像を見た瞬間にリアルタイムでイベント処理が始まるってわけ。