一、引言
近年來，人工智能（AI）技術的飛速發展為智能家居和安全防護領域帶來了前所未有的機遇。隨着人們對居住環境安全性和智能化水平需求的不斷提升，如何利用AI的強大能力，豐富家居攝像頭、智能門鎖、智能安防監控等產品的核心功能，並顯著提升其智能化和自動化水平，已成為業界關注的焦點和創新的前沿。
基於這一背景，本方案主要由兩大場景構成：家庭環境智能監控和人臉檢測及校驗。
在家庭環境智能監控場景中，系統將基於家居攝像頭的實時監控影像，通過對影像的關鍵幀進行智能截取，並利用大語言模型對圖像內容進行深度識別。一旦識別到火災、煙霧等風險情況，大語言模型將智能觸發Bedrock Agents執行報警操作，及時通知房屋主人處理。
在人臉檢測及校驗場景中，系統將同時利用家居攝像頭和智能門鎖，通過調用Amazon Rekognition的人臉比對功能，將實時獲取的人臉圖像與預先存儲的人員面部圖像進行比對，從而判斷來訪人員是否為合法人員，有效防止陌生人的非法闖入，或作為智能門鎖的身份驗證機制。
二、核心技術解析
構建智能家居安防方案離不開強大且靈活的AI/ML服務支持。本方案充分利用了亞馬遜雲科技生態系統中一系列人工智能和機器學習服務，以下對這些核心服務進行詳細介紹。
- Amazon Bedrock：Amazon Bedrock是亞馬遜雲科技推出的一項全面託管服務，旨在簡化高性能基礎模型（Foundation Models, FMs）的訪問和使用。它通過統一的API接口，聚合了來自領先AI公司以及亞馬遜自研的多種基礎模型，為開發者提供了豐富的模型選擇，以匹配不同的應用場景需求。
2.Anthropic Claude 3.5 Sonnet：Anthropic Claude 3.5 Sonnet是Anthropic公司於2024年6月發佈的一款先進的大語言模型，在多項行業基準測試中展現出領先的性能。作為Claude 3系列中的一員，它在智能度、推理速度和成本效益之間取得了優異的平衡。Claude 3.5 Sonnet尤其以其強大的多模態能力而著稱，相較於前一代模型Claude 3 Opus，它在圖片內容的識別和理解方面表現更為準確和精細。
3.Amazon Bedrock Agents：Amazon Bedrock Agents是Bedrock服務中的一項重要功能，它允許開發者在應用程序中構建和配置自動化的智能代理。這些Agent能夠協調基礎模型（FM）、外部數據源、軟件應用程序以及用户對話之間的複雜交互，從而幫助最終用户根據組織數據和用户輸入完成特定操作。
4.Amazon Rekognition：Amazon Rekognition是亞馬遜雲科技提供的一項強大且易於使用的基於雲的圖像和視頻分析服務。它能夠輕鬆地為應用程序添加高級計算機視覺功能，而無需用户具備深厚的機器學習專業知識。該服務由久經考驗的深度學習技術提供支持，提供了一套直觀的API，可以快速分析存儲在Amazon S3中的任何圖像或視頻文件。
三、方案架構設計與實踐流程
本章將詳細闡述智能家居安防方案的整體架構設計，基於Amazon Bedrock、Agents和Rekognition，從零開始構建並部署這套系統。
3.1、整體架構設計
本智能家居安防方案的整體架構設計旨在實現高效的視頻數據處理、智能分析和自動化響應。其核心流程如下：
- 視頻數據採集與存儲： 智能家居中的攝像頭持續採集視頻數據，並將這些數據實時或定期存儲到Amazon S3（Simple Storage Service）中。S3提供高可用、高持久性的存儲服務，為後續的數據處理提供了可靠的基礎。
- 前端與預處理： 用户通過部署在Amazon EC2實例上的Demo前端界面，可以對S3中的視頻數據進行管理和預處理。預處理操作可能包括視頻截取、關鍵幀提取等，為後續的AI分析做準備。
- 家庭環境智能監控場景：
- 關鍵幀抽取： 從監控視頻中抽取關鍵幀圖像。
- 大模型圖像理解： 將這些關鍵幀發送給Amazon Bedrock中託管的Anthropic Claude 3.5 Sonnet大模型。Claude 3.5 Sonnet利用其強大的多模態能力，對圖像內容進行深度理解和分析，識別是否存在火災、煙霧等異常情況。
- Agents自動化報警： 如果Claude 3.5 Sonnet識別到危險情況，它將觸發預先配置的Amazon Bedrock Agents。Agents會根據其指令，調用一個特定的Amazon Lambda函數。
- 通知機制： 該Lambda函數進一步觸發Amazon SES（Simple Email Service）或Amazon Connect服務，通過郵件或電話等方式，及時將異常情況通報給房屋主人，實現自動化、實時的報警響應。
- 人臉檢測及校驗場景：
- 人臉圖像提取： 從監控視頻中實時提取人臉圖像。
- Rekognition人臉比對： 將提取到的人臉圖像發送給Amazon Rekognition服務。Rekognition會將其與預先存儲在人臉集合中的合法人員面部圖像進行比對。
- 身份驗證： 根據比對結果，系統判斷當前人員是否為已知或合法人員。此功能可用於陌生人入侵防範，或作為智能門鎖的身份驗證機制，增強家居的安全性。
- 監控與數據記錄： 整個方案的運行狀態和各項服務的性能指標將通過Amazon CloudWatch進行監控，確保系統穩定運行。同時，每次的識別數據和報警記錄將存儲到Amazon DynamoDB中，以便後續的審計、分析和優化。
3.2、實踐流程
本實踐流程將以亞馬遜雲科技的US East (N. Virginia)區域（us-east-1）為例，詳細指導您完成整個智能家居安防方案的部署。
3.2.1、申請Amazon Bedrock模型訪問權限
打開瀏覽器，輸入亞馬遜雲科技控制枱地址並用 Root 或 IAM 賬户完成登錄。成功進入控制枱首頁後，將右上角 Region 下拉框切至 US East (N. Virginia) 即 us-east-1，後續所有資源與調用都將固定在這一區域進行，避免跨區配置不一致的問題。
在控制枱頂部的搜索欄裏鍵入 “Amazon Bedrock”，回車後即可直達服務主頁。左側導航欄點選 “模型訪問 (Model access)”，右側會列出當前賬號可見的全部基礎模型。找到 Anthropic 板塊，勾選 Claude 3.5 Sonnet，如需後續對比其它版本也可一併勾選同系列模型；確認無誤後滾動到頁面底部點擊 “保存更改 (Save changes)”。提交後權限通常即時生效，模型狀態變為 “已授權” 即可開始調用
3.2.2、部署實驗環境
實驗環境的部署主要包括Bedrock Agent的配置和前端操作頁面的部署。
3.2.2.1、Bedrock Agent 部署
首先，登錄亞馬遜雲科技賬户，切換到 us-east-1 區域，搜索並進入 Amazon Bedrock 服務控制枱。在左側導航欄中找到並點擊 "Agents"，然後點擊 "創建 Agent" 按鈕，開始創建一個新的 Agent。
在創建 Agent 的過程中，您需要選擇 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 作為基礎模型，並在 "Instructions for the Agent" 部分輸入以下提示詞，以明確 Agent 的職責：
You are a video monitor, we will send you photos for you to analyze. If something bad happens, you need to call the agent to contact the house owner and send the result you find to the agent.
接下來，在 "Action groups" 部分，點擊 "添加" 按鈕新建一個 Action。
在新建 Action 的頁面中，為 Action 組輸入一個名稱（例如 AlarmAction），並在 "Parameters" 中添加一個參數，名稱為 text_to_speak，設置為必填（Required 字段設為 True）。
完成配置後，檢查提示詞和 Action group 是否正確，然後點擊 "保存並退出"。此時 Agent 的狀態為 NOT_PREPARED。點擊 "準備" 按鈕，使 Agent 進入就緒狀態。
接下來，需要配置 Agent 調用的 Lambda 函數。此函數將在大模型監測到危險情況時被觸發，並通過 Amazon Simple Email Service (SES) 發送郵件提醒。您可以在 Lambda 控制枱中找到以 action-group 開頭的函數（由上一步創建的 Action group 自動生成）。點擊進入該函數，更新代碼以集成 SES 郵件發送功能，並確保 SES 已驗證您的郵箱地址以接收通知。
最後，返回 Lambda 函數的權限配置界面，確保其執行角色具有調用 SES 的權限（例如 ses:SendEmail）。完成這些步驟後，Bedrock Agent 將能夠自動觸發 Lambda 函數，在檢測到危險情況時通過 SES 發送郵件提醒。
至此，Bedrock Agent 的自動報警功能已配置完成，您可以通過測試驗證其功能是否正常運行。
3.2.2.2、前端部署
登錄亞馬遜雲科技管理控制枱後，通過點擊快速部署鏈接（通常是 CloudFormation 模板鏈接），自動進入 CloudFormation 控制枱的“創建堆棧”頁面。選中確認複選框並點擊“創建堆棧”，等待部署完成。
部署完成後，在 CloudFormation 頁面點擊“資源”標籤頁，找到名為 MyEC2Instance 的資源，點擊其“物理 ID”跳轉到 EC2 控制枱頁面。
選中實例後，點擊右上角的“連接”按鈕，選擇“EC2 Instance Connect”連接到實例。
連接到實例後，依次執行以下命令以部署前端應用：
暫時無法在飛書文檔外展示此內容
執行腳本後，終端會顯示一個形如 https://xxxxx.gradio.live 的地址。將此地址複製到瀏覽器的新標籤頁中，即可訪問前端頁面。
注意，在實驗過程中不要關閉終端會話，否則前端頁面可能會停止運行。
四、功能測試與應用展望
完成環境部署後，我們現在可以對智能家居安防方案的功能進行測試。
4.1、功能測試
視頻分析功能是本方案的核心，它包括對視頻或圖片內容的智能分析和人臉檢測兩大部分。
在內容分析部分，用户可以從示例視頻中選擇一段家庭監控錄像，例如包含火災場景的視頻。點擊“Video Screenshot”按鈕後，系統會從視頻中截取關鍵幀。接着，用户可以點擊“Screenshot Analysis”按鈕，將截圖發送給 Amazon Bedrock 中的 Claude 3.5 Sonnet 模型進行分析。
Amazon Rekognition 服務會識別截圖中的多個目標，而 Claude 3.5 Sonnet 模型會對圖片內容進行詳細的文字描述。如果用户需要對整個視頻進行分析，可以點擊“Video Intelligent Analysis”按鈕。
當視頻分析檢測到火災等危險情況時，預先配置的 Amazon Bedrock Agents 將被自動調用，觸發 Lambda 函數，並通過 Amazon Simple Email Service (SES) 向指定郵箱發送火災警報郵件，從而完成從檢測到報警的自動化流程。
在人臉檢測及校驗部分，用户可以選擇示例視頻中的人物訪談視頻，點擊“Video Screenshot”獲取人臉照片。隨後，點擊“Face Verification”按鈕，系統會將採集到的人臉與 Amazon Rekognition 中預置的人臉比對庫進行匹配。如果視頻中的人臉出現在比對庫中，則檢測通過，表明該人員為合法用户。
4.2、資源清理
為避免產生不必要的費用，在實驗結束後，請務必按照以下步驟清理您在亞馬遜雲科技賬户中創建的所有資源：
- 清除S3桶中文件： 導航到Amazon S3控制枱，選擇以
smart-analysis開頭的存儲桶，點擊"清空"（Empty）並根據指引清空桶內所有文件。然後點擊"刪除"（Delete），刪除此存儲桶。 - 清除CloudWatch中的日誌： 導航到Amazon CloudWatch控制枱，搜索名為"
/aws/smartAnalysis"的日誌組，點擊刪除日誌組。 - 刪除Amazon Bedrock Agents： 進入Amazon Bedrock服務控制枱，點擊"Agents"，選中您創建的Agent後，點擊"刪除"（Delete），並按照指引完成刪除操作。
- 刪除CloudFormation模板： 導航到Amazon CloudFormation控制枱，選擇
SmartVideoAnalysis堆棧，點擊"刪除"（Delete）。此操作將自動刪除通過該模板部署的所有相關資源，包括EC2實例。
至此，所有實驗資源已清理完畢。
4.3、未來展望
亞馬遜雲科技現提供套餐服務，登錄亞馬遜官網，即可享受亞馬遜雲科技產品和服務的實踐體驗，註冊即可獲得 100 美元的服務抵扣金。
智能家居安防方案的未來發展充滿無限可能，隨着AI技術的不斷演進，我們可以預見以下幾個主要趨勢：
- 更智能的事件預測與預防： 結合更多傳感器數據（如煙霧傳感器、温度傳感器、門窗傳感器等），AI將能夠進行更復雜的模式識別和異常行為分析，從而實現更早期的事件預測和預防，而非僅僅是事後報警。
- 多傳感器融合與情境感知： 將攝像頭數據與雷達、超聲波、紅外等多種傳感器數據進行融合，構建更全面的情境感知能力，減少誤報，提高識別準確性，並能理解更復雜的家庭活動。
- 個性化與自適應安防： 系統將能夠學習家庭成員的日常行為模式和偏好，自動調整安防策略，例如在特定時間段自動佈防、識別家庭寵物並忽略其活動，或根據家庭成員的作息調整通知方式。
- 更精細化的用户交互與控制： 通過語音助手、手勢識別等更自然的交互方式，用户可以更便捷地控制安防系統，接收更詳細的事件報告，並進行遠程干預。
以上就是本文的全部內容啦。最後提醒一下各位工友，如果後續不再使用相關服務，別忘了在控制枱關閉，避免超出免費額度產生費用～
