📌 Плюсы Frigate:
➕ Быстрая установка в Linux с помощью Docker Compose.
➕ Полностью бесплатный продукт. За деньги есть подключение к обученной AI модели, ориентированной на быстрое распознавание объектов.
➕ Автоматическая нарезка событий с камеры в небольшие ролики с возможностью просмотра в отдельном разделе. Например, ваша камера над входом будет фиксировать все входы и выходы и на их основе формировать небольшие ролики. Вы можете открыть раздел и быстро посмотреть, кто в течении дня входил и выходил. Это удобнее, чем обычный просмотр архива с индикацией движения на временной шкале. Тут уже готовая нарезка.
➕ Семантический поиск на основе текстового описания, картинки, в том числе лиц, в видеопотоках с помощью локального AI. Ресурсов надо много для этого. Я не тестировал, не на чем.
➕ Распознавание движения. Это нормально работает на ресурсах CPU.
У себя проверял, проблем особых не увидел.
➕ Расширенные настройки распознавания движения. Можно настраивать чувствительность, зоны контроля или наоборот исключения. Примерно как в платных продуктах.
➕ Удобный режим отладки различных распознаваний с учётом всех настроек.
➕ Многопользовательских режим доступа к системе.
➕ Умеет отправлять уведомления о событиях на камерах по email или push, если установить приложение на смартфон в виде PWA.
➕ Есть интеграция с Home Assistant.
➕ Есть HTTP API
➕ Экспорт метрик для мониторинга в формате Prometheus.
📌 Минусы Frigate:
➖ Неочевидная настройка. Придётся разбираться. Например, камеры можно добавить через файл конфигурации и перезапуск сервиса. Через веб интерфейс этого сделать не получится.
➖ Обнаружение движения работает на локальных ресурсах. Как связать систему с датчиками на камере я не нашёл ни в самой программе, ни в документации.
➖ Веб интерфейс неинтуитивен. Например, нет такого раздела, как Просмотр архива, но есть разделы Обзор событий и Поиск событий. Постоянно путаюсь между ними. Нельзя вручную быстро выбрать разные раскладки камер. Раскладка формируется вручную растягиванием картинок с камер. Поиск по архиву тоже какой-то неудобный.
➖ Любые распознавания очень требовательны к ресурсам. Если хотите получить навороченную систему распознавания, то готовьте современное, мощное железо.
В целом, система понравилась. Но, как я уже сказал, настраивать хлопотно. С одной камеры не пишет поток, хоть и анализирует его в режиме реального времени. А на запись ругается ошибкой Invalid data found when processing input. Пока не разобрался, в чём дело.
Запустил Frigate я через Compose. Ниже следующим сообщением прикладываю мой рабочий
docker-compose.yaml и мою конфигурацию config.yml на примере 3-х камер. Пока 3 добавил для тестов, чтобы не нагружать сильно систему. Надо ещё будет потестировать с потоками и распознаванием. Особо нет времени плотно этим заниматься. Целый день потратил на установку и тестирование различных система и на настройку Frigate.Из всех бесплатных программ, что я ранее видел на тему локального видеонаблюдения, Frigate - самая функциональная и навороченная. Если есть железо, можно всё настроить на уровне хороших коммерческих продуктов.
❗️Если заметка вам полезна, не забудьте 👍 и забрать в закладки.
———
ServerAdmin: 📱 Telegram | 🌐 Сайт | 📲 MAX
#видеонаблюдение