Frigate - Gerçek zamanlı yapay zeka nesne algılama özelliğine sahip açık kaynak ağ video kaydedici

• OpenCV ve Tensorflow kullanarak yerelde gerçek zamanlı yapay zeka nesne algılama gerçekleştiren açık kaynaklı bir NVR (Network Video Recorder)
  • Tüm işlemler kullanıcının donanımında yerel olarak yürütülür ve kamera akışı yalnızca kullanıcının yerel ortamında işlenir
  • Yalnızca hareket algılamakla kalmaz, insan/araç gibi nesneleri de algılar

Frigate'in özellikleri

• GitHub'da en çok yıldız alan ağ video kaydedicilerden biridir ve Docker Hub'da 2 milyondan fazla kez indirilmiştir.
• Google Coral TPU ile yerel nesne algılama kullanarak yanlış alarmları azaltırken, çok düşük ek yükle 100+ FPS işleyebilir
• Frigate'in yapay zekası video akışını inceleyerek yalnızca önemli tespitlerin gözden geçirilmesini sağlar
• Nesneleri gerçek zamanlı olarak takip eder ve tam konuma dayalı bildirimleri ayrıntılı biçimde ayarlamanıza olanak tanır.
• Home Assistant ve diğer otomasyon platformlarıyla entegre olarak nesne algılamayı ev otomasyonuna uygular.
• Aktif algılama bulunan kameraları dinamik olarak render ederek ilgilenilen kameraları kolayca görmeyi sağlayan Birdseye görünümü sunar
• MQTT üzerinden iletişim kurduğu için diğer sistemlerle kolayca entegre olabilir

Kullanıcı deneyimi

• Kullanıcılar, Frigate'in yüksek özelleştirilebilirliği, hızlı nesne algılaması ve Home Assistant ile sıkı entegrasyonu sayesinde eksiksiz, açık kaynaklı ve yerel olarak kontrol edilen bir güvenlik kamerası sistemi deneyimler.
• Frigate, kullanıcının sabit diskte biriken çok sayıdaki hatalı tespiti azaltmasına ve olay içermeyen görüntüleri incelemeye harcanan zamandan tasarruf etmesine yardımcı olur.
• Frigate kullanıldığında, kullanıcılar güvenlik kameralarının buluta bağımlılığını ortadan kaldırırken nesne algılama özelliklerini veya kayıt geçmişini kaybetmez.
• Frigate+ aracılığıyla, Frigate için özel olarak tasarlanmış özelleştirilmiş modellere erişim yakında sunulacaktır.

GN⁺ görüşü

• Frigate, güvenlik kameralarını yerelde yapay zeka ile izlemek için açık kaynaklı bir çözüm olup, kullanıcının gizliliğini güçlendirirken doğru nesne algılama ve entegre otomasyon özellikleri sunar.
• Bu teknoloji, kullanıcıların güvenlik kamerası sistemlerini daha verimli yönetmesini sağlar; bulut hizmetlerine bağımlılığı azaltırken veri gizliliğini güçlendirmeye de katkı sunar.
• Frigate'in özellikleri ve kullanıcı deneyimi, güvenlik ve otomasyonla ilgilenen başlangıç seviyesindeki yazılım mühendislerine ilham verebilir ve açık kaynak topluluğunun yenilikçi yaklaşımını gösterir.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Frigate kullanım deneyimi

  • Frigate'i Raspberry Pi 4 ve Google Coral TPU ile 6 ay kullandım.
  • 2 adet 2MP ağ kamerası bağlıydı; akıcı çalıştı ve nesne algılama doğruluğu yüksekti.
  • Yalnızca olaylar için değil, 24/7 video kaydı da yapabiliyor ve eski verileri otomatik olarak siliyor.
  • Home Assistant ile entegre ederek telefona canlı video, anlık görüntü ve kayıt bildirimleri alabiliyordum.
  • Kullanıcı deneyimi ve yapılandırma seçenekleri ticari ürünlerden daha iyi.
  • Kullanması kolay, eğlenceli ve hatta hayat kurtarabilecek kadar tavsiye edilesi bir ürün.

• Frigate test gözlemleri

  • Frigate iddialı bir proje ve başarılı olmasını umuyorum.
  • Donanımsal decode veya Coral zorunlu değil, ama faydalı.
  • OpenCV ile hareket algılama çok isabetli değil.
  • Herkese açık nesne algılama modellerinin doğruluğu düşük olduğu için önemli olaylar kaçabiliyor.
  • Coral desteği kararsız ve sürücülerle kütüphanelerin bakımı yetersiz.
  • Modeli CPU'da çalıştırmak çok maliyetli değil.
  • Daha basit bir yazılıma geçmeyi düşünüyorum.

• Frigate'in özellik eksikleri

  • Frigate, en umut verici NVR/VMS ürünlerinden biri ama Blue Iris'in yerini alacak kadar özellik sunmuyor.
  • Sürekli kayıt özelliği temel seviyede; olay odaklı bir üründe ise önceliği daha düşük.

• Ring kamera ve Frigate kullanım ihtimali

  • Ring kameraları Amazon'a bağlamadan kullanma konusunda sorun var.
  • Frigate ile Ring kameraları root etmek veya kullanmak için bir yol aranıyor.
  • Servis ücreti ödeme zorunluluğu ve Amazon'un videoları kullanma ihtimali rahatsız edici.

• Frigate'in güçlü desteği

  • go2rtc ve ffmpeg üzerinden mükemmel kamera desteği sunuyor.
  • ffmpeg ile hızlandırılmış video codec desteği var.
  • Özel Yolo ağırlıkları ve modelleriyle nesne algılama destekleniyor.
  • OpenVINO desteği sayesinde Intel CPU/GPU üzerinde hızlandırılmış çıkarım yapılabiliyor.
  • Dokümantasyonu iyi hazırlanmış.

• Kamera içi nesne algılama beklentisi

  • Birçok kameradaki yerleşik olay algılama özelliklerinden yararlanıp nesne algılamayı kameraya offload eden bir özellik isteniyor.

• Docker konteynerinde Frigate çalıştırma

  • M1 Mac Mini üzerinde Docker konteyneri olarak Frigate çalıştırıyorum ve kararlı bir NVR çözümü sağlıyor.
  • Scrypted ile birlikte HomeKit Secure Video kullanarak uzaktan izleme yapılabiliyor.

• Frigate ile özel model entegrasyonu

  • Frigate'e roboflow veri kümesini entegre etme süreci merak ediliyor.

• Frigate için temel kurulum gereksinimleri

  • Intel tabanlı bir PC, USB Coral TPU ve kablolu PoE kameralar gerekiyor.
  • Kameralara güç vermek için PoE switch mi yoksa birden fazla PoE enjektörü mü seçilmeli sorusu var.
  • Wi‑Fi kameralar önerilmiyor; daha yüksek çözünürlüklü kameralara geçmek için iyi bir zaman.

• Arm SBC'lerde Frigate çalıştırma ihtimali

  • Arm tabanlı SBC'lerde Frigate çalıştırmanın mümkün olup olmadığı merak ediliyor.