Frigate - perekam video jaringan open-source dengan deteksi objek AI real-time

 (frigate.video)
11 poin oleh GN⁺ 2023-11-19 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • NVR (Network Video Recorder) open-source yang menjalankan deteksi objek AI real-time secara lokal menggunakan OpenCV dan Tensorflow
    • Semua pemrosesan dilakukan secara lokal pada perangkat keras pengguna, dan feed kamera hanya diproses di lingkungan lokal pengguna
    • Bukan sekadar mendeteksi gerakan, tetapi juga mendeteksi objek seperti orang/mobil

Fitur Frigate

  • Salah satu perekam video jaringan dengan bintang terbanyak di GitHub, dan telah diunduh lebih dari 2 juta kali di Docker Hub.
  • Deteksi objek lokal menggunakan Google Coral TPU mengurangi alarm palsu, sambil memproses 100+ FPS dengan overhead yang sangat kecil
  • AI Frigate memeriksa feed video sehingga pengguna hanya perlu meninjau deteksi yang penting
  • Melacak objek secara real-time, dan notifikasi dapat disetel dengan sangat rinci berdasarkan lokasi yang akurat.
  • Terintegrasi dengan Home Assistant dan platform otomasi lainnya untuk menerapkan deteksi objek pada otomasi rumah.
  • Menyediakan tampilan Birdseye yang merender kamera dengan deteksi aktif secara dinamis sehingga kamera yang penting dapat dilihat dengan mudah
  • Mudah diintegrasikan dengan sistem lain melalui komunikasi MQTT

Pengalaman pengguna

  • Pengguna merasakan sistem kamera keamanan open-source dengan kontrol lokal yang lengkap berkat tingkat kustomisasi Frigate yang tinggi, deteksi objek yang cepat, dan integrasi erat dengan Home Assistant.
  • Frigate membantu pengguna mengurangi banyak deteksi palsu di hard drive dan menghemat waktu untuk meninjau rekaman tanpa kejadian.
  • Dengan menggunakan Frigate, pengguna dapat menghilangkan ketergantungan pada cloud untuk kamera keamanan tanpa kehilangan kemampuan deteksi objek maupun riwayat rekaman.
  • Melalui Frigate+, akses ke model kustom yang dirancang khusus untuk Frigate akan segera tersedia.

Opini GN⁺

  • Frigate adalah solusi open-source untuk memantau kamera keamanan secara lokal dengan AI, yang memperkuat privasi pengguna sekaligus menyediakan deteksi objek yang akurat dan fitur otomasi terintegrasi.
  • Teknologi ini membantu pengguna mengelola sistem kamera keamanan dengan lebih efisien, sekaligus mengurangi ketergantungan pada layanan cloud dan meningkatkan privasi data.
  • Fitur serta pengalaman pengguna Frigate dapat menjadi inspirasi menarik bagi software engineer pemula yang tertarik pada keamanan dan otomasi, serta menunjukkan pendekatan inovatif dari komunitas open-source.

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2023-11-19
Komentar Hacker News

  • Pengalaman menggunakan Frigate

    • Menggunakan Frigate selama 6 bulan dengan Raspberry Pi 4 dan Google Coral TPU.
    • Menghubungkan 2 kamera jaringan 2MP, berjalan mulus dan memiliki deteksi objek yang akurat.
    • Bisa merekam video 24/7 selain saat ada event, dan otomatis menghapus data lama.
    • Terintegrasi dengan Home Assistant untuk menerima notifikasi video real-time, snapshot, dan rekaman di ponsel.
    • Pengalaman pengguna dan opsi konfigurasinya lebih baik daripada produk komersial.
    • Sangat direkomendasikan karena mudah digunakan, menyenangkan, dan bahkan bisa menyelamatkan nyawa.

  • Pengamatan saat menguji Frigate

    • Frigate adalah proyek ambisius dan diharapkan berhasil.
    • Hardware decoding atau Coral tidak wajib, tetapi membantu.
    • Deteksi gerakan menggunakan OpenCV kurang akurat.
    • Akurasi model deteksi objek yang tersedia secara publik rendah sehingga melewatkan event penting.
    • Dukungan Coral kurang stabil, dan pemeliharaan driver serta library kurang memadai.
    • Menjalankan model di CPU tidak terlalu mahal.
    • Sedang mempertimbangkan beralih ke software yang lebih sederhana.

  • Kekurangan fitur Frigate

    • Frigate adalah salah satu produk NVR/VMS yang paling menjanjikan, tetapi fiturnya masih kurang untuk menggantikan Blue Iris.
    • Fitur perekaman kontinu masih dasar, tetapi dalam produk yang berfokus pada event, prioritasnya lebih rendah.

  • Kemungkinan menggunakan kamera Ring dengan Frigate

    • Ada masalah karena kamera Ring tidak bisa dihubungkan ke Amazon.
    • Mencari cara untuk me-root atau menggunakan kamera Ring dengan Frigate.
    • Tidak suka harus membayar biaya layanan dan penggunaan video oleh Amazon.

  • Dukungan Frigate yang sangat baik

    • Dukungan kamera yang sangat baik melalui go2rtc dan ffmpeg.
    • Dukungan codec video yang dipercepat melalui ffmpeg.
    • Mendukung deteksi objek dengan bobot dan model Yolo kustom.
    • Dukungan OpenVINO memungkinkan inferensi yang dipercepat di CPU/GPU Intel.
    • Dokumentasinya sangat baik.

  • Harapan untuk fitur deteksi objek di dalam kamera

    • Berharap ada fitur untuk memanfaatkan deteksi event bawaan di banyak kamera agar deteksi objek bisa di-offload ke kamera.

  • Menjalankan Frigate di dalam container Docker

    • Menjalankan Frigate sebagai container Docker di M1 Mac Mini dan mendapatkan solusi NVR yang stabil.
    • Dengan Scrypted dan HomeKit Secure Video, pemantauan jarak jauh dimungkinkan.

  • Integrasi Frigate dengan model kustom

    • Penasaran dengan proses mengintegrasikan dataset roboflow ke Frigate.

  • Persyaratan setup dasar Frigate

    • Membutuhkan PC berbasis Intel, USB Coral TPU, dan kamera PoE berkabel.
    • Bertanya tentang cara menyuplai daya ke kamera: memilih switch PoE atau beberapa injector PoE.
    • Tidak merekomendasikan penggunaan kamera Wi‑Fi, dan ini saat yang tepat untuk upgrade ke kamera beresolusi lebih tinggi.

  • Kemungkinan menjalankan Frigate di Arm SBCs

    • Penasaran apakah Frigate bisa dijalankan di SBC berbasis Arm.