Frigate - grabador de video en red de código abierto con detección de objetos por IA en tiempo real

• NVR (Network Video Recorder) de código abierto que realiza detección de objetos por IA en tiempo real localmente usando OpenCV y Tensorflow
  • Todo el procesamiento se realiza localmente en el hardware del usuario, y la señal de la cámara se procesa únicamente a nivel local
  • No solo detecta movimiento, sino también objetos como personas y automóviles

Características de Frigate

• Es uno de los grabadores de video en red con más estrellas en GitHub y ha sido descargado más de 2 millones de veces desde Docker Hub.
• La detección local de objetos con Google Coral TPU reduce las falsas alertas y permite procesar 100+ FPS con una sobrecarga mínima
• La IA de Frigate inspecciona la señal de video para que solo se revisen las detecciones importantes
• Puede rastrear objetos en tiempo real y ajustar con precisión las alertas según la ubicación exacta.
• Se integra con Home Assistant y otras plataformas de automatización para aplicar la detección de objetos a la automatización del hogar.
• Ofrece una vista Birdseye que renderiza dinámicamente las cámaras con detecciones activas para identificar fácilmente las cámaras de interés
• La comunicación mediante MQTT facilita la integración con otros sistemas

Experiencia de usuario

• Los usuarios obtienen un sistema de cámaras de seguridad perfecto, de código abierto y con control local gracias al alto nivel de personalización de Frigate, su rápida detección de objetos y su estrecha integración con Home Assistant.
• Frigate ayuda a reducir la gran cantidad de falsas detecciones almacenadas en el disco duro y ahorra tiempo al revisar grabaciones sin incidentes.
• Al usar Frigate, los usuarios eliminan la dependencia de la nube en sus cámaras de seguridad sin perder la detección de objetos ni el historial de grabaciones.
• A través de Frigate+, pronto se ofrecerá acceso a modelos personalizados diseñados específicamente para Frigate.

Opinión de GN⁺

• Frigate es una solución de código abierto para monitorear cámaras de seguridad con IA local, que fortalece la privacidad del usuario y al mismo tiempo ofrece detección precisa de objetos y funciones de automatización integradas.
• Esta tecnología permite a los usuarios gestionar su sistema de cámaras de seguridad de forma más eficiente, reducir la dependencia de servicios en la nube y al mismo tiempo reforzar la privacidad de los datos.
• Las características y la experiencia de usuario de Frigate pueden ofrecer una inspiración interesante para ingenieros de software principiantes interesados en seguridad y automatización, y muestran el enfoque innovador de la comunidad de código abierto.

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Experiencia usando Frigate

  • Usó Frigate durante 6 meses con una Raspberry Pi 4 y un Google Coral TPU.
  • Conectó 2 cámaras de red de 2 MP, con funcionamiento fluido y detección de objetos precisa.
  • Puede grabar video 24/7 además de eventos, y elimina automáticamente los datos antiguos.
  • Integrado con Home Assistant para recibir en el teléfono alertas con video en tiempo real, capturas y grabaciones.
  • La experiencia de usuario y las opciones de configuración son mejores que las de productos comerciales.
  • Es fácil de usar, divertido y muy recomendable; incluso podría salvar vidas.

• Observaciones al probar Frigate

  • Frigate es un proyecto ambicioso y esperan que tenga éxito.
  • La decodificación por hardware o Coral no son obligatorios, pero ayudan.
  • La detección de movimiento con OpenCV tiene poca precisión.
  • La precisión de los modelos de detección de objetos disponibles públicamente es baja, por lo que se pierden eventos importantes.
  • El soporte para Coral es inestable y el mantenimiento de drivers y librerías es deficiente.
  • Ejecutar el modelo en CPU no resulta tan costoso.
  • Están considerando cambiar a un software más simple.

• Falta de funciones en Frigate

  • Frigate es uno de los productos NVR/VMS más prometedores, pero le faltan funciones para reemplazar a Blue Iris.
  • La grabación continua existe de forma básica, pero en un producto centrado en eventos no tiene tanta prioridad.

• Posibilidad de usar cámaras Ring con Frigate

  • Existe el problema de no poder desvincular las cámaras Ring de Amazon.
  • Están explorando formas de rootear o usar cámaras Ring con Frigate.
  • Hay rechazo a pagar tarifas de servicio y al uso que Amazon hace del video.

• Excelente soporte de Frigate

  • Excelente compatibilidad con cámaras mediante go2rtc y ffmpeg.
  • Soporte para códecs de video acelerados mediante ffmpeg.
  • Soporte para detección de objetos usando pesos y modelos personalizados de Yolo.
  • Soporte para OpenVINO, lo que permite inferencia acelerada en CPU/GPU de Intel.
  • Está bien documentado.

• Expectativas sobre la detección de objetos dentro de la cámara

  • Esperan una función que aproveche la detección de eventos integrada en muchas cámaras para descargar la detección de objetos a la propia cámara.

• Ejecutar Frigate dentro de un contenedor Docker

  • Ejecutan Frigate en un contenedor Docker en una Mac Mini M1, ofreciendo una solución NVR estable.
  • Junto con Scrypted, permite monitoreo remoto usando HomeKit Secure Video.

• Integración de modelos personalizados con Frigate

  • Hay curiosidad sobre el proceso de integrar un dataset de roboflow en Frigate.

• Requisitos básicos de configuración para Frigate

  • Se necesita una PC basada en Intel, un USB Coral TPU y cámaras PoE cableadas.
  • Preguntan cómo alimentar las cámaras: elegir entre un switch PoE o varios inyectores PoE.
  • No recomiendan usar cámaras Wi-Fi, y es un buen momento para actualizar a cámaras de mayor resolución.

• Posibilidad de ejecutar Frigate en Arm SBCs

  • Hay curiosidad sobre la posibilidad de ejecutar Frigate en SBCs basadas en Arm.