Сетевой видеорегистратор «Фрегат», подключенный к HomeAssistant
0x00.Предисловие
В предыдущих статьях было рассмотрено подключение различных камер. Пришло время представить NVR (сетевой видеорегистратор), который представляет собой сетевой видеорегистратор. Он может сохранять видеоконтент в файлах. Представленный ранее motionEye следует рассматривать как тип сетевого видеорегистратора. Он может запускать съемку изображений или видео на основе движения. Для чего-то более продвинутого, например обнаружения объектов с помощью OpenCV или Tensorflow, вы можете выбрать Frigate с открытым исходным кодом для его реализации.
0x01.Frigate
Официальный сайт: https://frigate.video/
Контролируйте свои камеры видеонаблюдения с помощью локально обработанного искусственного интеллекта
Он имеет следующие характеристики:
- Уменьшите количество ложных срабатываний за счет обнаружения локальных объектов
- Удаление видео с помощью ИИ
- Разделить область распознавания
- Поддерживает интеграцию с высокой доступностью и другими платформами автоматизации.
- Смотрите динамичное живое видео с вашей камеры.
0x02.Установка
https://github.com/blakeblackshear/frigate
Ссылка: https://docs.frigate.video/frigate/installation
Создайте docker-compose.yml.
[root@cn-tx-bj7-c8 frigate]# cat docker-compose.yml
version: "3.9"
services:
frigate:
container_name: frigate
# privileged: true # this may not be necessary for all setups
restart: unless-stopped
image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable
shm_size: "256mb" # update for your cameras based on calculation above
devices:
- /dev/bus/usb:/dev/bus/usb # passes the USB Coral, needs to be modified for other versions
# - /dev/apex_0:/dev/apex_0 # passes a PCIe Coral, follow driver instructions here https://coral.ai/docs/m2/get-started/#2a-on-linux
# - /dev/dri/renderD128 # for intel hwaccel, needs to be updated for your hardware
volumes:
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
- ./config:/config
- ./debug:/media/frigate
- /dev/bus/usb:/dev/bus/usb
#- type: tmpfs # Optional: 1GB of memory, reduces SSD/SD Card wear
# target: /tmp/cache
# tmpfs:
# size: 1000000000
ports:
- "5000:5000"
- "8554:8554" # RTSP feeds
- "8555:8555/tcp" # WebRTC over tcp
- "8555:8555/udp" # WebRTC over udp
environment:
FRIGATE_RTSP_PASSWORD: "password"Вытащить изображение
[root@cn-tx-bj7-c8 frigate]# docker-compose pull
[+] Running 8/8
⠿ frigate Pulled 123.6s
⠿ f03b40093957 Already exists 0.0s
⠿ 29bc41a1e07f Pull complete 109.0s
⠿ f033030a404f Pull complete 116.4s
⠿ b8030797c27a Pull complete 117.0s
⠿ de3b92b8f5d5 Pull complete 117.0s
⠿ b5811a51986a Pull complete 117.1s
⠿ bf844d7f2ba4 Pull completeСоздайте файл конфигурации frigate.yml.
[root@cn-tx-bj7-c8 config]# cat config.yml
mqtt:
# host: mqtt
enabled: False
cameras:
test:
ffmpeg:
inputs:
- path: rtsp://192.168.2.161:8554/mjpeg/1
roles:
- detect
detect:
enabled: False
height: 240
width: 240
fps: 5запускать
[root@cn-tx-bj7-c8 frigate]# docker-compose upИспользуйте 0x03.
Доступ к порту 5000 для просмотра веб-интерфейса
- На странице «Камеры» отображаются все камеры.
- На странице «События» отображаются все события.
- Конфигурацию можно изменить непосредственно на странице конфигурации.
0x04.
Frigate мощный NVR система, хотя в этой статье представлен базовый доступ, она имеет больше функций, таких как Detectors、Masks & Recording Может использоваться по требованию
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
