Home Assistant: Frigate Add-On einrichten (NVR)

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Home Assistant: Frigate Add-On einrichten (NVR)
Home Assistant: Frigate Add-On einrichten (NVR)
  • 05.12.2024
  • Level 1
  • Video

Vor fast einem Jahr habe ich Frigate vorgestellt. Damals noch als Docker-Container, welchen ich auf einem selbst aufgesetzten Debian konfiguriert habe. Solltest Du Home Assistant nutzen, ist die Einrichtung aber deutlich einfacher, da es hier ein fertiges Add-On gibt. Dazu ist ein Home Assistant Operating System nötig, da sonst keine Add-Ons unterstützt werden - das habe ich hier bereits ausführlicher erklärt. Ich verwende in diesem Beitrag meine Dahua-Kameras, welche ich bereits vorgestellt habe.

Voraussetzungen

  • Ein System mit installiertem Home Assistant Operating System
  • Empfohlen: Google Coral Edge TPU **
  • Eine oder mehrere Video-Kameras

Video

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Beispiel-Konfiguration

Man kann extrem viel konfigurieren. Für mehr Infos und alle Einstellungsmöglichkeiten, schau in die Full Reference Config von Frigate in der offiziellen Dokumentation.

# Für MQTT nutze ich das Mosquitto Add-On
# Benutzer anlegen nicht vergessen!
mqtt:
  enabled: True
  host: core-mosquitto
  port: 1883
  topic_prefix: frigate
  client_id: frigate
  user: frigate
  password: vbX2kNWvMrGBcyWg
  stats_interval: 30

database:
  path: /config/frigate.db

detectors:
  coral:
    type: edgetpu
    device: usb

birdseye:
  enabled: True
  restream: True
  mode: continuous

objects:
  track:
    - car
    - person
    - dog
  filters:
    person:
      min_score: 0.6
      min_area: 20000
    car:
      min_score: 0.6
      min_area: 30000

# Kann auf Kamera-Level überschrieben werden
detect:
  width: 1280
  height: 720
  # 5 FPS ist der optimale Wert - am besten direkt im Stream festlegen
  fps: 5

# Kann auf Kamera-Level überschrieben werden
record:
  enabled: True
  events:
    pre_capture: 5
    post_capture: 5
    objects:
      - person
      - dog
    retain:
      default: 14
      objects:
        person: 28

snapshots:
  enabled: True
  clean_copy: True
  timestamp: False
  bounding_box: True
  retain:
    default: 14
    objects:
      person: 28

go2rtc:
  streams:
    carport:
      - rtsp://frigate:geheimpasswort@10.10.4.12/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0
    carport_sub2:
      - rtsp://frigate:geheimpasswort@10.10.4.12/cam/realmonitor?channel=1&subtype=2
    garden:
      - rtsp://frigate:geheimpasswort@10.10.4.11/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0
    garden_sub2:
      - rtsp://frigate:geheimpasswort@10.10.4.11/cam/realmonitor?channel=1&subtype=2

cameras:
  cam_carport:
    enabled: True
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/carport
          roles:
            - record
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/carport_sub2
          roles:
            - detect
    detect:
      enabled: True
    birdseye:
      order: 0
  cam_garden:
    enabled: True
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/garden
          roles:
            - record
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/garden_sub2
          roles:
            - detect
    detect:
      enabled: True
    birdseye:
      order: 1

ui:
  timezone: Europe/Berlin
  time_format: 24hour
  strftime_fmt: "%d.%m.%Y- %H:%M"

Produkte

Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer **


Transparenz-Hinweis (Level 1)

An diesem Beitrag ist kein Hersteller beteiligt! Sämtliche Produkte habe ich selbst gekauft und trage die kompletten Kosten für diesen Beitrag alleine! Die Inhalte wurden somit von niemandem gesehen oder abgestimmt. Es handelt sich zu 100% um meine persönliche Meinung und Erfahrung!

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