18.2K Star，AI 高效视频监控摄像头

Hi，骚年，我是大 G，公众号「GitHub 指北」会推荐 GitHub 上有趣有用的项目，一分钟 get 一个优秀的开源项目，挖掘开源的价值，欢迎关注。

导语

在家庭和企业安防领域，实时视频监控是保障安全的核心需求。Frigate 作为一款强大的开源视频监控系统，利用 AI 实现了智能检测、分析与管理，让你的监控系统更加高效且智能化。无论是捕捉特定目标，还是进行视频事件分析，Frigate 都为你提供了全新的安全解决方案。

项目简介

Frigate 是一个基于 Docker 构建的开源视频监控解决方案，采用了 AI 推理 来识别视频中的特定对象，如人、车辆和宠物。相比传统的视频监控软件，Frigate 不仅支持实时视频录制，还能通过 AI 技术过滤掉无关的活动，精准捕捉异常事件，减少误报率。项目集成了 Coral TPU 加速，大幅提高了视频分析的性能，使其适合家庭、办公室、企业等多场景应用。

Frigate 的设计非常灵活，用户可以通过配置文件快速设置摄像头和 AI 模型，获取实时的分析结果。无论是实时监控、事件捕捉还是智能告警，Frigate 都可以满足多样化的监控需求。

特点与优势

Frigate 凭借其 AI 驱动的监控能力以及高度可定制的架构，具备以下优势：

• AI 对象检测 Frigate 通过深度学习模型进行对象检测，能够精准识别视频流中的人、车辆、宠物等目标，并过滤掉风吹草动等不相关的活动，大幅减少误报。
• 低功耗和高效性能 借助 Google Coral TPU 加速器，Frigate 的 AI 处理负荷得以极大优化，即使在资源有限的设备上也能高效运行，支持持续的对象识别和实时告警。
• 本地处理，无需云端 所有视频分析和推理都是在本地完成的，保证了数据的隐私性与安全性，无需上传到云端，也降低了对互联网带宽的依赖。
• 集成 Home Assistant Frigate 完美支持 Home Assistant 集成，可以通过家庭自动化系统获取监控数据、触发告警或自动执行操作。无论是开启灯光还是发送警报通知，Frigate 都能与家庭智能设备无缝对接。
• 高可定制性 Frigate 的配置文件非常灵活，用户可以根据不同摄像头的视角、监控区域和检测对象，定制化调整参数，从而获得最合适的监控体验。

效果预览

实时仪表板

简化审核工作流程

多摄像头擦洗

内置蒙版和区域编辑器

如何使用

使用 Frigate 非常简单，以下是快速上手的步骤：

1. 安装 Docker 和 Coral 加速器 首先确保系统上已安装 Docker。若需要加速 AI 推理，可以选择连接 Google Coral TPU（可选步骤，但推荐以提高性能）。
2. 克隆 Frigate 项目并启动容器 通过以下命令克隆 Frigate 项目并启动 Docker 容器：

git clone https://github.com/blakeblackshear/frigate.git
   cd frigate
   docker-compose up -d

1. 配置摄像头与对象检测 编辑 config.yml 配置文件，添加你的摄像头信息（如 RTSP 流）以及需要检测的对象类型（如人、车辆、宠物等），Frigate 会根据设置进行智能监控和分析。
2. 实时监控与事件通知 启动系统后，你可以通过浏览器访问 Frigate 的管理界面，查看实时监控视频和检测结果。通过 Home Assistant 的集成，你可以轻松接收告警信息或触发自动化规则。
3. 查看监控历史 Frigate 支持存储监控视频和检测事件，用户可以在需要时随时回放查看录像，并分析重要的安防记录。

源码地址

在公众号「GitHub指北」发消息「摄像头」即可获取。

结语

Frigate 是一款结合 AI 和本地处理能力的开源视频监控工具，它为用户提供了高效、智能的监控体验。无论你是个人家庭用户，还是企业级监控系统的开发者，Frigate 都能以其强大的功能和可定制性帮助你实现智能化安防。

如果你正在寻找一款高效的开源视频监控工具，不妨尝试一下 Frigate。立即访问 GitHub 仓库，开启你的视频智能监控之旅吧！