هذا هو تطبيق Windows المسمى Frigate والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له على أنه 0.11.1Release.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Frigate with OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
فرقاطة
الوصف
الفرقاطة - NVR مع اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي لكاميرات IP
NVR كامل ومحلي مصمم لـ Home Assistant مع اكتشاف كائن AI. يستخدم OpenCV و Tensorflow لإجراء الكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي محليًا لكاميرات IP.
يعد استخدام Google Coral Accelerator اختياريًا ، ولكن يوصى به بشدة. سوف يتفوق كورال حتى على أفضل وحدات المعالجة المركزية ويمكنه معالجة 100+ إطارًا في الثانية مع القليل جدًا من النفقات العامة.
المميزات
- تكامل محكم مع Home Assistant عبر مكون مخصص
- مصمم لتقليل استخدام الموارد وتعظيم الأداء من خلال البحث فقط عن الكائنات عندما وحيثما يكون ذلك ضروريًا
- يستفيد من المعالجة المتعددة بشكل كبير مع التركيز على الوقت الحقيقي على معالجة كل إطار
- يستخدم اكتشاف حركة علوية منخفضة جدًا لتحديد مكان تشغيل اكتشاف الكائن
- يتم تشغيل اكتشاف الكائنات باستخدام TensorFlow في عمليات منفصلة للحصول على أقصى معدل للإطارات في الثانية
- يتصل عبر MQTT لسهولة الاندماج في الأنظمة الأخرى
- يسجل الفيديو بإعدادات الاحتفاظ بناءً على الكائنات المكتشفة
- تسجيل 24/7
- إعادة البث عبر RTSP لتقليل عدد الاتصالات بالكاميرا
- دعم WebRTC و MSE للعرض المباشر بزمن انتقال منخفض
لغة البرمجة
بايثون وجافا سكريبت
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/frigate.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
