Dies ist die Linux-App namens Frigate, deren neueste Version als 0.11.1Release.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Frigate with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
Fregatte
BESCHREIBUNG:
Fregatte - NVR mit Objekterkennung in Echtzeit für IP-Kameras
Ein vollständiger und lokaler NVR, der für Home Assistant mit KI-Objekterkennung entwickelt wurde. Verwendet OpenCV und Tensorflow, um Objekterkennung in Echtzeit lokal für IP-Kameras durchzuführen.
Die Verwendung eines Google Coral Accelerator ist optional, wird jedoch dringend empfohlen. Die Coral übertrifft selbst die besten CPUs und kann 100+ FPS mit sehr wenig Overhead verarbeiten.
Eigenschaften
- Enge Integration mit Home Assistant über eine benutzerdefinierte Komponente
- Entwickelt, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren und die Leistung zu maximieren, indem nur dann und dort nach Objekten gesucht wird, wenn dies erforderlich ist
- Nutzt Multiprocessing stark mit Betonung auf Echtzeit gegenüber der Verarbeitung jedes Frames
- Verwendet eine sehr niedrige Overhead-Bewegungserkennung, um zu bestimmen, wo die Objekterkennung ausgeführt werden soll
- Die Objekterkennung mit TensorFlow läuft in separaten Prozessen für maximale FPS
- Kommuniziert über MQTT zur einfachen Integration in andere Systeme
- Zeichnet Videos mit Aufbewahrungseinstellungen basierend auf erkannten Objekten auf
- Aufzeichnung rund um die Uhr
- Re-Streaming über RTSP, um die Anzahl der Verbindungen zu Ihrer Kamera zu reduzieren
- WebRTC- und MSE-Unterstützung für Live-Ansicht mit geringer Latenz
Programmiersprache
Python, Javascript
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/frigate.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.