Il s'agit de l'application Linux nommée Frigate dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom 0.11.1Release.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Frigate avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Frégate
DESCRIPTION
Frigate - NVR avec détection d'objets en temps réel pour caméras IP
Un NVR complet et local conçu pour Home Assistant avec détection d'objets AI. Utilise OpenCV et Tensorflow pour effectuer localement la détection d'objets en temps réel pour les caméras IP.
L'utilisation d'un Google Coral Accelerator est facultative, mais fortement recommandée. Le Coral surpassera même les meilleurs processeurs et peut traiter plus de 100 FPS avec très peu de surcharge.
Fonctionnalités:
- Intégration étroite avec Home Assistant via un composant personnalisé
- Conçu pour minimiser l'utilisation des ressources et maximiser les performances en ne recherchant les objets que lorsque et où cela est nécessaire
- Exploite fortement le multitraitement en mettant l'accent sur le temps réel plutôt que sur le traitement de chaque image
- Utilise une détection de mouvement à très faible hauteur pour déterminer où exécuter la détection d'objet
- La détection d'objets avec TensorFlow s'exécute dans des processus séparés pour un maximum de FPS
- Communique via MQTT pour une intégration facile dans d'autres systèmes
- Enregistre la vidéo avec des paramètres de rétention basés sur les objets détectés
- Enregistrement 24h/7 et XNUMXj/XNUMX
- Re-streaming via RTSP pour réduire le nombre de connexions à votre caméra
- Prise en charge WebRTC et MSE pour une visualisation en direct à faible latence
Langage de programmation
Python, JavaScript
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/frigate.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
