<p align="center">
  <img align="center" alt="logo" src="docs/static/img/branding/frigate.png">
</p>

# Frigate NVR™ - 一个具有实时目标检测的本地 NVR

<a href="https://hosted.weblate.org/engage/frigate-nvr/-/zh_Hans/">
<img src="https://hosted.weblate.org/widget/frigate-nvr/-/zh_Hans/svg-badge.svg" alt="翻译状态" />
</a>

[English](https://github.com/blakeblackshear/frigate) | \[简体中文\]

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

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<p align="center">
  <a href="https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=frigate">
    <img src="docs/static/img/branding/atlas-cloud-logo.png" alt="Atlas Cloud" width="200">
  </a>
</p>

<p align="center">
  <b><a href="https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=frigate">Atlas Cloud</a></b> 是一个兼容 OpenAI 接口的推理平台，可作为即插即用的多模态 LLM 后端，
  为 Frigate 的<a href="https://docs.frigate.video/configuration/genai/">生成式 AI（Generative AI）</a>功能提供算力支持。
  只需将 <code>atlas</code> provider 指向 Atlas Cloud，并选用一个支持视觉的模型
  （例如 <code>qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking</code> 或 <code>Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct</code>），
  即可基于检测帧画面生成自然语言的物体描述与审查摘要，无需本地 GPU。
  请参阅 <a href="https://docs.frigate.video/configuration/genai/">GenAI 配置文档</a>开始使用，
  或了解 <a href="https://www.atlascloud.ai/console/coding-plan">coding plan</a>。
</p>

<details>
<summary>适合做 GenAI 描述的 Atlas Cloud 多模态模型</summary>

Frigate 的 GenAI 功能要求使用**支持视觉**的模型。Atlas Cloud 上推荐的多模态模型包括：

- `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`
- `Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct`
- `qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct`
- `qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking`
- `qwen/qwen3-vl-8b-instruct`
- `google/gemini-3.5-flash`
- `google/gemini-3.1-pro-preview`

完整且实时更新的模型列表请见 [Atlas Cloud 控制台](https://www.atlascloud.ai/console)。

</details>

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一个完整的本地网络视频录像机（NVR），专为[Home Assistant](https://www.home-assistant.io)设计，具备 AI 目标/物体检测功能。使用 OpenCV 和 TensorFlow 在本地为 IP 摄像头执行实时物体检测。

强烈推荐使用 GPU 或者 AI 加速器（例如[Google Coral 加速器](https://coral.ai/products/) 或者 [Hailo](https://hailo.ai/)等）。它们的运行效率远远高于现在的顶级 CPU，并且功耗也极低。

- 通过[自定义组件](https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration)与 Home Assistant 紧密集成
- 设计上通过仅在必要时和必要地点寻找目标，最大限度地减少资源使用并最大化性能
- 大量利用多进程处理，强调实时性而非处理每一帧
- 使用非常低开销的画面变动检测（也叫运动检测）来确定运行目标检测的位置
- 使用 TensorFlow 进行目标检测，并运行在单独的进程中以达到最大 FPS
- 通过 MQTT 进行通信，便于集成到其他系统中
- 根据检测到的物体设置保留时间进行视频录制
- 24/7 全天候录制
- 通过 RTSP 重新流传输以减少摄像头的连接数
- 支持 WebRTC 和 MSE，实现低延迟的实时观看

## 社区中文翻译文档

你可以在这里查看文档 https://docs.frigate-cn.video

## 赞助

如果您想通过捐赠支持开发，请使用 [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear)。

## 协议

本项目采用 **MIT 许可证**授权。

**代码部分**：本代码库中的源代码、配置文件和文档均遵循 [MIT 许可证](LICENSE)。您可以自由使用、修改和分发这些代码，但必须保留原始版权声明。

**商标部分**：“Frigate”名称、“Frigate NVR”品牌以及 Frigate 的 Logo 为 **Frigate, Inc. 的商标**，**不在** MIT 许可证覆盖范围内。
有关品牌资产的规范使用详情，请参阅我们的[《商标政策》](TRADEMARK.md)。

## 截图

### 实时监控面板

<div>
<img width="800" alt="实时监控面板" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/5e713cb9-9db5-41dc-947a-6937c3bc376e">
</div>

### 简单的核查工作流程

<div>
<img width="800" alt="简单的审查工作流程" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/6fed96e8-3b18-40e5-9ddc-31e6f3c9f2ff">
</div>

### 多摄像头可按时间轴查看

<div>
<img width="800" alt="多摄像头可按时间轴查看" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d6788a15-0eeb-4427-a8d4-80b93cae3d74">
</div>

### 内置遮罩和区域编辑器

<div>
<img width="800" alt="内置遮罩和区域编辑器" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d7885fc3-bfe6-452f-b7d0-d957cb3e31f5">
</div>

## 翻译

我们使用 [Weblate](https://hosted.weblate.org/projects/frigate-nvr/) 平台提供翻译支持，欢迎参与进来一起完善。

## 非官方中文讨论社区

欢迎加入中文讨论 QQ 群：[1043861059](https://qm.qq.com/q/7vQKsTmSz)

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