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https://github.com/blakeblackshear/frigate.git
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<p align="center">
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<img align="center" alt="logo" src="docs/static/img/frigate.png">
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</p>
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# Frigate – NVR mit Echtzeit-Objekterkennung für IP-Kameras
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<a href="https://hosted.weblate.org/engage/frigate-nvr/">
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<img src="https://hosted.weblate.org/widget/frigate-nvr/language-badge.svg" alt="Translation status" />
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</a>
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/[Deutsch/] | [English](https://github.com/blakeblackshear/frigate/blob/dev/README.md) | [简体中文](https://github.com/blakeblackshear/frigate/blob/dev/README_CN.md)
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Ein vollständiges und lokales NVR-System, entwickelt für [Home Assistant](https://www.home-assistant.io) mit KI-gestützter Objekterkennung. Nutzt OpenCV und Tensorflow, um Objekterkennung in Echtzeit lokal für IP-Kameras durchzuführen.
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Die Verwendung einer GPU oder eines KI-Beschleunigers wie [Google Coral](https://coral.ai/products/) oder [Hailo](https://hailo.ai/) wird dringend empfohlen. KI-Beschleuniger übertreffen selbst die besten CPUs mit minimalem Overhead.
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- Enge Integration mit Home Assistant über eine [benutzerdefinierte Komponente](https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration)
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- Entwickelt, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren und die Leistung zu maximieren, indem Objekte nur dann und dort erkannt werden, wo es notwendig ist
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- Nutzt Multiprocessing intensiv mit Fokus auf Echtzeit statt Verarbeitung jedes einzelnen Frames
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- Sehr ressourcenschonende Bewegungserkennung, um festzustellen, wo Objekterkennung ausgeführt werden soll
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- Objekterkennung mit TensorFlow läuft in separaten Prozessen für maximale FPS
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- Kommunikation über MQTT für einfache Integration in andere Systeme
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- Videoaufzeichnung mit Aufbewahrungseinstellungen basierend auf erkannten Objekten
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- 24/7-Aufzeichnung
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- Re-Streaming via RTSP zur Reduzierung der Verbindungen zur Kamera
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- WebRTC- & MSE-Unterstützung für latenzarme Live-Ansicht
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## Dokumentation
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Die vollständige Dokumentation findest du unter: https://docs.frigate.video
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## Spenden
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Wenn du die Entwicklung unterstützen möchtest, kannst du dies über [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear) tun.
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## Screenshots
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### Live-Dashboard
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<img width="800" alt="Live-Dashboard" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/5e713cb9-9db5-41dc-947a-6937c3bc376e">
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### Optimierter Überprüfungs-Workflow
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<img width="800" alt="Optimierter Überprüfungs-Workflow" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/6fed96e8-3b18-40e5-9ddc-31e6f3c9f2ff">
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### Multi-Kamera-Scrubbing
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<img width="800" alt="Multi-Kamera-Scrubbing" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d6788a15-0eeb-4427-a8d4-80b93cae3d74">
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### Integrierter Masken- und Zonen-Editor
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<img width="800" alt="Integrierter Masken- und Zonen-Editor" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d7885fc3-bfe6-452f-b7d0-d957cb3e31f5">
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## Übersetzungen
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Wir nutzen [Weblate](https://hosted.weblate.org/projects/frigate-nvr/) zur Unterstützung von Sprachübersetzungen. Beiträge sind jederzeit willkommen!
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<a href="https://hosted.weblate.org/engage/frigate-nvr/">
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<img src="https://hosted.weblate.org/widget/frigate-nvr/multi-auto.svg" alt="Translation status" />
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