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Larosen 2025-05-10 11:47:02 +02:00 committed by GitHub
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@ -0,0 +1,68 @@
<p align="center">
<img align="center" alt="logo" src="docs/static/img/frigate.png">
</p>
# Frigate NVR mit Echtzeit-Objekterkennung für IP-Kameras
<a href="https://hosted.weblate.org/engage/frigate-nvr/">
<img src="https://hosted.weblate.org/widget/frigate-nvr/language-badge.svg" alt="Translation status" />
</a>
/[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)
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.
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.
- Enge Integration mit Home Assistant über eine [benutzerdefinierte Komponente](https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration)
- Entwickelt, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren und die Leistung zu maximieren, indem Objekte nur dann und dort erkannt werden, wo es notwendig ist
- Nutzt Multiprocessing intensiv mit Fokus auf Echtzeit statt Verarbeitung jedes einzelnen Frames
- Sehr ressourcenschonende Bewegungserkennung, um festzustellen, wo Objekterkennung ausgeführt werden soll
- Objekterkennung mit TensorFlow läuft in separaten Prozessen für maximale FPS
- Kommunikation über MQTT für einfache Integration in andere Systeme
- Videoaufzeichnung mit Aufbewahrungseinstellungen basierend auf erkannten Objekten
- 24/7-Aufzeichnung
- Re-Streaming via RTSP zur Reduzierung der Verbindungen zur Kamera
- WebRTC- & MSE-Unterstützung für latenzarme Live-Ansicht
## Dokumentation
Die vollständige Dokumentation findest du unter: https://docs.frigate.video
## Spenden
Wenn du die Entwicklung unterstützen möchtest, kannst du dies über [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear) tun.
## Screenshots
### 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">
</div>
### 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">
</div>
### 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">
</div>
### 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
Wir nutzen [Weblate](https://hosted.weblate.org/projects/frigate-nvr/) zur Unterstützung von Sprachübersetzungen. Beiträge sind jederzeit willkommen!
<a href="https://hosted.weblate.org/engage/frigate-nvr/">
<img src="https://hosted.weblate.org/widget/frigate-nvr/multi-auto.svg" alt="Translation status" />
</a>