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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)
+- 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
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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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