From 51f80bdcead539318e1b8b435b84602fce42d121 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Larosen <66299704+Larosen@users.noreply.github.com>
Date: Sat, 10 May 2025 11:47:02 +0200
Subject: [PATCH] Add German translation for README.md with README_DE.md

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 README_DE.md | 68 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 68 insertions(+)
 create mode 100644 README_DE.md

diff --git a/README_DE.md b/README_DE.md
new file mode 100644
index 000000000..53de39b8a
--- /dev/null
+++ b/README_DE.md
@@ -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
+
+<div>
+<img width="800" alt="Live-Dashboard" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/5e713cb9-9db5-41dc-947a-6937c3bc376e">
+</div>
+
+### Optimierter Überprüfungs-Workflow
+
+<div>
+<img width="800" alt="Optimierter Überprüfungs-Workflow" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/6fed96e8-3b18-40e5-9ddc-31e6f3c9f2ff">
+</div>
+
+### Multi-Kamera-Scrubbing
+
+<div>
+<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
+
+<div>
+<img width="800" alt="Integrierter Masken- und Zonen-Editor" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d7885fc3-bfe6-452f-b7d0-d957cb3e31f5">
+</div>
+
+## 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>