From 867771ef979d9def8d430c3f6ec78304ba7d1074 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ZhaiSoul <842607283@qq.com>
Date: Mon, 17 Mar 2025 14:42:26 +0800
Subject: [PATCH] feat: add chinese readme file
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README.md | 2 ++
README_CN.md | 52 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
2 files changed, 54 insertions(+)
create mode 100644 README_CN.md
diff --git a/README.md b/README.md
index 5b67c86c3..b15bb5c2f 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -4,6 +4,8 @@
# Frigate - NVR With Realtime Object Detection for IP Cameras
+\[English\] | [简体中文](https://github.com/blakeblackshear/frigate/README_CN.md)
+
A complete and local NVR designed for [Home Assistant](https://www.home-assistant.io) with AI object detection. Uses OpenCV and Tensorflow to perform realtime object detection locally for IP cameras.
Use of a [Google Coral Accelerator](https://coral.ai/products/) is optional, but highly recommended. The Coral will outperform even the best CPUs and can process 100+ FPS with very little overhead.
diff --git a/README_CN.md b/README_CN.md
new file mode 100644
index 000000000..6f4b5c4ed
--- /dev/null
+++ b/README_CN.md
@@ -0,0 +1,52 @@
+
+ 
+
+
+# Frigate - 一个具有实时目标检测的本地NVR
+
+[English](https://github.com/blakeblackshear/frigate) | \[简体中文\]
+
+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。
+
+强烈推荐使用可选配件：[Google Coral加速器](https://coral.ai/products/)。在该场景下，Coral的性能甚至超过目前的顶级CPU，并且可以以极低的电力开销轻松处理100 以上的画面帧。
+
+- 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物体，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
+- 使用非常低开销的运动检测来确定运行物体检测的位置
+- 使用TensorFlow进行物体检测，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
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+## 文档（英文）
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+你可以在这里查看文档 https://docs.frigate.video
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+## 赞助
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+如果您想通过捐赠支持开发，请使用 [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear)。
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+## 截图
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+### 实时监控面板
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