add note to mqtt docs to use ID rather than friendly_name (#24441)

Default was changed in b733355

Makefile

@@ -1,7 +1,7 @@
 default_target: local
 
 COMMIT_HASH := $(shell git log -1 --pretty=format:"%h"|tail -1)
-VERSION = 0.18.0
+VERSION = 0.18.1
 IMAGE_REPO ?= ghcr.io/blakeblackshear/frigate
 GITHUB_REF_NAME ?= $(shell git rev-parse --abbrev-ref HEAD)
 BOARDS= #Initialized empty

docker/main/rootfs/usr/local/nginx/conf/nginx.conf

@@ -150,7 +150,9 @@ http {
             include auth_request.conf;
             types {
                 video/mp4 mp4;
-                image/jpeg jpg;
+                image/jpeg jpg jpeg;
+                image/png png;
+                image/webp webp;
             }
 
             expires 7d;

docs/data/object_detectors_models.yaml

@@ -1100,7 +1100,7 @@ synaptics:
     - key: ssd
       label: SSD MobileNet
       recommended: true
-      download: A synap model is provided in the container at `/mobilenet.synap` and is used by this detector type by default. The model comes from the [Synap-release Github](https://github.com/synaptics-astra/synap-release/tree/v1.5.0/models/dolphin/object_detection/coco/model/mobilenet224_full80).
+      download: A synap model is provided in the container at `/synaptics/mobilenet.synap` and is used by this detector type by default. The model comes from the [Synap-release Github](https://github.com/synaptics-astra/synap-release/tree/v1.5.0/models/dolphin/object_detection/coco/model/mobilenet224_full80).
       ui: |-
         Navigate to **Settings > System > Detectors and model** and select **Synaptics** from the detector type dropdown and click **Add**. Then on the same page, in the **Custom Model** tab, configure:
 

docs/docs/configuration/advanced/reference.md

@@ -286,7 +286,7 @@ ffmpeg:
     # Optional: output args for detect streams (default: shown below)
     detect: -threads 2 -f rawvideo -pix_fmt yuv420p
     # Optional: output args for record streams (default: shown below)
-    record: preset-record-generic
+    record: preset-record-generic-audio-aac
   # Optional: Time in seconds to wait before ffmpeg retries connecting to the camera. (default: shown below)
   # If set too low, frigate will retry a connection to the camera's stream too frequently, using up the limited streams some cameras can allow at once
   # If set too high, then if a ffmpeg crash or camera stream timeout occurs, you could potentially lose up to a maximum of retry_interval second(s) of footage

docs/docs/configuration/hardware_acceleration_video.md

@@ -498,7 +498,7 @@ cameras:
 
 ## Synaptics
 
-Hardware accelerated video de-/encoding is supported on Synpatics SL-series SoC.
+Hardware accelerated video de-/encoding is supported on Synaptics SL-series SoC.
 
 ### Prerequisites
 

docs/docs/configuration/license_plate_recognition.md

@@ -8,7 +8,7 @@ import TabItem from "@theme/TabItem";
 import NavPath from "@site/src/components/NavPath";
 import FaqItem from "@site/src/components/FaqItem";
 
-Frigate can recognize license plates on vehicles and automatically add the detected characters to the `recognized_license_plate` field or a [known](#matching) name as a `sub_label` to tracked objects of type `car` or `motorcycle`. A common use case may be to read the license plates of cars pulling into a driveway or cars passing by on a street.
+Frigate can recognize license plates on vehicles and automatically add the detected characters to the `recognized_license_plate` field or a [known](#matching) name as a `sub_label` to tracked objects of type `car`, `motorcycle`, `bus`, `truck`, `school_bus`, or `garbage_truck`, depending on which of those labels your model detects. A common use case may be to read the license plates of cars pulling into a driveway or cars passing by on a street.
 
 LPR works best when the license plate is clearly visible to the camera. For moving vehicles, Frigate continuously refines the recognition process, keeping the most confident result. When a vehicle becomes stationary, LPR continues to run for a short time after to attempt recognition.
 
@@ -24,7 +24,7 @@ When a plate is recognized, the details are:
 - Viewable in the Details pane in Review/History.
 - Viewable in the Tracked Object Details pane in Explore (sub labels and recognized license plates).
 - Filterable through the More Filters menu in Explore.
-- Published via the `frigate/events` MQTT topic as a `sub_label` ([known](#matching)) or `recognized_license_plate` (unknown) for the `car` or `motorcycle` tracked object.
+- Published via the `frigate/events` MQTT topic as a `sub_label` ([known](#matching)) or `recognized_license_plate` (unknown) for the vehicle tracked object.
 - Published via the `frigate/tracked_object_update` MQTT topic with `name` (if [known](#matching)) and `plate`.
 
 ## Model Requirements
@@ -35,7 +35,7 @@ Users without a model that detects license plates can still run LPR. Frigate use
 
 :::note
 
-In the default mode, Frigate's LPR needs to first detect a `car` or `motorcycle` before it can recognize a license plate. If you're using a dedicated LPR camera and have a zoomed-in view where a `car` or `motorcycle` will not be detected, you can still run LPR, but the configuration parameters will differ from the default mode. See the [Dedicated LPR Cameras](#dedicated-lpr-cameras) section below.
+In the default mode, Frigate's LPR needs to first detect a vehicle before it can recognize a license plate. If you're using a dedicated LPR camera and have a zoomed-in view where a vehicle will not be detected, you can still run LPR, but the configuration parameters will differ from the default mode. See the [Dedicated LPR Cameras](#dedicated-lpr-cameras) section below.
 
 :::
 
@@ -86,7 +86,7 @@ cameras:
 </TabItem>
 </ConfigTabs>
 
-For non-dedicated LPR cameras, ensure that your camera is configured to detect objects of type `car` or `motorcycle`, and that a car or motorcycle is actually being detected by Frigate. Otherwise, LPR will not run.
+For non-dedicated LPR cameras, ensure that your camera is configured to detect vehicle objects, and that a vehicle is actually being detected by Frigate. Otherwise, LPR will not run. The object types that can carry a plate are defined by your model's `attributes_map`, so if your model detects other vehicle labels, you can add them there.
 
 Like the other real-time processors in Frigate, license plate recognition runs on the camera stream defined by the `detect` role in your config. To ensure optimal performance, select a suitable resolution for this stream in your camera's firmware that fits your specific scene and requirements.
 
@@ -158,7 +158,7 @@ lpr:
 
 Navigate to <NavPath path="Settings > Enrichments > License plate recognition" />.
 
-- **Known plates**: Assign custom `sub_label` values to `car` and `motorcycle` objects when a recognized plate matches a known value. These labels appear in the UI, filters, and notifications. Unknown plates are still saved but are added to the `recognized_license_plate` field rather than the `sub_label`.
+- **Known plates**: Assign custom `sub_label` values to vehicle objects when a recognized plate matches a known value. These labels appear in the UI, filters, and notifications. Unknown plates are still saved but are added to the `recognized_license_plate` field rather than the `sub_label`.
 - **Match distance**: Allows for minor variations (missing/incorrect characters) when matching a detected plate to a known plate. For example, setting to `1` allows a plate `ABCDE` to match `ABCBE` or `ABCD`. This parameter will _not_ operate on known plates that are defined as regular expressions.
 
 </TabItem>
@@ -316,7 +316,7 @@ lpr:
 
 :::note
 
-If a camera is configured to detect `car` or `motorcycle` but you don't want Frigate to run LPR for that camera, disable LPR at the camera level:
+If a camera is configured to detect vehicles but you don't want Frigate to run LPR for that camera, disable LPR at the camera level:
 
 <ConfigTabs>
 <TabItem value="ui">
@@ -378,10 +378,10 @@ Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Object detection" /
 
 Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Objects" />.
 
-| Field                                          | Description         |
-| ---------------------------------------------- | ------------------- |
-| **Objects to track**                           | Add `license_plate` |
-| **Object filters > License Plate > Threshold** | Set to `0.7`        |
+| Field                                                     | Description         |
+| --------------------------------------------------------- | ------------------- |
+| **Objects to track**                                      | Add `license_plate` |
+| **Object filters > License Plate > Confidence threshold** | Set to `0.7`        |
 
 Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Motion detection" />.
 
@@ -456,7 +456,7 @@ With this setup:
 - Snapshots will have license plate bounding boxes on them.
 - The `frigate/events` MQTT topic will publish tracked object updates.
 - Debug view will display `license_plate` bounding boxes.
-- If you are using a Frigate+ model and want to submit images from your dedicated LPR camera for model training and fine-tuning, annotate both the `car` / `motorcycle` and the `license_plate` in the snapshots on the Frigate+ website, even if the car is barely visible.
+- If you are using a Frigate+ model and want to submit images from your dedicated LPR camera for model training and fine-tuning, annotate both the vehicle and the `license_plate` in the snapshots on the Frigate+ website, even if the vehicle is barely visible.
 
 ### Using the Secondary LPR Pipeline (Without Frigate+)
 
@@ -611,9 +611,9 @@ If you are still having issues detecting plates, start with a basic configuratio
 
 </FaqItem>
 
-<FaqItem id="can-i-run-lpr-without-detecting-car-or-motorcycle-objects" question={<>Can I run LPR without detecting <code>car</code> or <code>motorcycle</code> objects?</>}>
+<FaqItem id="can-i-run-lpr-without-detecting-car-or-motorcycle-objects" question={<>Can I run LPR without detecting vehicle objects?</>}>
 
-In normal LPR mode, Frigate requires a `car` or `motorcycle` to be detected first before recognizing a license plate. If you have a dedicated LPR camera, you can change the camera `type` to `"lpr"` to use the Dedicated LPR Camera algorithm. This comes with important caveats, though. See the [Dedicated LPR Cameras](#dedicated-lpr-cameras) section above.
+In normal LPR mode, Frigate requires a vehicle to be detected first before recognizing a license plate. If you have a dedicated LPR camera, you can change the camera `type` to `"lpr"` to use the Dedicated LPR Camera algorithm. This comes with important caveats, though. See the [Dedicated LPR Cameras](#dedicated-lpr-cameras) section above.
 
 </FaqItem>
 
@@ -699,7 +699,7 @@ lpr:
 4. Ensure the characters on detected plates are being _recognized_.
    - Check the **Plate recognition** inference time in Enrichment metrics (<NavPath path="System metrics > Enrichments" />). High inference times (> 100ms) could lead to poor recognition results, especially for dedicated LPR cameras where the plate crosses the frame quickly.
    - Enable `debug_save_plates` to save images of detected text on plates to the clips directory (`/media/frigate/clips/lpr`). Ensure these images are readable and the text is clear.
-   - Watch the debug view to see plates recognized in real-time. For non-dedicated LPR cameras, the `car` or `motorcycle` label will change to the recognized plate when LPR is enabled and working.
+   - Watch the debug view to see plates recognized in real-time. For non-dedicated LPR cameras, the vehicle's label will change to the recognized plate when LPR is enabled and working.
    - Adjust `recognition_threshold` settings per the suggestions [above](#advanced-configuration).
 
 </FaqItem>
@@ -714,13 +714,13 @@ LPR's performance impact depends on your hardware. Ensure you have at least 4GB
 
 The YOLOv9 license plate detector model will run (and the metric will appear) if you've enabled LPR but haven't defined `license_plate` as an object to track, either at the global or camera level.
 
-If you are detecting `car` or `motorcycle` on cameras where you don't want to run LPR, make sure you disable LPR it at the camera level. And if you do want to run LPR on those cameras, make sure you define `license_plate` as an object to track.
+If you are detecting vehicles on cameras where you don't want to run LPR, make sure you disable LPR it at the camera level. And if you do want to run LPR on those cameras, make sure you define `license_plate` as an object to track.
 
 </FaqItem>
 
 <FaqItem id="it-looks-like-frigate-picked-up-my-cameras-timestamp-or-overlay-text-as-the-license-plate-how-can-i-prevent-this" question="It looks like Frigate picked up my camera's timestamp or overlay text as the license plate. How can I prevent this?">
 
-This could happen if cars or motorcycles travel close to your camera's timestamp or overlay text. You could either move the text through your camera's firmware, or apply a mask to it in Frigate.
+This could happen if vehicles travel close to your camera's timestamp or overlay text. You could either move the text through your camera's firmware, or apply a mask to it in Frigate.
 
 If you are using a model that natively detects `license_plate`, add an _object mask_ of type `license_plate` and a _motion mask_ over your text.
 

docs/docs/configuration/object_filters.md

@@ -45,10 +45,10 @@ Any detection below `min_score` will be immediately thrown out and never tracked
 
 Navigate to <NavPath path="Settings > Global configuration > Objects" /> to set score filters globally.
 
-| Field                                   | Description                                                      |
-| --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
-| **Object filters > Person > Min Score** | Minimum score for a single detection to initiate tracking        |
-| **Object filters > Person > Threshold** | Minimum computed (median) score to be considered a true positive |
+| Field                                              | Description                                                      |
+| -------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+| **Object filters > Person > Minimum confidence**   | Minimum score for a single detection to initiate tracking        |
+| **Object filters > Person > Confidence threshold** | Minimum computed (median) score to be considered a true positive |
 
 To override score filters for a specific camera, navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Objects" /> and select the camera.
 
@@ -103,12 +103,12 @@ Conceptually, a ratio of 1 is a square, 0.5 is a "tall skinny" box, and 2 is a "
 
 Navigate to <NavPath path="Settings > Global configuration > Objects" /> to set shape filters globally.
 
-| Field                                   | Description                                                              |
-| --------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
-| **Object filters > Person > Min Area**  | Minimum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
-| **Object filters > Person > Max Area**  | Maximum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
-| **Object filters > Person > Min Ratio** | Minimum width/height ratio of the bounding box                           |
-| **Object filters > Person > Max Ratio** | Maximum width/height ratio of the bounding box                           |
+| Field                                              | Description                                                              |
+| -------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
+| **Object filters > Person > Minimum object area**  | Minimum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
+| **Object filters > Person > Maximum object area**  | Maximum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
+| **Object filters > Person > Minimum aspect ratio** | Minimum width/height ratio of the bounding box                           |
+| **Object filters > Person > Maximum aspect ratio** | Maximum width/height ratio of the bounding box                           |
 
 To override shape filters for a specific camera, navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Objects" /> and select the camera.
 

docs/docs/configuration/objects.md

@@ -70,14 +70,14 @@ Object filters help reduce false positives by constraining the size, shape, and
 
 Navigate to <NavPath path="Settings > Global configuration > Objects" />.
 
-| Field                                   | Description                                                              |
-| --------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
-| **Object filters > Person > Min Area**  | Minimum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
-| **Object filters > Person > Max Area**  | Maximum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
-| **Object filters > Person > Min Ratio** | Minimum width/height ratio of the bounding box                           |
-| **Object filters > Person > Max Ratio** | Maximum width/height ratio of the bounding box                           |
-| **Object filters > Person > Min Score** | Minimum score for the object to initiate tracking                        |
-| **Object filters > Person > Threshold** | Minimum computed score to be considered a true positive                  |
+| Field                                              | Description                                                              |
+| -------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
+| **Object filters > Person > Minimum object area**  | Minimum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
+| **Object filters > Person > Maximum object area**  | Maximum bounding box area in pixels (or decimal for percentage of frame) |
+| **Object filters > Person > Minimum aspect ratio** | Minimum width/height ratio of the bounding box                           |
+| **Object filters > Person > Maximum aspect ratio** | Maximum width/height ratio of the bounding box                           |
+| **Object filters > Person > Minimum confidence**   | Minimum score for the object to initiate tracking                        |
+| **Object filters > Person > Confidence threshold** | Minimum computed score to be considered a true positive                  |
 
 To override filters for a specific camera, navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Objects" />.
 

docs/docs/configuration/profiles.md

@@ -191,14 +191,12 @@ cameras:
     detect:
       enabled: false
     record:
-      enabled: false
+      enabled: true
     profiles:
       away:
         enabled: true
         detect:
           enabled: true
-        record:
-          enabled: true
       home:
         enabled: false
 ```
@@ -251,6 +249,12 @@ Leaving the `objects` section empty (or omitting `track`) does not clear the lis
 
 Fields that require a Frigate restart to take effect cannot be overridden by profiles, since profiles are applied at runtime without restarting. Those fields are hidden when editing a profile override and can only be changed on the base configuration.
 
+### Why can't a profile enable recording when it's disabled in the base config?
+
+Frigate only sets up a camera's recording stream at startup when recording is enabled in the base config, so enabling it later from a profile has no effect. The same applies to turning recording on from the UI or MQTT.
+
+To keep recording off by default, leave `record.enabled: true` in the base config and create a profile that sets `record.enabled: false`. Activate that profile and it will be restored automatically when Frigate starts.
+
 ### Can I schedule profiles to be enabled or disabled at certain times?
 
 Not within Frigate itself. Frigate is an NVR, not an automation platform, so it intentionally does not include a scheduler for activating profiles. Instead, activate profiles from an automation platform that already handles time- and event-based triggers well, such as [Home Assistant](https://www.home-assistant.io/) or [Node-RED](https://nodered.org/). These integrate with Frigate and give you far more robust and flexible scheduling than a built-in scheduler could.

docs/docs/configuration/record.md

@@ -9,7 +9,7 @@ import NavPath from "@site/src/components/NavPath";
 
 Recordings can be enabled and are stored at `/media/frigate/recordings`. The folder structure for the recordings is `YYYY-MM-DD/HH/<camera_name>/MM.SS.mp4` in **UTC time**. These recordings are written directly from your camera stream without re-encoding. Each camera supports a configurable retention policy. Frigate chooses the largest matching retention value between the recording retention and the tracked object retention when determining if a recording should be removed.
 
-New recording segments are written from the camera stream to cache, they are only moved to disk if they match the setup recording retention policy.
+New recording segments are written from the camera stream to cache, they are only moved to disk if they pass a validation check and match the setup recording retention policy.
 
 :::tip
 
@@ -291,7 +291,7 @@ For advanced use cases, the [custom export HTTP API](../integrations/api/export-
 POST /export/custom/{camera_name}/start/{start_time}/end/{end_time}
 ```
 
-The request body accepts `ffmpeg_input_args` and `ffmpeg_output_args` to control encoding, frame rate, filters, and other FFmpeg options. If neither is provided, Frigate defaults to time-lapse output settings (25x speed, 30 FPS).
+The request body accepts `ffmpeg_input_args` and `ffmpeg_output_args` to control encoding, frame rate, filters, and other FFmpeg options. If neither is provided, Frigate defaults to time-lapse output settings (25x speed, 30 FPS) with audio removed (`-an`). When providing your own `ffmpeg_input_args`, include `-an` if you want audio stripped from the export.
 
 The following example exports a time-lapse at 60x speed with 25 FPS:
 

docs/docs/configuration/restream.md

@@ -197,7 +197,7 @@ For cameras that support two-way talk, go2rtc will automatically establish an au
 To prevent this, you must configure two separate stream instances:
 
 1. One stream instance with `#backchannel=0` for Frigate's viewing, recording, and detection (prevents go2rtc from establishing the blocking backchannel)
-2. A second stream instance without `#backchannel=0` for two-way talk functionality (can be used by Frigate's WebRTC viewer or other applications)
+2. A second stream instance with no `#` parameters at all for two-way talk functionality (can be used by Frigate's WebRTC viewer or other applications)
 
 Configuration example:
 
@@ -215,6 +215,8 @@ In this configuration:
 - `front_door` stream is used by Frigate for viewing, recording, and detection. The `#backchannel=0` parameter prevents go2rtc from establishing the audio output backchannel, so it won't block two-way talk access.
 - `front_door_twoway` stream is used for two-way talk functionality. This stream can be used by Frigate's WebRTC viewer when two-way talk is enabled, or by other applications (like Home Assistant Advanced Camera Card) that need access to the camera's audio output channel.
 
+Any `#` parameter on a bare `rtsp://` source disables the backchannel unless the URL explicitly contains `#backchannel=1`. A two-way talk stream with something like `#video=h264` on it silently loses two-way audio, and Frigate will report that two-way talk is unavailable for that stream.
+
 ## Security: Restricted Stream Sources
 
 For security reasons, the `echo:`, `expr:`, and `exec:` stream sources are disabled by default in go2rtc. These sources allow arbitrary command execution and can pose security risks if misconfigured.

docs/docs/configuration/semantic_search.md

@@ -245,8 +245,8 @@ Triggers are best configured through the Frigate UI.
 1. Navigate to <NavPath path="Settings > Enrichments > Triggers" /> and select a camera from the dropdown menu.
 2. Click **Add Trigger** to create a new trigger or use the pencil icon to edit an existing one.
 3. In the **Create Trigger** wizard:
-   - Enter a **Name** for the trigger (e.g., "Red Car Alert").
-   - Enter a descriptive **Friendly Name** for the trigger (e.g., "Red car on the driveway camera").
+   - Enter a **Name** for the trigger (e.g., "Red Car Alert"). Frigate derives the trigger's
+     internal **ID** from this name, which can be revealed and edited with the show/hide toggle.
    - Select the **Type** (`Thumbnail` or `Description`).
    - For `Thumbnail`, select an image to trigger this action when a similar thumbnail image is detected, based on the threshold.
    - For `Description`, enter text to trigger this action when a similar tracked object description is detected.

docs/docs/configuration/zones.md

@@ -28,7 +28,7 @@ During testing, enable the Zones option for the [Debug view](/usage/live#the-sin
 1. Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Masks / Zones" /> and select the desired camera.
 2. Under the **Zones** section, click the plus icon to add a new zone.
 3. Click on the camera's latest image to create the points for the zone boundary. Click the first point again to close the polygon.
-4. Configure zone options such as **Friendly name**, **Objects**, **Loitering time**, and **Inertia** in the zone editor.
+4. Configure zone options such as **Name**, **Objects**, **Loitering Time**, and **Inertia** in the zone editor.
 5. Press **Save** when finished.
 
 </TabItem>
@@ -200,7 +200,7 @@ When using loitering zones, a review item will behave in the following way:
 
 1. Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Masks / Zones" /> and select the desired camera.
 2. Edit or create the zone (e.g., `sidewalk`).
-   - Set **Loitering time** to the desired number of seconds (e.g., `4`)
+   - Set **Loitering Time** to the desired number of seconds (e.g., `4`)
    - Under **Objects**, add the relevant object types (e.g., `person`)
 
 </TabItem>
@@ -291,7 +291,7 @@ Accurate real-world distance measurements are required to estimate speeds. These
 
 1. Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Masks / Zones" /> and select the desired camera.
 2. Create or edit a zone with exactly 4 points aligned to the ground plane.
-3. In the zone editor, enter the real-world **Distances** between each pair of consecutive points.
+3. In the zone editor, enable **Speed Estimation** and enter the real-world **Line A distance**, **Line B distance**, **Line C distance**, and **Line D distance** between each pair of consecutive points.
    - For example, if the distance between the first and second points is 10 meters, between the second and third is 12 meters, etc.
 4. Distances are measured in meters (metric) or feet (imperial), depending on the **Unit system** setting.
 
@@ -358,7 +358,7 @@ Zones can be configured with a minimum speed requirement, meaning an object must
 
 1. Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Masks / Zones" /> and select the desired camera.
 2. Edit or create the zone with distances configured.
-   - Set **Speed threshold** to the desired minimum speed (e.g., `20`)
+   - Set **Speed Threshold** to the desired minimum speed (e.g., `20`)
    - The unit is kph or mph, depending on the **Unit system** setting
 
 </TabItem>

docs/docs/frigate/glossary.md

@@ -54,7 +54,7 @@ An object filter mask drops any [bounding box](#bounding-box) whose bottom cente
 
 ## Min Score
 
-The lowest score a detected object can have to be kept during tracking. Anything scoring below the minimum is assumed to be a [false positive](#false-positive) and discarded.
+The lowest score a detected object can have to be kept during tracking. Anything scoring below the minimum is assumed to be a [false positive](#false-positive) and discarded. Set with `min_score` in the config, shown as **Minimum confidence** in the settings UI.
 
 ## Model
 
@@ -86,7 +86,7 @@ A more specific identity assigned to a [tracked object](#tracked-object-event-in
 
 ## Threshold
 
-The median score an object must reach to be considered a true positive.
+The median score an object must reach to be considered a true positive. Set with `threshold` in the config, shown as **Confidence threshold** in the settings UI.
 
 ## Top Score
 

docs/docs/integrations/mqtt.md

@@ -11,6 +11,12 @@ MQTT requires a network connection to your broker. This is typically local, but
 
 :::
 
+:::note
+
+Wherever a topic below includes a camera, mask, or zone name, use its `ID` from the config, not its `friendly_name`. For example, a camera with `friendly_name: "Back Yard"` and ID `back_yard` publishes to `frigate/back_yard/...`, not `frigate/Back Yard/...`.
+
+:::
+
 ## General Frigate Topics
 
 ### `frigate/available`

docs/docs/plus/faq.md

@@ -21,7 +21,13 @@ Yes. Models and metadata are stored in the `model_cache` directory within the co
 
 ### Can I keep using my Frigate+ models even if I do not renew my subscription?
 
-Yes. Subscriptions to Frigate+ provide access to the infrastructure used to train the models. Models trained with your subscription are yours to keep and use forever. However, do note that the terms and conditions prohibit you from sharing, reselling, or creating derivative products from the models.
+Yes. Subscriptions to Frigate+ provide access to the infrastructure used to train the models. Models you train during an active subscription remain licensed for your continued use even after your subscription ends — models already in your model cache will keep working indefinitely. An active subscription is required to train new models and download new versions.
+
+### Can I use Frigate+ models commercially?
+
+A standard subscription covers use on camera systems you own or operate, including for your business. A shop, restaurant, warehouse, or office running Frigate+ at its own locations (including multiple locations) is exactly the kind of use the subscription is for.
+What the standard subscription does not cover is using Frigate+ models to provide a product or service to others. If you're deploying models at your customers' sites, bundling them with hardware you sell, or running them as part of a hosted or managed service, even if your customers never receive the model files themselves, you'll need a commercial license.
+Note that professional installers are fine under standard subscriptions when each customer holds their own Frigate+ subscription. The commercial license is for cases where your license powers your customers' sites.
 
 ### Why can't I submit images to Frigate+?
 

docs/docs/plus/first_model.md

@@ -64,20 +64,20 @@ Frigate+ models generally have much higher scores than the default model provide
 <ConfigTabs>
 <TabItem value="ui">
 
-Navigate to <NavPath path="Settings > Global configuration > Objects" />. Under **Object filters**, set **Min Score** and **Threshold** for each object type, then click **Save**.
+Navigate to <NavPath path="Settings > Global configuration > Objects" />. Under **Object filters**, set **Minimum confidence** and **Confidence threshold** for each object type, then click **Save**.
 
-| Object            | Min Score | Threshold |
-| ----------------- | --------- | --------- |
-| **dog**           | .7        | .9        |
-| **cat**           | .65       | .8        |
-| **face**          | .7        |           |
-| **package**       | .65       | .9        |
-| **license_plate** | .6        |           |
-| **amazon**        | .75       |           |
-| **ups**           | .75       |           |
-| **fedex**         | .75       |           |
-| **person**        | .65       | .85       |
-| **car**           | .65       | .85       |
+| Object            | Minimum confidence | Confidence threshold |
+| ----------------- | ------------------ | -------------------- |
+| **dog**           | .7                 | .9                   |
+| **cat**           | .65                | .8                   |
+| **face**          | .7                 |                      |
+| **package**       | .65                | .9                   |
+| **license_plate** | .6                 |                      |
+| **amazon**        | .75                |                      |
+| **ups**           | .75                |                      |
+| **fedex**         | .75                |                      |
+| **person**        | .65                | .85                  |
+| **car**           | .65                | .85                  |
 
 </TabItem>
 <TabItem value="yaml">

docs/docs/plus/index.md

@@ -65,11 +65,11 @@ Some users may find that Frigate+ models result in more false positives initiall
 
 Frigate+ models support a more relevant set of objects for security cameras. The labels for annotation in Frigate+ are configurable by editing the camera in the Cameras section of Frigate+. Currently, the following objects are supported:
 
-- **People**: `person`, `face`
-- **Vehicles**: `car`, `motorcycle`, `bicycle`, `boat`, `school_bus`, `license_plate`
+- **People**: `person`, `face`, `baby`
+- **Vehicles**: `car`, `motorcycle`, `bicycle`, `boat`, `school_bus`, `garbage truck`, `license_plate`
 - **Delivery Logos**: `amazon`, `usps`, `ups`, `fedex`, `dhl`, `an_post`, `purolator`, `postnl`, `nzpost`, `postnord`, `gls`, `dpd`, `canada_post`, `royal_mail`
-- **Animals**: `dog`, `cat`, `deer`, `horse`, `bird`, `raccoon`, `fox`, `bear`, `cow`, `squirrel`, `goat`, `rabbit`, `skunk`, `kangaroo`
-- **Other**: `package`, `waste_bin`, `bbq_grill`, `robot_lawnmower`, `umbrella`
+- **Animals**: `dog`, `cat`, `deer`, `horse`, `bird`, `raccoon`, `fox`, `bear`, `cow`, `squirrel`, `goat`, `rabbit`, `skunk`, `kangaroo`, `possum`, `rodent`
+- **Other**: `package`, `waste_bin`, `bbq_grill`, `robot_lawnmower`, `umbrella`, `baby_stroller`
 
 Other object types available in the default Frigate model are not available. Additional object types will be added in future releases.
 
@@ -77,9 +77,12 @@ Other object types available in the default Frigate model are not available. Add
 
 Candidate labels are also available for annotation. These labels don't have enough data to be included in the model yet, but using them will help add support sooner. You can enable these labels by editing the camera settings.
 
-Where possible, these labels are mapped to existing labels during training. For example, any `baby` labels are mapped to `person` until support for new labels is added.
+Where possible, these labels are mapped to existing labels during training. For example, any `duck` labels are mapped to `bird` until support for new labels is added.
 
-The candidate labels are: `baby`, `bpost`, `badger`, `possum`, `rodent`, `chicken`, `groundhog`, `boar`, `hedgehog`, `tractor`, `golf cart`, `garbage truck`, `bus`, `sports ball`, `la_poste`, `lawnmower`, `heron`, `rickshaw`, `wombat`, `auspost`, `aramex`, `bobcat`, `mustelid`, `transoflex`, `airplane`, `drone`, `mountain_lion`, `crocodile`, `turkey`, `baby_stroller`, `monkey`, `coyote`, `porcupine`, `parcelforce`, `sheep`, `snake`, `helicopter`, `lizard`, `duck`, `hermes`, `cargus`, `fan_courier`, `sameday`
+- **Vehicles**: `tractor`, `golf_cart`, `bus`, `airplane`, `helicopter`, `rickshaw`, `scooter`
+- **Delivery Logos**: `bpost`, `auspost`, `aramex`, `transoflex`, `parcelforce`, `hermes`, `cargus`, `fan_courier`, `sameday`, `la_poste`
+- **Animals**: `badger`, `chicken`, `duck`, `turkey`, `groundhog`, `boar`, `hedgehog`, `wombat`, `bobcat`, `mustelid`, `mountain_lion`, `crocodile`, `monkey`, `coyote`, `porcupine`, `sheep`, `snake`, `lizard`, `heron`, `elk`, `moose`, `pig`, `donkey`, `civet`
+- **Other**: `sports_ball`, `drone`, `lawnmower`
 
 Candidate labels are not available for automatic suggestions.
 

docs/docs/troubleshooting/common_errors.md

@@ -66,17 +66,19 @@ An FFmpeg message meaning it probed the stream but never saw enough decodable vi
 
 ## Recording
 
-<FaqItem id="no-new-recording-segments" question="No new recording segments were created for <camera> in the last 120s">
+<FaqItem id="no-new-recording-segments" question="No new recording segments were created (or: No new valid recording segments were created / No valid segments created since last invalid segment) for <camera> in the last 120s">
 
-Frigate's record watchdog is restarting the record FFmpeg process because no valid segment has reached the cache. This means the record stream is not connecting or the segments are being rejected (see the audio-codec entry below).
+Frigate's record watchdog is restarting the record FFmpeg process because the camera stopped producing usable recordings. The wording distinguishes the cases: `No new recording segments` means no new segment file reached the cache, so ffmpeg isn't getting video out of the record stream; the two `valid` variants mean recordings are arriving but keep failing validation. Either way the fault is on the camera or network side, and the restart is Frigate trying to recover.
 
-See [Recordings: the record stream isn't connecting](/troubleshooting/recordings#the-record-stream-isnt-connecting).
+See [Recordings: no new recording segments were created](/troubleshooting/recordings#no-new-recording-segments-were-created).
 
 </FaqItem>
 
-<FaqItem id="invalid-or-missing-video-stream-in-segment" question="Invalid or missing video stream in segment. Discarding.">
+<FaqItem id="invalid-or-missing-video-stream-in-segment" question="Invalid or missing video stream in segment. Discarding. / Discarding a corrupt recording segment / Failed to probe corrupt segment / Invalid recording segment detected">
 
-A cached recording segment failed validation (no readable video stream) and was deleted. The most common cause is a segment that was truncated because the record FFmpeg process was killed mid-write, so this often appears alongside, and as a consequence of, the record-stream restarts above. A segment containing only audio triggers it too.
+A cached recording segment failed validation and was deleted, either because it had no readable video stream or because its length was impossible. This nearly always means the camera stopped sending usable video partway through the segment: a camera that rebooted, dropped the connection, or ran out of simultaneous connections, or an unreliable link such as WiFi or a failing switch port. Broken camera timestamps (a "Smart Codec" / H.264+ mode) cause the corrupt-segment variants. The same stream failure trips the record watchdog, so the restarts above usually appear alongside these messages.
+
+See [Recordings: invalid or missing video stream in segment](/troubleshooting/recordings#invalid-or-missing-video-stream-in-segment).
 
 </FaqItem>
 

docs/docs/troubleshooting/faqs.md

@@ -39,6 +39,20 @@ To do this efficiently the following setup is required:
 
 When this is done correctly, the GPU will do the decoding and scaling which will result in a small increase in CPU usage but with better results.
 
+### How can I rotate my camera's video feed?
+
+Rotation is best done in the camera's firmware settings (usually called rotate, flip, or corridor mode) so the video arrives already rotated and no extra processing is needed. Check there first.
+
+If your camera does not support rotation, go2rtc's ffmpeg module can rotate the stream with the `#rotate` parameter (`90`, `180`, `270`, or `-90`), but this is not recommended: rotation requires transcoding (re-encoding) the video, which significantly increases CPU usage, especially for high resolution streams.
+
+```yaml
+go2rtc:
+  streams:
+    my_camera: "ffmpeg:rtsp://user:password@192.168.1.10:554/stream#video=h264#hardware#rotate=90"
+```
+
+Point the camera's inputs at the restream as described in the [restream docs](/configuration/restream.md), and swap `detect -> width` and `detect -> height` to match the rotated resolution.
+
 ### My mjpeg stream or snapshots look green and crazy
 
 This almost always means that the width/height defined for your camera are not correct. Double check the resolution with VLC or another player. Also make sure you don't have the width and height values backwards.

docs/docs/troubleshooting/go2rtc.md

@@ -78,7 +78,9 @@ go2rtc:
 
 :::warning
 
-The `#`-modifiers (`#video=`, `#audio=`, `#hardware`, `#backchannel=0`, …) **only take effect on a source that is prefixed with `ffmpeg:`**. Adding them to a bare `rtsp://…#audio=opus` source does nothing: go2rtc ignores them. Likewise, when a source references another stream by name (e.g. `ffmpeg:back#audio=aac`), the name must match the stream key **exactly** (it is case sensitive), or the transcode is silently never produced. This is the single most common configuration mistake. In the Frigate UI, the **Use compatibility mode (ffmpeg)** toggle adds the `ffmpeg:` prefix for you.
+The transcoding modifiers (`#video=`, `#audio=`, `#hardware`, …) **only take effect on a source that is prefixed with `ffmpeg:`**. Adding them to a bare `rtsp://…#audio=opus` source does nothing: go2rtc ignores them. Likewise, when a source references another stream by name (e.g. `ffmpeg:back#audio=aac`), the name must match the stream key **exactly** (it is case sensitive), or the transcode is silently never produced. This is the single most common configuration mistake. In the Frigate UI, the **Use compatibility mode (ffmpeg)** toggle adds the `ffmpeg:` prefix for you.
+
+A bare `rtsp://` source reads a different set of modifiers: `#backchannel=`, `#media=`, `#timeout=`, and `#transport=`. These do nothing on an `ffmpeg:` source. Adding **any** modifier to a bare `rtsp://` source also disables the camera's backchannel unless the URL explicitly contains `#backchannel=1`, so a stream dedicated to two-way talk should carry no modifiers at all.
 
 :::
 
@@ -153,7 +155,7 @@ WebRTC is only attempted when MSE fails or when using a camera's two-way talk fe
 
 - **Codec mismatch**: WebRTC cannot carry H.265 or AAC. The stream backing the WebRTC view must provide Opus (or PCMA/PCMU) audio and H.264 video. Add an `ffmpeg:back#audio=opus` source as shown above.
 - **Port `8555` not reachable, or no candidates set**: WebRTC needs port `8555` (both TCP and UDP) open and a reachable candidate advertised. On Docker installs running on a custom/overlay network, go2rtc may advertise unreachable container IPs as ICE candidates; setting `webrtc.filters.candidates: []` and supplying only your host's LAN IP resolves this. See [WebRTC extra configuration](/configuration/live#webrtc-extra-configuration).
-- **Two-way talk** additionally requires a secure context (HTTPS or the authenticated port `8971`, because browsers block microphone access on plain HTTP). The camera's RTSP backchannel must also be handled correctly: go2rtc seizes the backchannel by default, which blocks two-way audio for other consumers and can inject static. Disable it on the primary stream with `#backchannel=0` and use a separate dedicated stream for talk, as documented in [preventing go2rtc from blocking two-way audio](/configuration/restream#two-way-talk-restream).
+- **Two-way talk** additionally requires a secure context (HTTPS or the authenticated port `8971`, because browsers block microphone access on plain HTTP). The camera's RTSP backchannel must also be handled correctly: go2rtc seizes the backchannel by default, which blocks two-way audio for other consumers and can inject static. Disable it on the primary stream with `#backchannel=0` and use a separate dedicated stream for talk, carrying no `#` modifiers of any kind, as documented in [preventing go2rtc from blocking two-way audio](/configuration/restream#two-way-talk-restream).
 
 ## High CPU usage
 

docs/docs/troubleshooting/recordings.md

@@ -209,6 +209,50 @@ If the record stream uses a "Smart Codec"/H.264+ mode or changes encoding parame
 
 </FaqItem>
 
+<FaqItem id="invalid-or-missing-video-stream-in-segment" question="I see the message: WARNING : Invalid or missing video stream in segment ... Discarding.">
+
+Every recording segment is validated before it leaves the cache. Frigate probes each finished `.mp4` in `/tmp/cache` and requires a readable video stream and a valid duration before moving to storage. A segment that fails is deleted, so those ~10 seconds of footage are lost. Three messages come from this check:
+
+- `Invalid or missing video stream in segment <path>. Discarding.` The segment holds no video, or could not be read at all.
+- `Failed to probe corrupt segment <path>` followed by `Discarding a corrupt recording segment: <path>`. The segment was read, but its length could not be determined.
+- `Discarding a corrupt recording segment: <path>` on its own. The segment's length is impossible (empty, or longer than ten minutes), which points at broken timestamps coming from the camera.
+
+For each one, the camera watchdog also logs `Invalid recording segment detected for <camera> at <timestamp>`.
+
+:::warning
+
+This is almost always a **camera or network problem**, not a Frigate one. A segment is only complete once ffmpeg has finished writing it, so anything that interrupts the stream partway through leaves behind a file that cannot be saved. Frigate is reporting the interruption, not causing it.
+
+:::
+
+#### Start with the camera and the network
+
+- **The camera dropped the connection.** Cameras reboot, reinitialize their stream when switching to night mode, and cut clients off when they are overloaded or out of simultaneous connections. Count everything pulling from the camera at once: Frigate's detect and record streams, go2rtc, a phone app, and any other NVR each use one. Routing all roles through a single [RTSP restream](/configuration/restream#reduce-connections-to-camera) so the camera only ever sees one connection often resolves this by itself.
+- **The link to the camera is unreliable.** WiFi cameras, powerline adapters, a saturated uplink, a failing switch port, or a marginal cable all produce this pattern, and usually only on one camera at a time. WiFi cameras are [not recommended](https://ipcamtalk.com/threads/multiple-cameras-high-bandwidth.77100/#post-861110).
+- **The camera cannot reliably send what it is being asked for.** A high bitrate 4K stream can be more than the camera's own hardware can encode and push out under load. Lower the bitrate, or record a lower-resolution profile.
+- **The camera is using a "Smart Codec", H.264+, or H.265+ mode.** These change encoding parameters mid-stream and produce the broken timestamps behind the corrupt-segment variant. Turn the mode off and set the camera's keyframe interval equal to its frame rate. See [Segments are only ~1 second long](#segments-are-only-1-second-long).
+
+Read the rest of the Frigate and/or go2rtc log around the **first** occurrence. When the camera or the network is at fault, other messages show up with it, such as `No frames received from <camera> in 20 seconds`, `Non-monotonic DTS`, `RTP: PT=xx: bad cseq`, `error while decoding MB`, or a connection timeout. Each of those is explained in [Common error messages](/troubleshooting/common_errors). To confirm the camera is the source, open its stream in the [go2rtc web interface](/troubleshooting/go2rtc) on port `1984` or play the same URL in VLC, and leave it running long enough for the failures to happen again.
+
+#### If the camera and network check out
+
+- **Audio the recording cannot store.** Some cameras send G.711 audio, which cannot be saved in an MP4 and stops segments from finalizing. See [Incompatible audio codec](#incompatible-audio-codec-recordings-silently-fail-to-save).
+- **Frigate itself was stopped or restarted.** A single warning per camera around a restart is expected and needs no action.
+- **The system ran out of room or memory.** A full `/tmp/cache`, or the host killing Frigate for using too much memory, cuts off the segment being written. Both leave other errors in the log alongside this one. See [No space left on device](#errno-28-no-space-left-on-device).
+
+</FaqItem>
+
+<FaqItem id="no-new-recording-segments-were-created" question="I see the message: ERROR : No new recording segments were created for <camera> in the last 120s. Restarting the ffmpeg record process...">
+
+When a camera stops producing usable recordings for two minutes, Frigate restarts that camera's record process to try to recover. The wording tells you how far the recordings got:
+
+- **`No new recording segments were created`**: no new segment file showed up in the cache at all, so ffmpeg isn't getting video out of the record stream. The camera is unreachable or refusing the connection, the stream URL, path, or credentials are wrong, or the camera accepted the connection and then sent nothing. See [The record stream isn't connecting](#the-record-stream-isnt-connecting).
+- **`No new valid recording segments were created`** and **`No valid segments created since last invalid segment`**: recordings are arriving, but they keep failing validation, so the camera is sending video that cannot be saved. See [Invalid or missing video stream in segment](#invalid-or-missing-video-stream-in-segment) above.
+
+The restart is Frigate recovering from a problem, not causing one. One of these after a camera reboot or a brief network drop is normal. Seeing them repeat every couple of minutes means the camera or the network is still failing, and the restarts can extend the damage, because each one cuts off the segment that was being written. Work from the earliest failure in that camera's log rather than from the restarts.
+
+</FaqItem>
+
 <FaqItem id="i-see-the-message-warning--unable-to-keep-up-with-recording-segments-in-cache-for-camera-keeping-the-5-most-recent-segments-out-of-6-and-discarding-the-rest" question="I see the message: WARNING : Unable to keep up with recording segments in cache for camera. Keeping the 5 most recent segments out of 6 and discarding the rest...">
 
 This warning means the recording maintainer cannot move recording segments from the RAM cache to disk fast enough. When the cache fills up, Frigate discards the oldest segments to avoid running out of memory and crashing, so you lose recorded footage. This is almost always a storage throughput or system resource problem. Work through the steps below to identify which.
@@ -353,19 +397,11 @@ dmesg | grep -i -E "gpu|drm|reset|hang"
 
 Messages like `trying reset from guc_exec_queue_timedout_job` or similar GPU reset/hang messages indicate a driver or hardware issue. Ensure your kernel and GPU drivers (especially Intel) are up to date.
 
-#### Step 6: Verify hardware acceleration configuration
-
-An incorrect `hwaccel_args` preset can cause ffmpeg to fail silently or consume excessive CPU, starving the detector of resources.
-
-- After upgrading Frigate, verify your preset matches your hardware (e.g., `preset-intel-qsv-h264` instead of the deprecated `preset-vaapi`).
-- For h265 cameras, use the corresponding h265 preset (e.g., `preset-intel-qsv-h265`).
-- Note that `hwaccel_args` are only relevant for the detect stream. Frigate does not decode the record stream.
-
-#### Step 7: Verify go2rtc stream configuration
+#### Step 6: Verify go2rtc stream configuration
 
 Ensure that the ffmpeg source names in your go2rtc configuration match the correct camera stream. A misconfigured stream name (e.g., copying a config from one camera to another without updating the stream reference) will cause the wrong stream to be used or the stream to fail entirely.
 
-#### Step 8: Check system resources
+#### Step 7: Check system resources
 
 If none of the above apply, the issue may be a general resource constraint. Monitor the following on your host:
 

docs/docusaurus.config.ts

@@ -3,6 +3,9 @@ import * as path from "node:path";
 import type { Config, PluginConfig } from "@docusaurus/types";
 import type * as OpenApiPlugin from "docusaurus-plugin-openapi-docs";
 
+// Bump when a new stable release ships
+const STABLE_VERSION = "0.18";
+
 const config: Config = {
   title: "Frigate",
   tagline: "NVR With Realtime Object Detection for IP Cameras",
@@ -23,17 +26,17 @@ const config: Config = {
     mermaid: true,
   },
   i18n: {
-    defaultLocale: 'en',
-    locales: ['en'],
+    defaultLocale: "en",
+    locales: ["en"],
     localeConfigs: {
       en: {
-        label: 'English',
-      }
+        label: "English",
+      },
     },
   },
   themeConfig: {
     announcementBar: {
-      id: 'frigate_plus',
+      id: "frigate_plus",
       content: `
         <span style="margin-right: 8px; display: inline-block; animation: pulse 2s infinite;">🚀</span>
         Get more relevant and accurate detections with Frigate+ models.
@@ -45,8 +48,8 @@ const config: Config = {
             50%       { transform: scale(1.1); }
           }
         </style>`,
-      backgroundColor: '#005f73',
-      textColor: '#e0fbfc',
+      backgroundColor: "#005f73",
+      textColor: "#e0fbfc",
       isCloseable: false,
     },
     docs: {
@@ -83,15 +86,15 @@ const config: Config = {
       },
     },
     prism: {
-      magicComments:[
+      magicComments: [
         {
-          className: 'theme-code-block-highlighted-line',
-          line: 'highlight-next-line',
-          block: {start: 'highlight-start', end: 'highlight-end'},
+          className: "theme-code-block-highlighted-line",
+          line: "highlight-next-line",
+          block: { start: "highlight-start", end: "highlight-end" },
         },
         {
-          className: 'code-block-error-line',
-          line: 'highlight-error-line',
+          className: "code-block-error-line",
+          line: "highlight-error-line",
         },
       ],
       additionalLanguages: ["bash", "json"],
@@ -131,6 +134,11 @@ const config: Config = {
         srcDark: "img/branding/logo-dark.svg",
       },
       items: [
+        {
+          href: "https://github.com/blakeblackshear/frigate/releases",
+          label: `${STABLE_VERSION}`,
+          position: "left",
+        },
         {
           to: "/",
           activeBasePath: "docs",
@@ -148,19 +156,19 @@ const config: Config = {
           position: "right",
         },
         {
-          type: 'localeDropdown',
-          position: 'right',
+          type: "localeDropdown",
+          position: "right",
           dropdownItemsAfter: [
             {
-              label: '简体中文（社区翻译）',
-              href: 'https://docs.frigate-cn.video',
-            }
-          ]
+              label: "简体中文（社区翻译）",
+              href: "https://docs.frigate-cn.video",
+            },
+          ],
         },
         {
-          href: 'https://github.com/blakeblackshear/frigate',
-          label: 'GitHub',
-          position: 'right',
+          href: "https://github.com/blakeblackshear/frigate",
+          label: "GitHub",
+          position: "right",
         },
       ],
     },

docs/static/frigate-api.yaml

@@ -1476,7 +1476,7 @@ paths:
         - Classification
       summary: Get custom classification attributes
       description: |-
-        **Access:** Admin role required.
+        **Access:** Authenticated user with access to all cameras.
 
         Returns custom classification attributes for a given object type.
             Only includes models with classification_type set to 'attribute'.
@@ -1510,8 +1510,8 @@ paths:
               schema:
                 $ref: '#/components/schemas/HTTPValidationError'
       security:
-        - frigateAdminAuth: []
-      x-required-role: admin
+        - frigateUserAuth: []
+      x-required-role: all_cameras
   /classification/{name}/train:
     get:
       tags:
@@ -4073,6 +4073,16 @@ paths:
               - type: 'null'
             default: 100
             title: Limit
+        - name: offset
+          in: query
+          required: false
+          schema:
+            anyOf:
+              - type: integer
+                minimum: 0
+              - type: 'null'
+            default: 0
+            title: Offset
         - name: after
           in: query
           required: false
@@ -4378,6 +4388,16 @@ paths:
               - type: 'null'
             default: 50
             title: Limit
+        - name: offset
+          in: query
+          required: false
+          schema:
+            anyOf:
+              - type: integer
+                minimum: 0
+              - type: 'null'
+            default: 0
+            title: Offset
         - name: cameras
           in: query
           required: false

frigate/api/auth.py

@@ -85,6 +85,7 @@ def require_admin_by_default():
         "/sub_labels",
         "/plus/models",
         "/recognized_license_plates",
+        "/classification/attributes",
         "/timeline",
         "/timeline/hourly",
         "/recordings/storage",

frigate/api/classification.py

@@ -14,7 +14,7 @@ from fastapi.responses import JSONResponse
 from peewee import DoesNotExist
 from playhouse.shortcuts import model_to_dict
 
-from frigate.api.auth import require_role
+from frigate.api.auth import require_full_camera_access, require_role
 from frigate.api.defs.request.classification_body import (
     AudioTranscriptionBody,
     DeleteFaceImagesBody,
@@ -741,6 +741,7 @@ def get_classification_dataset(name: str):
 
 @router.get(
     "/classification/attributes",
+    dependencies=[Depends(require_full_camera_access)],
     summary="Get custom classification attributes",
     description="""Returns custom classification attributes for a given object type.
     Only includes models with classification_type set to 'attribute'.

frigate/api/defs/query/events_query_parameters.py

@@ -14,6 +14,7 @@ class EventsQueryParams(BaseModel):
     zone: str | None = "all"
     zones: str | None = "all"
     limit: int | None = 100
+    offset: int | None = Field(0, ge=0)
     after: float | None = None
     before: float | None = None
     time_range: str | None = DEFAULT_TIME_RANGE
@@ -55,6 +56,7 @@ class EventsSearchQueryParams(BaseModel):
         deprecated=True,
     )
     limit: int | None = 50
+    offset: int | None = Field(0, ge=0)
     cameras: str | None = "all"
     labels: str | None = "all"
     sub_labels: str | None = "all"

frigate/api/event.py

@@ -129,6 +129,7 @@ def events(
         zones = zone
 
     limit = params.limit
+    offset = params.offset
     after = params.after
     before = params.before
     time_range = params.time_range
@@ -361,11 +362,15 @@ def events(
     else:
         order_by = Event.start_time.desc()
 
+    # offset paging needs a stable order when scores or speeds tie
+    tiebreaker = [Event.id] if sort and sort.startswith(("score", "speed")) else []
+
     events = (
         Event.select(*selected_columns)
         .where(reduce(operator.and_, clauses))
-        .order_by(order_by)
+        .order_by(order_by, *tiebreaker)
         .limit(limit)
+        .offset(offset)
         .dicts()
         .iterator()
     )
@@ -518,6 +523,7 @@ def events_search(
     search_type = params.search_type
     include_thumbnails = params.include_thumbnails
     limit = params.limit
+    offset = params.offset
     sort = params.sort
 
     # Filters
@@ -824,6 +830,9 @@ def events_search(
     if search_results:
         events_query = events_query.where(Event.id << list(search_results.keys()))
 
+    # sorts below are stable, so this orders ties for offset paging
+    events_query = events_query.order_by(Event.id)
+
     # Fetch events and process them in a single pass
     processed_events = []
     for event in events_query.dicts():
@@ -881,7 +890,7 @@ def events_search(
         processed_events.sort(key=lambda x: x["start_time"], reverse=True)
 
     # Limit the number of events returned
-    processed_events = processed_events[:limit]
+    processed_events = processed_events[offset:][:limit]
 
     return JSONResponse(content=processed_events)
 

frigate/api/export.py

@@ -9,6 +9,7 @@ import zipfile
 from collections import deque
 from collections.abc import Iterator
 from pathlib import Path
+from urllib.parse import quote
 
 import psutil
 from fastapi import APIRouter, Depends, Query, Request
@@ -68,6 +69,7 @@ from frigate.jobs.export import (
 from frigate.models import Export, ExportCase, Previews, Recordings
 from frigate.record.export import (
     DEFAULT_TIME_LAPSE_FFMPEG_ARGS,
+    DEFAULT_TIME_LAPSE_FFMPEG_INPUT_ARGS,
     ChaptersEnum,
     PlaybackSourceEnum,
     validate_ffmpeg_args,
@@ -453,6 +455,22 @@ def _stream_case_archive(exports: list[Export]) -> Iterator[bytes]:
     yield from buffer.drain()
 
 
+def _content_disposition(filename: str, ascii_fallback: str) -> str:
+    """Build an attachment Content-Disposition that survives non-ASCII names.
+
+    Header values are encoded as latin-1, so a name outside that range cannot
+    go in filename at all. RFC 6266 handles this with a pair: a plain ASCII
+    filename for old clients, plus a percent-encoded UTF-8 filename* that
+    every current browser prefers.
+    """
+    ascii_name = filename if filename.isascii() else ascii_fallback
+
+    return (
+        f'attachment; filename="{ascii_name}"; '
+        f"filename*=UTF-8''{quote(filename, safe='')}"
+    )
+
+
 @router.get(
     "/cases/{case_id}/download",
     dependencies=[Depends(allow_any_authenticated())],
@@ -495,7 +513,9 @@ def download_export_case(
         _stream_case_archive(exports),
         media_type="application/zip",
         headers={
-            "Content-Disposition": f'attachment; filename="{archive_base}.zip"',
+            "Content-Disposition": _content_disposition(
+                f"{archive_base}.zip", f"{case_id}.zip"
+            ),
         },
     )
 
@@ -993,7 +1013,7 @@ def export_recording_custom(
 
     # Set default values if not provided (timelapse defaults)
     if ffmpeg_input_args is None:
-        ffmpeg_input_args = ""
+        ffmpeg_input_args = DEFAULT_TIME_LAPSE_FFMPEG_INPUT_ARGS
 
     if ffmpeg_output_args is None:
         ffmpeg_output_args = DEFAULT_TIME_LAPSE_FFMPEG_ARGS

frigate/api/review.py

@@ -43,6 +43,22 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 router = APIRouter(tags=[Tags.review])
 
 
+def get_label_clause(label: str, include_audio: bool = True):
+    """Build a clause matching a label within a review segment's data.
+
+    Verified objects are stored with a `-verified` suffix (eg. `person-verified`)
+    so that variant is matched as well.
+    """
+    clause = (ReviewSegment.data["objects"].cast("text") % f'*"{label}"*') | (
+        ReviewSegment.data["objects"].cast("text") % f'*"{label}-verified"*'
+    )
+
+    if include_audio:
+        clause |= ReviewSegment.data["audio"].cast("text") % f'*"{label}"*'
+
+    return clause
+
+
 @router.get(
     "/review",
     response_model=list[ReviewSegmentResponse],
@@ -92,10 +108,7 @@ async def review(
         filtered_labels = labels.split(",")
 
         for label in filtered_labels:
-            label_clauses.append(
-                (ReviewSegment.data["objects"].cast("text") % f'*"{label}"*')
-                | (ReviewSegment.data["audio"].cast("text") % f'*"{label}"*')
-            )
+            label_clauses.append(get_label_clause(label))
         clauses.append(reduce(operator.or_, label_clauses))
 
     if zones != "all":
@@ -236,10 +249,7 @@ async def review_summary(
         filtered_labels = labels.split(",")
 
         for label in filtered_labels:
-            label_clauses.append(
-                (ReviewSegment.data["objects"].cast("text") % f'*"{label}"*')
-                | (ReviewSegment.data["audio"].cast("text") % f'*"{label}"*')
-            )
+            label_clauses.append(get_label_clause(label))
         clauses.append(reduce(operator.or_, label_clauses))
     if zones != "all":
         # use matching so segments with multiple zones
@@ -337,9 +347,8 @@ async def review_summary(
         filtered_labels = labels.split(",")
 
         for label in filtered_labels:
-            label_clauses.append(
-                ReviewSegment.data["objects"].cast("text") % f'*"{label}"*'
-            )
+            label_clauses.append(get_label_clause(label, include_audio=False))
+
         clauses.append(reduce(operator.or_, label_clauses))
 
     # Find the time range of available data

frigate/camera/activity_manager.py

@@ -103,12 +103,13 @@ class CameraActivityManager:
         all_objects: list[dict[str, Any]] = []
 
         for camera in new_activity.keys():
-            if camera not in self.config.cameras:
+            camera_config = self.config.cameras.get(camera)
+            if camera_config is None:
                 continue
 
             # handle cameras that were added dynamically
             if camera not in self.camera_all_object_counts:
-                self.__init_camera(self.config.cameras[camera])
+                self.__init_camera(camera_config)
 
             new_objects = new_activity[camera].get("objects", [])
             all_objects.extend(new_objects)
@@ -233,12 +234,13 @@ class AudioActivityManager:
         now = datetime.datetime.now().timestamp()
 
         for camera in new_activity.keys():
-            if camera not in self.config.cameras:
+            camera_config = self.config.cameras.get(camera)
+            if camera_config is None:
                 continue
 
             # handle cameras that were added dynamically
             if camera not in self.current_audio_detections:
-                self.__init_camera(self.config.cameras[camera])
+                self.__init_camera(camera_config)
 
             new_detections = new_activity[camera].get("detections", [])
             if self.compare_audio_activity(camera, new_detections, now):

frigate/camera/state.py

@@ -60,6 +60,11 @@ class CameraState:
         # face/LPR pipelines when using a model without built-in detection.
         self.face_recognition_min_obj_area: int = 0
         self.lpr_min_obj_area: int = 0
+        self.lp_objects = {
+            label
+            for label, attributes in config.model.attributes_map.items()
+            if "license_plate" in attributes
+        }
 
         if (
             self.camera_config.face_recognition.enabled
@@ -396,6 +401,7 @@ class CameraState:
                 "attributes": new_obj.obj_data["attributes"],
                 "current_estimated_speed": 0,
                 "velocity_angle": 0,
+                "path_data": [],
                 "recognized_license_plate": None,
                 "recognized_license_plate_score": None,
             }
@@ -451,7 +457,7 @@ class CameraState:
                 and obj_area >= self.face_recognition_min_obj_area
                 and updated_obj.obj_data.get("sub_label") is None
             ) or (
-                obj_label in ("car", "motorcycle")
+                obj_label in self.lp_objects
                 and self.lpr_min_obj_area > 0
                 and obj_area >= self.lpr_min_obj_area
                 and updated_obj.obj_data.get("sub_label") is None
@@ -547,7 +553,7 @@ class CameraState:
                     current_best.thumbnail_data is not None
                     and obj.thumbnail_data is not None
                     and is_better_thumbnail(
-                        object_type,
+                        obj.thumbnail_attributes,
                         current_best.thumbnail_data,
                         obj.thumbnail_data,
                         self.camera_config.frame_shape,

frigate/comms/webpush.py

@@ -421,6 +421,7 @@ class WebPushClient(Communicator):
         # Don't notify if message is an update and important fields don't have an update
         if (
             state == "update"
+            and payload["before"]["severity"] == payload["after"]["severity"]
             and len(payload["before"]["data"]["objects"])
             == len(payload["after"]["data"]["objects"])
             and len(payload["before"]["data"]["zones"])

frigate/comms/ws.py

@@ -3,8 +3,6 @@
 import errno
 import json
 import logging
-import queue
-import socket
 import threading
 from collections.abc import Callable
 from typing import Any
@@ -76,9 +74,6 @@ _WS_VIEWER_TOPICS = frozenset(
 # Camera-scoped command topics a camera-authorized (non-admin) user may send.
 _WS_CAMERA_COMMAND_TOPICS = frozenset({"ptz"})
 
-# Max outbound messages waiting on a client's writer thread.
-WS_MAX_PENDING_MESSAGES = 256
-
 
 def _check_ws_authorization(
     topic: str,
@@ -451,63 +446,6 @@ def _materialize_for_ws(
 
 
 class WebSocket(WebSocket_):  # type: ignore[misc]
-    def __init__(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> None:
-        super().__init__(*args, **kwargs)
-        self._send_queue: queue.Queue[tuple[Any, bool] | None] = queue.Queue(
-            maxsize=WS_MAX_PENDING_MESSAGES
-        )
-        self._writer: threading.Thread | None = None
-        self._aborted = False
-
-    def opened(self) -> None:
-        # every client gets its own writer so a client that stops reading only
-        # blocks itself, never the thread that called publish()
-        self._writer = threading.Thread(
-            target=self._drain_send_queue, name="ws_writer", daemon=True
-        )
-        self._writer.start()
-
-    def send(self, payload: Any, binary: bool = False) -> None:
-        try:
-            self._send_queue.put_nowait((payload, binary))
-        except queue.Full:
-            self._abort("Websocket client is not keeping up, disconnecting it")
-
-    def _drain_send_queue(self) -> None:
-        while True:
-            item = self._send_queue.get()
-            if item is None or self.terminated or self.sock is None:
-                return
-            try:
-                super().send(*item)
-            except Exception:
-                self._abort()
-                return
-
-    def _abort(self, reason: str | None = None) -> None:
-        # publish() keeps hitting a full queue until the manager thread removes
-        # the connection, so only act (and log) the first time
-        if self._aborted:
-            return
-        self._aborted = True
-        if reason:
-            logger.warning(reason)
-
-        # shutdown rather than close so the ws4py manager thread sees EOF and
-        # runs its normal unregister/terminate; this also unblocks a stuck sendall
-        sock = self.sock
-        if sock is not None:
-            try:
-                sock.shutdown(socket.SHUT_RDWR)
-            except OSError:
-                pass
-
-    def closed(self, code: int, reason: str | None = None) -> None:
-        try:
-            self._send_queue.put_nowait(None)
-        except queue.Full:
-            pass
-
     def unhandled_error(self, error: Any) -> None:
         """
         Handles the unfriendly socket closures on the server side
@@ -642,7 +580,10 @@ class WebSocketClient(Communicator):
             )
             if message is None:
                 continue
-            ws.send(message)
+            try:
+                ws.send(message)
+            except (ConnectionResetError, BrokenPipeError, ValueError):
+                pass
 
     def stop(self) -> None:
         if self.websocket_server is not None:

frigate/const.py

@@ -44,7 +44,11 @@ DEFAULT_ATTRIBUTE_LABEL_MAP = {
         "ups",
         "usps",
     ],
+    "truck": ["license_plate"],
+    "garbage_truck": ["license_plate"],
     "motorcycle": ["license_plate"],
+    "bus": ["license_plate"],
+    "school_bus": ["license_plate"],
 }
 ATTRIBUTE_LABEL_DISPLAY_MAP = {
     "amazon": "Amazon",

frigate/data_processing/common/license_plate/mixin.py

@@ -1290,7 +1290,7 @@ class LicensePlateProcessingMixin:
                 and obj_data.get("label") != "license_plate"
             ):
                 logger.debug(
-                    f"{camera}: Not a processing license plate for non car/motorcycle object."
+                    f"{camera}: Not a processing license plate for {obj_data.get('label', 'unknown')}."
                 )
                 return
 
@@ -1367,7 +1367,7 @@ class LicensePlateProcessingMixin:
 
                 if not license_plate:
                     logger.debug(
-                        f"{camera}: Detected no license plates for car/motorcycle object."
+                        f"{camera}: Detected no license plates for {obj_data.get('label', 'unknown')} object."
                     )
                     return
 

frigate/db/sqlitevecq.py

@@ -1,8 +1,10 @@
 import logging
 import sqlite3
+import threading
 from typing import Any
 
 import regex
+from peewee import DatabaseError
 from playhouse.sqliteq import SqliteQueueDatabase
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -17,6 +19,7 @@ class SqliteVecQueueDatabase(SqliteQueueDatabase):
         self.load_vec_extension: bool = load_vec_extension
         # no extension necessary, sqlite will load correctly for each platform
         self.sqlite_vec_path = "/usr/local/lib/vec0"
+        self.upsert_lock = threading.Lock()
         super().__init__(*args, **kwargs)
 
     def _connect(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> sqlite3.Connection:
@@ -53,6 +56,22 @@ class SqliteVecQueueDatabase(SqliteQueueDatabase):
 
         conn.create_function("REGEXP", 2, regexp)
 
+    def execute_write(self, sql: str, params: Any = None) -> None:
+        """Run a write and wait for it, so that failures are raised here.
+
+        SqliteQueueDatabase hands non-SELECT statements to a writer thread and
+        stores any exception on the cursor it returns, so callers that ignore
+        that cursor never learn the write failed.
+        """
+        self.execute_sql(sql, params).fetchall()
+
+    def _table_exists(self, table: str) -> bool:
+        cursor = self.execute_sql(
+            "SELECT name FROM sqlite_master WHERE type = 'table' AND name = ?",
+            (table,),
+        )
+        return cursor.fetchone() is not None
+
     def _delete_embeddings(self, table: str, event_ids: list[str]) -> None:
         """Delete embeddings for the given events, if the table exists.
 
@@ -63,17 +82,17 @@ class SqliteVecQueueDatabase(SqliteQueueDatabase):
             return
 
         # the embeddings tables are only created once semantic search has run
-        cursor = self.execute_sql(
-            "SELECT name FROM sqlite_master WHERE type = 'table' AND name = ?",
-            (table,),
-        )
-
-        if cursor.fetchone() is None:
+        if not self._table_exists(table):
             logger.debug("Skipping %s cleanup, table does not exist", table)
             return
 
         ids = ",".join(["?" for _ in event_ids])
-        self.execute_sql(f"DELETE FROM {table} WHERE id IN ({ids})", event_ids)
+
+        # callers treat cleanup as best effort, so log rather than propagate
+        try:
+            self.execute_write(f"DELETE FROM {table} WHERE id IN ({ids})", event_ids)
+        except DatabaseError:
+            logger.exception("Failed to delete embeddings from %s", table)
 
     def delete_embeddings_thumbnail(self, event_ids: list[str]) -> None:
         self._delete_embeddings("vec_thumbnails", event_ids)
@@ -81,25 +100,67 @@ class SqliteVecQueueDatabase(SqliteQueueDatabase):
     def delete_embeddings_description(self, event_ids: list[str]) -> None:
         self._delete_embeddings("vec_descriptions", event_ids)
 
+    def _restore_vec_info_table(self, table: str) -> None:
+        """Recreate the _info shadow table a legacy vec0 table is missing.
+
+        sqlite-vec added _info in 0.1.6 and drops it unconditionally when a
+        table is destroyed, so tables written by Frigate 0.17 and earlier fail
+        to drop. An empty stub is enough, and leaving it unseeded keeps the
+        table reading as pre-0.1.10 if the drop does not follow.
+        """
+        if not self._table_exists(table) or self._table_exists(f"{table}_info"):
+            return
+
+        logger.debug("Restoring the %s_info shadow table before dropping", table)
+        self.execute_write(
+            f'CREATE TABLE "{table}_info" (key TEXT PRIMARY KEY, value ANY)'
+        )
+
     def drop_embeddings_tables(self) -> None:
-        self.execute_sql("""
-            DROP TABLE vec_descriptions;
-        """)
-        self.execute_sql("""
-            DROP TABLE vec_thumbnails;
-        """)
+        for table in ("vec_descriptions", "vec_thumbnails"):
+            self._restore_vec_info_table(table)
+            self.execute_write(f"DROP TABLE IF EXISTS {table}")
 
     def create_embeddings_tables(self) -> None:
         """Create vec0 virtual table for embeddings"""
-        self.execute_sql("""
+        self.execute_write("""
             CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS vec_thumbnails USING vec0(
                 id TEXT PRIMARY KEY,
                 thumbnail_embedding FLOAT[768] distance_metric=cosine
             );
         """)
-        self.execute_sql("""
+        self.execute_write("""
             CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS vec_descriptions USING vec0(
                 id TEXT PRIMARY KEY,
                 description_embedding FLOAT[768] distance_metric=cosine
             );
         """)
+
+    def upsert_embeddings(
+        self, table: str, column: str, embeddings: dict[str, bytes]
+    ) -> None:
+        """Write embeddings for the given event ids, replacing any that exist.
+
+        vec0 implements neither REPLACE nor UPSERT, so rows that are already
+        there have to be deleted first.
+        """
+        if not embeddings:
+            return
+
+        event_ids = list(embeddings.keys())
+        ids = ",".join(["?" for _ in event_ids])
+        params: list[Any] = []
+
+        for event_id in event_ids:
+            params.extend((event_id, embeddings[event_id]))
+
+        values = ", ".join(["(?, ?)"] * len(event_ids))
+
+        # reindexing and live embedding run on separate threads, and each write
+        # is queued separately, so the delete and the insert have to be held
+        # together or an interleaved pair fails on the vec0 primary key
+        with self.upsert_lock:
+            self.execute_write(f"DELETE FROM {table} WHERE id IN ({ids})", event_ids)
+            self.execute_write(
+                f"INSERT INTO {table}(id, {column}) VALUES {values}", params
+            )

frigate/detectors/detection_runners.py

@@ -25,25 +25,31 @@ def is_arm64_platform() -> bool:
     return machine in ("aarch64", "arm64", "armv8", "armv7l")
 
 
-def get_ort_session_options(
-    is_complex_model: bool = False,
-) -> ort.SessionOptions | None:
+def get_ort_session_options(model_type: str | None = None) -> ort.SessionOptions | None:
     """Get ONNX Runtime session options with appropriate settings.
 
     Args:
-        is_complex_model: Whether the model needs basic optimization to avoid graph fusion issues.
+        model_type: Model being loaded, used to pin its graph optimization level.
 
     Returns:
-        SessionOptions with appropriate optimization level, or None for default settings.
+        SessionOptions with a pinned optimization level, or None for default settings.
     """
-    if is_complex_model:
-        sess_options = ort.SessionOptions()
-        sess_options.graph_optimization_level = (
-            ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_BASIC
-        )
-        return sess_options
+    # Import here to avoid circular imports
+    from frigate.embeddings.types import EnrichmentModelTypeEnum
 
-    return None
+    if model_type == EnrichmentModelTypeEnum.jina_v2.value:
+        # below EXTENDED the CUDA EP returns an identical vector for every image,
+        # and ORT_ENABLE_ALL fails to build on CPU with a SimplifiedLayerNormFusion error
+        level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_EXTENDED
+    elif model_type == EnrichmentModelTypeEnum.jina_v1.value:
+        # aggressive optimizations create or expect nodes that don't exist
+        level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_BASIC
+    else:
+        return None
+
+    sess_options = ort.SessionOptions()
+    sess_options.graph_optimization_level = level
+    return sess_options
 
 
 # Import OpenVINO only when needed to avoid circular dependencies
@@ -115,21 +121,6 @@ class BaseModelRunner(ABC):
 class ONNXModelRunner(BaseModelRunner):
     """Run ONNX models using ONNX Runtime."""
 
-    @staticmethod
-    def is_cpu_complex_model(model_type: str) -> bool:
-        """Check if model needs basic optimization level to avoid graph fusion issues.
-
-        Some models (like Jina-CLIP) have issues with aggressive optimizations like
-        SimplifiedLayerNormFusion that create or expect nodes that don't exist.
-        """
-        # Import here to avoid circular imports
-        from frigate.embeddings.types import EnrichmentModelTypeEnum
-
-        return model_type in [
-            EnrichmentModelTypeEnum.jina_v1.value,
-            EnrichmentModelTypeEnum.jina_v2.value,
-        ]
-
     @staticmethod
     def is_migraphx_complex_model(model_type: str) -> bool:
         # Import here to avoid circular imports
@@ -208,15 +199,20 @@ class CudaGraphRunner(BaseModelRunner):
             EnrichmentModelTypeEnum.yolov9_license_plate.value,
         ]
 
+    # ORT performs two regular runs before it starts capturing, but on some
+    # driver / cuDNN combinations the arena still has to extend on the run that
+    # captures, and cudaMalloc is not allowed during capture. Running with
+    # capture disabled first keeps those allocations outside of the capture.
+    GRAPH_FREE_WARMUP_RUNS = 2
+
     def __init__(self, session: ort.InferenceSession, cuda_device_id: int):
         self._session = session
         self._cuda_device_id = cuda_device_id
-        self._captured = False
+        self._prepared = False
         self._io_binding: ort.IOBinding | None = None
         self._input_name: str | None = None
         self._output_names: list[str] | None = None
         self._input_ortvalue: ort.OrtValue | None = None
-        self._output_ortvalues: ort.OrtValue | None = None
 
     def get_input_names(self) -> list[str]:
         """Get input names for the model."""
@@ -226,35 +222,41 @@ class CudaGraphRunner(BaseModelRunner):
         """Get the input width of the model."""
         return self._session.get_inputs()[0].shape[3]
 
+    def _prepare(self, input_name: str, tensor_input: np.ndarray) -> None:
+        """Bind CUDA buffers and warm the session up with capture disabled."""
+        self._io_binding = self._session.io_binding()
+        self._input_name = input_name
+        self._output_names = [o.name for o in self._session.get_outputs()]
+
+        self._input_ortvalue = ort.OrtValue.ortvalue_from_numpy(
+            tensor_input, "cuda", self._cuda_device_id
+        )
+        self._io_binding.bind_ortvalue_input(self._input_name, self._input_ortvalue)
+
+        for name in self._output_names:
+            # Bind outputs to CUDA and allow ORT to allocate appropriately
+            self._io_binding.bind_output(name, "cuda", self._cuda_device_id)
+
+        # gpu_graph_id -1 disables capture and replay for the run
+        warmup_options = ort.RunOptions()
+        warmup_options.add_run_config_entry("gpu_graph_id", "-1")
+
+        for _ in range(self.GRAPH_FREE_WARMUP_RUNS):
+            self._session.run_with_iobinding(self._io_binding, warmup_options)
+
+        self._prepared = True
+
     def run(self, input: dict[str, Any]):
         # Extract the single tensor input (assuming one input)
         input_name = list(input.keys())[0]
-        tensor_input = input[input_name]
-        tensor_input = np.ascontiguousarray(tensor_input)
+        tensor_input = np.ascontiguousarray(input[input_name])
 
-        if not self._captured:
-            # Prepare IOBinding with CUDA buffers and let ORT allocate outputs on device
-            self._io_binding = self._session.io_binding()
-            self._input_name = input_name
-            self._output_names = [o.name for o in self._session.get_outputs()]
+        if not self._prepared:
+            self._prepare(input_name, tensor_input)
+        else:
+            # Replay using updated input
+            self._input_ortvalue.update_inplace(tensor_input)
 
-            self._input_ortvalue = ort.OrtValue.ortvalue_from_numpy(
-                tensor_input, "cuda", self._cuda_device_id
-            )
-            self._io_binding.bind_ortvalue_input(self._input_name, self._input_ortvalue)
-
-            for name in self._output_names:
-                # Bind outputs to CUDA and allow ORT to allocate appropriately
-                self._io_binding.bind_output(name, "cuda", self._cuda_device_id)
-
-            # First IOBinding run to allocate, execute, and capture CUDA Graph
-            ro = ort.RunOptions()
-            self._session.run_with_iobinding(self._io_binding, ro)
-            self._captured = True
-            return self._io_binding.copy_outputs_to_cpu()
-
-        # Replay using updated input, copy results to CPU
-        self._input_ortvalue.update_inplace(tensor_input)
         ro = ort.RunOptions()
         self._session.run_with_iobinding(self._io_binding, ro)
         return self._io_binding.copy_outputs_to_cpu()
@@ -323,6 +325,12 @@ class OpenVINOModelRunner(BaseModelRunner):
         if device in ["GPU", "AUTO", "NPU"]:
             self.ov_core.set_property(device, {"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY"})
 
+        if device in ["GPU", "AUTO"]:
+            try:
+                self.ov_core.set_property("GPU", {"GPU_QUEUE_THROTTLE": "LOW"})
+            except Exception as e:
+                logger.debug(f"GPU_QUEUE_THROTTLE not supported: {e}")
+
         if device == "NPU" and OpenVINOModelRunner.is_detection_model(model_type):
             try:
                 self.ov_core.set_property(device, {"NPU_TURBO": "YES"})
@@ -626,9 +634,7 @@ def get_optimized_runner(
     return ONNXModelRunner(
         ort.InferenceSession(
             model_path,
-            sess_options=get_ort_session_options(
-                ONNXModelRunner.is_cpu_complex_model(model_type)
-            ),
+            sess_options=get_ort_session_options(model_type),
             providers=providers,
             provider_options=options,
         ),

frigate/embeddings/embeddings.py

@@ -6,9 +6,10 @@ import logging
 import os
 import threading
 import time
+from typing import Any
 
 import numpy as np
-from peewee import DoesNotExist, IntegrityError
+from peewee import DatabaseError, DoesNotExist, IntegrityError
 from PIL import Image
 from playhouse.shortcuts import model_to_dict
 
@@ -207,12 +208,10 @@ class Embeddings:
         embedding = self.vision_embedding([thumbnail])[0]
 
         if upsert:
-            self.db.execute_sql(
-                """
-                INSERT OR REPLACE INTO vec_thumbnails(id, thumbnail_embedding)
-                VALUES(?, ?)
-                """,
-                (event_id, serialize(embedding)),
+            self.db.upsert_embeddings(
+                "vec_thumbnails",
+                "thumbnail_embedding",
+                {event_id: serialize(embedding)},
             )
 
         self.image_inference_speed.update(datetime.datetime.now().timestamp() - start)
@@ -251,19 +250,12 @@ class Embeddings:
         embeddings = self.vision_embedding(valid_thumbs)
 
         if upsert:
-            items = []
+            items = {}
             for i in range(len(valid_ids)):
-                items.append(valid_ids[i])
-                items.append(serialize(embeddings[i]))
+                items[valid_ids[i]] = serialize(embeddings[i])
                 self.image_eps.update()
 
-            self.db.execute_sql(
-                """
-                INSERT OR REPLACE INTO vec_thumbnails(id, thumbnail_embedding)
-                VALUES {}
-                """.format(", ".join(["(?, ?)"] * len(valid_ids))),
-                items,
-            )
+            self.db.upsert_embeddings("vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", items)
 
         duration = datetime.datetime.now().timestamp() - start
         self.image_inference_speed.update(duration / len(valid_ids))
@@ -277,12 +269,10 @@ class Embeddings:
         embedding = self.text_embedding([description])[0]
 
         if upsert:
-            self.db.execute_sql(
-                """
-                INSERT OR REPLACE INTO vec_descriptions(id, description_embedding)
-                VALUES(?, ?)
-                """,
-                (event_id, serialize(embedding)),
+            self.db.upsert_embeddings(
+                "vec_descriptions",
+                "description_embedding",
+                {event_id: serialize(embedding)},
             )
 
         self.text_inference_speed.update(datetime.datetime.now().timestamp() - start)
@@ -302,19 +292,14 @@ class Embeddings:
 
         if upsert:
             ids = list(event_descriptions.keys())
-            items = []
+            items = {}
 
             for i in range(len(ids)):
-                items.append(ids[i])
-                items.append(serialize(embeddings[i]))
+                items[ids[i]] = serialize(embeddings[i])
                 self.text_eps.update()
 
-            self.db.execute_sql(
-                """
-                INSERT OR REPLACE INTO vec_descriptions(id, description_embedding)
-                VALUES {}
-                """.format(", ".join(["(?, ?)"] * len(ids))),
-                items,
+            self.db.upsert_embeddings(
+                "vec_descriptions", "description_embedding", items
             )
 
         self.text_inference_speed.update(datetime.datetime.now().timestamp() - start)
@@ -322,6 +307,17 @@ class Embeddings:
         return embeddings
 
     def reindex(self) -> None:
+        """Rebuild every tracked object embedding from scratch."""
+        totals: dict[str, Any] = {"status": "indexing"}
+
+        try:
+            self._reindex(totals)
+        except DatabaseError:
+            logger.exception("Unable to reindex tracked object embeddings")
+            totals["status"] = "failed"
+            self.requestor.send_data(UPDATE_EMBEDDINGS_REINDEX_PROGRESS, totals)
+
+    def _reindex(self, totals: dict[str, Any]) -> None:
         logger.info("Indexing tracked object embeddings...")
 
         self.db.drop_embeddings_tables()
@@ -346,14 +342,18 @@ class Embeddings:
             batch_size = 32
         current_page = 1
 
-        totals = {
-            "thumbnails": 0,
-            "descriptions": 0,
-            "processed_objects": total_events - 1 if total_events < batch_size else 0,
-            "total_objects": total_events,
-            "time_remaining": 0 if total_events < batch_size else -1,
-            "status": "indexing",
-        }
+        totals.update(
+            {
+                "thumbnails": 0,
+                "descriptions": 0,
+                "processed_objects": total_events - 1
+                if total_events < batch_size
+                else 0,
+                "total_objects": total_events,
+                "time_remaining": 0 if total_events < batch_size else -1,
+                "status": "indexing",
+            }
+        )
 
         self.requestor.send_data(UPDATE_EMBEDDINGS_REINDEX_PROGRESS, totals)
 

frigate/ffmpeg_presets.py

@@ -121,8 +121,8 @@ PRESETS_HW_ACCEL_SCALE = {
     "preset-rpi-64-h264": "-r {0} -vf fps={0},scale={1}:{2}",
     "preset-rpi-64-h265": "-r {0} -vf fps={0},scale={1}:{2}",
     FFMPEG_HWACCEL_VAAPI: "-r {0} -vf fps={0},scale_vaapi=w={1}:h={2},hwdownload,format=nv12",
-    "preset-intel-qsv-h264": "-r {0} -vf vpp_qsv=w={1}:h={2}:format=nv12,hwdownload,format=nv12,fps={0},format=yuv420p",
-    "preset-intel-qsv-h265": "-r {0} -vf vpp_qsv=w={1}:h={2}:format=nv12,hwdownload,format=nv12,fps={0},format=yuv420p",
+    "preset-intel-qsv-h264": "-r {0} -vf fps={0},vpp_qsv=w={1}:h={2}:format=nv12,hwdownload,format=nv12,format=yuv420p",
+    "preset-intel-qsv-h265": "-r {0} -vf fps={0},vpp_qsv=w={1}:h={2}:format=nv12,hwdownload,format=nv12,format=yuv420p",
     FFMPEG_HWACCEL_NVIDIA: "-r {0} -vf fps={0},scale_cuda=w={1}:h={2},hwdownload,format=nv12",
     "preset-jetson-h264": "-r {0}",  # scaled in decoder
     "preset-jetson-h265": "-r {0}",  # scaled in decoder

frigate/record/export.py

@@ -36,8 +36,9 @@ from frigate.util.time import is_current_hour
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
+DEFAULT_TIME_LAPSE_FFMPEG_INPUT_ARGS = "-an"
 DEFAULT_TIME_LAPSE_FFMPEG_ARGS = "-vf setpts=0.04*PTS -r 30"
-TIMELAPSE_DATA_INPUT_ARGS = "-an -skip_frame nokey"
+TIMELAPSE_DATA_INPUT_ARGS = "-skip_frame nokey"
 
 # Matches the setpts factor used in timelapse exports (e.g. setpts=0.04*PTS).
 # Captures the floating-point factor so we can scale expected duration.
@@ -737,7 +738,7 @@ class RecordingExporter(threading.Thread):
                 parse_preset_hardware_acceleration_encode(
                     self.config.ffmpeg.ffmpeg_path,
                     hwaccel_args,
-                    f"{self.ffmpeg_input_args} -an {ffmpeg_input}".strip(),
+                    f"{self.ffmpeg_input_args} {ffmpeg_input}".strip(),
                     f"{self.ffmpeg_output_args} -movflags +faststart".strip(),
                     EncodeTypeEnum.timelapse,
                 )

frigate/stats/util.py

@@ -352,8 +352,9 @@ def stats_snapshot(
     total_camera_fps = total_process_fps = total_skipped_fps = total_detection_fps = 0
 
     stats["cameras"] = {}
-    for name, camera_stats in camera_metrics.items():
-        if name not in config.cameras:
+    for name, camera_stats in list(camera_metrics.items()):
+        camera_config = config.cameras.get(name)
+        if camera_config is None:
             continue
 
         total_camera_fps += camera_stats.camera_fps.value
@@ -370,7 +371,7 @@ def stats_snapshot(
         # Calculate connection quality based on current state
         # This is computed at stats-collection time so offline cameras
         # correctly show as unusable rather than excellent
-        expected_fps = config.cameras[name].detect.fps
+        expected_fps = camera_config.detect.fps
         current_fps = camera_stats.camera_fps.value
         reconnects = camera_stats.reconnects_last_hour.value
         stalls = camera_stats.stalls_last_hour.value
@@ -398,7 +399,7 @@ def stats_snapshot(
             "process_fps": round(camera_stats.process_fps.value, 2),
             "skipped_fps": round(camera_stats.skipped_fps.value, 2),
             "detection_fps": round(camera_stats.detection_fps.value, 2),
-            "detection_enabled": config.cameras[name].detect.enabled,
+            "detection_enabled": camera_config.detect.enabled,
             "pid": pid,
             "capture_pid": capture_pid,
             "ffmpeg_pid": ffmpeg_pid,

frigate/test/http_api/test_http_event.py

@@ -168,6 +168,29 @@ class TestHttpApp(BaseTestHttp):
             assert events[0]["id"] == id
             assert events[1]["id"] == id2
 
+    def test_get_event_list_offset_pages_score_sort(self):
+        now = datetime.now().timestamp()
+        scores = [0.6, 0.9, 0.7, 0.95, 0.8]
+
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            for i, score in enumerate(scores):
+                super().insert_mock_event(
+                    f"event-{i}", start_time=now + i, data={"score": score}
+                )
+
+            params = {"sort": "score_desc"}
+            full = [e["id"] for e in client.get("/events", params=params).json()]
+            paged = [
+                e["id"]
+                for offset in (0, 2, 4)
+                for e in client.get(
+                    "/events", params={**params, "limit": 2, "offset": offset}
+                ).json()
+            ]
+
+            assert full == ["event-3", "event-1", "event-4", "event-2", "event-0"]
+            assert paged == full
+
     def test_get_event_list_match_multilingual_attribute(self):
         event_id = "123456.zh"
         attribute = "中文标签"
@@ -219,6 +242,85 @@ class TestHttpApp(BaseTestHttp):
             assert len(events) == 1
             assert events[0]["id"] == event_id
 
+    def test_events_search_offset_pages_score_sort(self):
+        now = datetime.now().timestamp()
+        scores = [0.6, 0.9, 0.7, 0.95, 0.8]
+        ids = [f"event-{i}" for i in range(len(scores))]
+        mock_embeddings = Mock()
+        mock_embeddings.search_thumbnail.return_value = [
+            (event_id, 0.1 * i) for i, event_id in enumerate(ids)
+        ]
+
+        self.app.frigate_config.semantic_search.enabled = True
+        self.app.embeddings = mock_embeddings
+
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            for i, score in enumerate(scores):
+                super().insert_mock_event(
+                    ids[i], start_time=now + i, data={"score": score}
+                )
+
+            params = {
+                "search_type": "similarity",
+                "event_id": ids[0],
+                "sort": "score_desc",
+            }
+            paged = [
+                e["id"]
+                for offset in (0, 2, 4)
+                for e in client.get(
+                    "/events/search",
+                    params={**params, "limit": 2, "offset": offset},
+                ).json()
+            ]
+
+            assert paged == ["event-3", "event-1", "event-4", "event-2", "event-0"]
+
+    def test_events_search_offset_pages_orders_ties_by_id(self):
+        now = datetime.now().timestamp()
+        ids = ["event-c", "event-a", "event-b"]
+        mock_embeddings = Mock()
+        mock_embeddings.search_thumbnail.return_value = [
+            (event_id, 0.1) for event_id in ids
+        ]
+
+        self.app.frigate_config.semantic_search.enabled = True
+        self.app.embeddings = mock_embeddings
+
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            for i, event_id in enumerate(ids):
+                super().insert_mock_event(
+                    event_id, start_time=now + i, data={"score": 0.8}
+                )
+
+            for sort in ("score_desc", "relevance"):
+                params = {
+                    "search_type": "similarity",
+                    "event_id": ids[0],
+                    "sort": sort,
+                }
+                paged = [
+                    e["id"]
+                    for offset in (0, 1, 2)
+                    for e in client.get(
+                        "/events/search",
+                        params={**params, "limit": 1, "offset": offset},
+                    ).json()
+                ]
+
+                assert paged == ["event-a", "event-b", "event-c"]
+
+    def test_event_list_rejects_negative_offset(self):
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            response = client.get("/events", params={"offset": -5})
+            assert response.status_code == 422
+
+            response = client.get(
+                "/events/search",
+                params={"query": "car", "offset": -5},
+            )
+            assert response.status_code == 422
+
     def test_similarity_search_hides_unauthorized_anchor_event(self):
         mock_embeddings = Mock()
         self.app.frigate_config.semantic_search.enabled = True

frigate/test/http_api/test_http_export.py

@@ -1,5 +1,7 @@
+import io
 import os
 import tempfile
+import zipfile
 from unittest.mock import patch
 
 from frigate.jobs.export import (
@@ -1431,3 +1433,79 @@ class TestHttpExport(BaseTestHttp):
             )
 
         assert response.status_code == 403
+
+    def test_download_export_case_with_multibyte_name(self):
+        """A case name outside latin-1 must not break the response headers."""
+        case = ExportCase.create(
+            id="case_multibyte",
+            name="テスト事案",
+            description="",
+            created_at=10,
+            updated_at=10,
+        )
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
+            video_path = os.path.join(tmpdir, "multibyte_export.mp4")
+            with open(video_path, "wb") as handle:
+                handle.write(b"video")
+
+            Export.create(
+                id="export_multibyte",
+                camera="front_door",
+                name="現場カメラ",
+                date=100,
+                video_path=video_path,
+                thumb_path=os.path.join(tmpdir, "multibyte_export.webp"),
+                in_progress=False,
+                export_case=case,
+            )
+
+            with AuthTestClient(self.app) as client:
+                response = client.get(f"/cases/{case.id}/download")
+
+        assert response.status_code == 200
+        # RFC 5987/6266: the UTF-8 name rides in filename*, and a latin-1 safe
+        # fallback stays in filename for old clients.
+        assert response.headers["content-disposition"] == (
+            'attachment; filename="case_multibyte.zip"; '
+            "filename*=UTF-8''%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E4%BA%8B%E6%A1%88.zip"
+        )
+
+        archive = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(response.content))
+        assert archive.namelist() == ["現場カメラ.mp4"]
+
+    def test_download_export_case_with_ascii_name(self):
+        """An ASCII case name still gets a plain, readable filename."""
+        case = ExportCase.create(
+            id="case_ascii",
+            name="Burglary 2026-08",
+            description="",
+            created_at=10,
+            updated_at=10,
+        )
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
+            video_path = os.path.join(tmpdir, "ascii_export.mp4")
+            with open(video_path, "wb") as handle:
+                handle.write(b"video")
+
+            Export.create(
+                id="export_ascii",
+                camera="front_door",
+                name="Front door",
+                date=100,
+                video_path=video_path,
+                thumb_path=os.path.join(tmpdir, "ascii_export.webp"),
+                in_progress=False,
+                export_case=case,
+            )
+
+            with AuthTestClient(self.app) as client:
+                response = client.get(f"/cases/{case.id}/download")
+
+        assert response.status_code == 200
+        assert (
+            response.headers["content-disposition"]
+            == 'attachment; filename="Burglary 2026-08.zip"; '
+            "filename*=UTF-8''Burglary%202026-08.zip"
+        )

frigate/test/http_api/test_http_review.py

@@ -240,9 +240,101 @@ class TestHttpReview(BaseTestHttp):
             assert len(response_json) == 1
             assert response_json[0]["id"] == id_reviewed
 
+    def test_get_review_with_label_filter_matches_verified(self):
+        """Test that a label filter also matches the `-verified` variant."""
+        now = datetime.now().timestamp()
+
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.person", now, now + 2, data={"objects": ["person"]}
+            )
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.verified", now, now + 2, data={"objects": ["person-verified"]}
+            )
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.car", now, now + 2, data={"objects": ["car"]}
+            )
+
+            params = {
+                "labels": "person",
+                "after": now - 1,
+                "before": now + 3,
+            }
+            response = client.get("/review", params=params)
+            assert response.status_code == 200
+            response_json = response.json()
+            assert {r["id"] for r in response_json} == {
+                "123456.person",
+                "123456.verified",
+            }
+
+    def test_get_review_with_label_filter_does_not_match_prefix(self):
+        """Test that a label filter does not match labels that only share a prefix."""
+        now = datetime.now().timestamp()
+
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.carrot", now, now + 2, data={"objects": ["carrot"]}
+            )
+
+            params = {
+                "labels": "car",
+                "after": now - 1,
+                "before": now + 3,
+            }
+            response = client.get("/review", params=params)
+            assert response.status_code == 200
+            assert len(response.json()) == 0
+
+    def test_get_review_with_audio_label_filter(self):
+        """Test that a label filter still matches audio labels."""
+        now = datetime.now().timestamp()
+
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.audio", now, now + 2, data={"audio": ["speech"]}
+            )
+
+            params = {
+                "labels": "speech",
+                "after": now - 1,
+                "before": now + 3,
+            }
+            response = client.get("/review", params=params)
+            assert response.status_code == 200
+            response_json = response.json()
+            assert len(response_json) == 1
+            assert response_json[0]["id"] == "123456.audio"
+
     ####################################################################################################################
     ###################################  GET /review/summary Endpoint   #################################################
     ####################################################################################################################
+    def test_get_review_summary_label_filter_matches_verified(self):
+        """Test that the summary label filter also matches the `-verified` variant."""
+        with AuthTestClient(self.app) as client:
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.verified", data={"objects": ["person-verified"]}
+            )
+            super().insert_mock_review_segment(
+                "123456.car", data={"objects": ["car"]}, severity=SeverityEnum.detection
+            )
+
+            params = {
+                "cameras": "front_door",
+                "labels": "person",
+                "zones": "all",
+                "timezone": "utc",
+            }
+            response = client.get("/review/summary", params=params)
+            assert response.status_code == 200
+            response_json = response.json()
+            assert response_json["last24Hours"]["total_alert"] == 1
+            assert response_json["last24Hours"]["total_detection"] == 0
+
+            today_formatted = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
+            assert response_json[today_formatted]["total_alert"] == 1
+            assert response_json[today_formatted]["total_detection"] == 0
+
     def test_get_review_summary_all_filters(self):
         with AuthTestClient(self.app) as client:
             super().insert_mock_review_segment("123456.random")

frigate/test/test_detection_runners.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""Tests for ONNX Runtime session option selection."""
+
+import unittest
+from unittest.mock import MagicMock, patch
+
+import numpy as np
+import onnxruntime as ort
+
+from frigate.detectors.detection_runners import (
+    CudaGraphRunner,
+    get_ort_session_options,
+)
+from frigate.detectors.detector_config import ModelTypeEnum
+from frigate.embeddings.types import EnrichmentModelTypeEnum
+
+
+class TestGetOrtSessionOptions(unittest.TestCase):
+    def test_jina_v2_uses_extended(self):
+        """jina-clip-v2 returns an identical vector for every image on the CUDA
+        execution provider at anything below EXTENDED."""
+        options = get_ort_session_options(EnrichmentModelTypeEnum.jina_v2.value)
+
+        self.assertIsNotNone(options)
+        self.assertEqual(
+            options.graph_optimization_level,
+            ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_EXTENDED,
+        )
+
+    def test_jina_v1_uses_basic(self):
+        options = get_ort_session_options(EnrichmentModelTypeEnum.jina_v1.value)
+
+        self.assertIsNotNone(options)
+        self.assertEqual(
+            options.graph_optimization_level,
+            ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_BASIC,
+        )
+
+    def test_other_models_use_defaults(self):
+        for model_type in [
+            None,
+            EnrichmentModelTypeEnum.paddleocr.value,
+            EnrichmentModelTypeEnum.arcface.value,
+            ModelTypeEnum.rfdetr.value,
+        ]:
+            with self.subTest(model_type=model_type):
+                self.assertIsNone(get_ort_session_options(model_type))
+
+
+class TestCudaGraphRunner(unittest.TestCase):
+    """CUDA graph capture fails if the arena has to allocate during capture, so
+    the session is warmed up with capture disabled before the first real run."""
+
+    def setUp(self):
+        self.session = MagicMock()
+        self.session.get_outputs.return_value = [MagicMock(name="output")]
+        self.io_binding = self.session.io_binding.return_value
+        self.input = {"images": np.zeros((1, 3, 320, 320), np.float32)}
+
+    def _annotations(self) -> list[str | None]:
+        """Graph annotation id passed with each run, None when unset."""
+        annotations = []
+
+        for call in self.session.run_with_iobinding.call_args_list:
+            try:
+                annotations.append(call.args[1].get_run_config_entry("gpu_graph_id"))
+            except RuntimeError:
+                annotations.append(None)
+
+        return annotations
+
+    def test_first_run_warms_up_with_capture_disabled(self):
+        with patch.object(ort.OrtValue, "ortvalue_from_numpy"):
+            CudaGraphRunner(self.session, 0).run(self.input)
+
+        self.assertEqual(
+            self._annotations(),
+            ["-1"] * CudaGraphRunner.GRAPH_FREE_WARMUP_RUNS + [None],
+        )
+
+    def test_later_runs_allow_capture(self):
+        with patch.object(ort.OrtValue, "ortvalue_from_numpy"):
+            runner = CudaGraphRunner(self.session, 0)
+            runner.run(self.input)
+            self.session.run_with_iobinding.reset_mock()
+            runner.run(self.input)
+
+        self.assertEqual(self._annotations(), [None])
+        runner._input_ortvalue.update_inplace.assert_called_once()

frigate/test/test_sqlitevecq_embeddings.py

@@ -1,16 +1,24 @@
-"""Tests for embedding cleanup on the main Frigate database.
+"""Tests for embedding storage and cleanup on the main Frigate database.
 
 Embeddings are deleted whether or not semantic search is currently enabled, so
 the delete path has to tolerate databases where the vec0 tables were never
 created and installs where the sqlite-vec extension is unavailable.
+
+The write paths need the real extension, since the behavior under test belongs
+to vec0 itself, so those tests are skipped when it is not installed.
 """
 
 import os
+import struct
 import tempfile
 import unittest
 
+from peewee import OperationalError
+
 from frigate.db.sqlitevecq import SqliteVecQueueDatabase
 
+VEC_EXTENSION_PATH = "/usr/local/lib/vec0.so"
+
 
 class TestDeleteEmbeddings(unittest.TestCase):
     def setUp(self) -> None:
@@ -52,6 +60,21 @@ class TestDeleteEmbeddings(unittest.TestCase):
 
         self.assertEqual(self._thumbnail_ids(), ["b"])
 
+    def test_delete_failure_is_logged_not_raised(self) -> None:
+        self._create_thumbnails_table()
+        self.db.execute_sql(
+            """
+            CREATE TRIGGER vec_thumbnails_no_delete BEFORE DELETE ON vec_thumbnails
+            BEGIN SELECT RAISE(ABORT, 'delete blocked'); END
+            """
+        ).fetchall()
+
+        with self.assertLogs("frigate.db.sqlitevecq", level="ERROR") as logs:
+            self.db.delete_embeddings_thumbnail(event_ids=["a"])
+
+        self.assertIn("Failed to delete embeddings", logs.output[0])
+        self.assertEqual(self._thumbnail_ids(), ["a", "b"])
+
     def test_delete_skipped_without_extension(self) -> None:
         self._create_thumbnails_table()
         self.db.load_vec_extension = False
@@ -61,3 +84,104 @@ class TestDeleteEmbeddings(unittest.TestCase):
 
         # the vec0 tables cannot be written without the extension
         self.assertEqual(self._thumbnail_ids(), ["a", "b"])
+
+
+def _vector(value: float) -> bytes:
+    return struct.pack("768f", *([value] * 768))
+
+
+@unittest.skipUnless(
+    os.path.exists(VEC_EXTENSION_PATH), "sqlite-vec extension is not installed"
+)
+class TestEmbeddingsTableWrites(unittest.TestCase):
+    """Covers the vec0 writes behind semantic search reindexing."""
+
+    def setUp(self) -> None:
+        self.tmp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()
+        self.db = SqliteVecQueueDatabase(
+            os.path.join(self.tmp_dir.name, "test.db"), load_vec_extension=True
+        )
+        self.db.start()
+        self.db.create_embeddings_tables()
+
+    def tearDown(self) -> None:
+        self.db.stop()
+        self.db.close()
+        self.tmp_dir.cleanup()
+
+    def _vec_tables(self) -> list[str]:
+        return [
+            row[0]
+            for row in self.db.execute_sql(
+                "SELECT name FROM sqlite_master WHERE name LIKE 'vec_%' ORDER BY name"
+            )
+        ]
+
+    def _make_legacy(self, table: str) -> None:
+        # sqlite-vec added the _info shadow table in 0.1.6, so tables written by
+        # Frigate 0.17 and earlier do not have one
+        self.db.execute_sql(f"DROP TABLE {table}_info").fetchall()
+
+    def _stored(self, table: str, column: str, event_id: str) -> str | None:
+        row = self.db.execute_sql(
+            f"SELECT vec_to_json({column}) FROM {table} WHERE id = ?", (event_id,)
+        ).fetchone()
+        return row[0] if row else None
+
+    def test_write_error_is_raised(self) -> None:
+        # queued writes hide their exception in the returned cursor
+        with self.assertRaises(OperationalError):
+            self.db.execute_write("INSERT INTO vec_missing(id) VALUES ('a')")
+
+    def test_drop_tables_removes_legacy_tables(self) -> None:
+        self._make_legacy("vec_thumbnails")
+        self._make_legacy("vec_descriptions")
+
+        self.db.drop_embeddings_tables()
+
+        self.assertEqual(self._vec_tables(), [])
+
+    def test_drop_tables_without_any_tables_does_not_raise(self) -> None:
+        self.db.drop_embeddings_tables()
+
+        self.db.drop_embeddings_tables()
+
+    def test_upsert_replaces_existing_embedding(self) -> None:
+        self.db.upsert_embeddings(
+            "vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", {"evt1": _vector(0.01)}
+        )
+
+        self.db.upsert_embeddings(
+            "vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", {"evt1": _vector(0.99)}
+        )
+
+        stored = self._stored("vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", "evt1")
+        self.assertTrue(stored.startswith("[0.990000"), stored)
+
+    def test_upsert_keeps_one_row_per_event(self) -> None:
+        for _ in range(3):
+            self.db.upsert_embeddings(
+                "vec_descriptions", "description_embedding", {"evt1": _vector(0.5)}
+            )
+
+        count = self.db.execute_sql(
+            "SELECT count(*) FROM vec_descriptions WHERE id = 'evt1'"
+        ).fetchone()[0]
+        self.assertEqual(count, 1)
+
+    def test_reindex_cycle_rewrites_legacy_tables(self) -> None:
+        """The 0.18 upgrade path: old vectors in, new vectors out."""
+        self.db.upsert_embeddings(
+            "vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", {"evt1": _vector(0.01)}
+        )
+        self._make_legacy("vec_thumbnails")
+        self._make_legacy("vec_descriptions")
+
+        self.db.drop_embeddings_tables()
+        self.db.create_embeddings_tables()
+        self.db.upsert_embeddings(
+            "vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", {"evt1": _vector(0.99)}
+        )
+
+        stored = self._stored("vec_thumbnails", "thumbnail_embedding", "evt1")
+        self.assertTrue(stored.startswith("[0.990000"), stored)

frigate/test/test_ws_send_queue.py

@@ -1,107 +0,0 @@
-"""Outbound websocket sends must never block the thread calling publish()."""
-
-import socket
-import threading
-import unittest
-
-from frigate.comms.ws import WS_MAX_PENDING_MESSAGES, WebSocket
-
-
-class _FakeSock:
-    """Socket stand-in; ``block`` makes sendall hang like a client that stopped reading."""
-
-    def __init__(self, block: bool = False) -> None:
-        self.block = block
-        self.released = threading.Event()
-        self.shutdown_called = threading.Event()
-        self.frames: list[bytes] = []
-
-    def sendall(self, data: bytes) -> None:
-        if self.block and not self.released.is_set():
-            self.released.wait(timeout=10)
-            raise BrokenPipeError()
-        self.frames.append(data)
-
-    def shutdown(self, how: int) -> None:
-        assert how == socket.SHUT_RDWR
-        self.shutdown_called.set()
-        self.released.set()
-
-    def close(self) -> None:
-        pass
-
-    def fileno(self) -> int:
-        return 99
-
-
-def _wait_for(predicate, timeout: float = 2.0) -> bool:
-    deadline = threading.Event()
-    for _ in range(int(timeout / 0.01)):
-        if predicate():
-            return True
-        deadline.wait(0.01)
-    return predicate()
-
-
-class TestWebSocketSendQueue(unittest.TestCase):
-    def _open(self, sock: _FakeSock) -> WebSocket:
-        ws = WebSocket(sock)
-        ws.opened()
-        return ws
-
-    def test_stalled_client_does_not_block_publisher(self):
-        sock = _FakeSock(block=True)
-        ws = self._open(sock)
-
-        def publish_many():
-            for i in range(WS_MAX_PENDING_MESSAGES + 5):
-                ws.send(f"message {i}")
-
-        publisher = threading.Thread(target=publish_many, daemon=True)
-        publisher.start()
-        publisher.join(timeout=2.0)
-
-        self.assertFalse(publisher.is_alive(), "publish() blocked on a stalled client")
-        self.assertTrue(
-            sock.shutdown_called.wait(timeout=2.0),
-            "a client that cannot keep up should be disconnected",
-        )
-
-    def test_overflow_warns_and_shuts_down_once(self):
-        sock = _FakeSock(block=True)
-        ws = self._open(sock)
-        shutdown_calls = []
-        original_shutdown = sock.shutdown
-        sock.shutdown = lambda how: (shutdown_calls.append(how), original_shutdown(how))
-
-        with self.assertLogs("frigate.comms.ws", level="WARNING") as logs:
-            # keep publishing after overflow, as the dispatcher does until the
-            # manager thread removes the connection
-            for i in range(WS_MAX_PENDING_MESSAGES * 3):
-                ws.send(f"message {i}")
-
-        self.assertEqual(len(logs.output), 1)
-        self.assertEqual(len(shutdown_calls), 1)
-
-    def test_messages_delivered_in_order(self):
-        sock = _FakeSock()
-        ws = self._open(sock)
-        for i in range(3):
-            ws.send(f"message {i}")
-
-        self.assertTrue(_wait_for(lambda: len(sock.frames) == 3))
-        for i, frame in enumerate(sock.frames):
-            self.assertIn(f"message {i}".encode(), frame)
-        self.assertFalse(sock.shutdown_called.is_set())
-
-    def test_closed_stops_writer_thread(self):
-        sock = _FakeSock()
-        ws = self._open(sock)
-        writer = ws._writer
-        ws.closed(1000, "bye")
-        writer.join(timeout=2.0)
-        self.assertFalse(writer.is_alive())
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    unittest.main()

frigate/track/object_processing.py

@@ -24,6 +24,7 @@ from frigate.comms.event_metadata_updater import (
 from frigate.comms.events_updater import EventEndSubscriber, EventUpdatePublisher
 from frigate.comms.inter_process import InterProcessRequestor
 from frigate.config import (
+    CameraConfig,
     CameraMqttConfig,
     FrigateConfig,
     RecordConfig,
@@ -128,8 +129,10 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
             )
 
         def update(camera: str, obj: TrackedObject, frame_name: str) -> None:
-            obj.has_snapshot = self.should_save_snapshot(camera, obj)
-            obj.has_clip = self.should_retain_recording(camera, obj)
+            obj.has_snapshot = self.should_save_snapshot(
+                camera_state.camera_config, obj
+            )
+            obj.has_clip = self.should_retain_recording(camera_state.camera_config, obj)
             after = obj.to_dict()
             message = {
                 "before": obj.previous,
@@ -153,8 +156,10 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
 
         def end(camera: str, obj: TrackedObject, frame_name: str) -> None:
             # populate has_snapshot
-            obj.has_snapshot = self.should_save_snapshot(camera, obj)
-            obj.has_clip = self.should_retain_recording(camera, obj)
+            obj.has_snapshot = self.should_save_snapshot(
+                camera_state.camera_config, obj
+            )
+            obj.has_clip = self.should_retain_recording(camera_state.camera_config, obj)
 
             # write thumbnail to disk if it will be saved as an event
             if obj.has_snapshot or obj.has_clip:
@@ -184,8 +189,8 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
             )
 
         def snapshot(camera: str, obj: TrackedObject) -> bool:
-            mqtt_config: CameraMqttConfig = self.config.cameras[camera].mqtt
-            if mqtt_config.enabled and self.should_mqtt_snapshot(camera, obj):
+            mqtt_config: CameraMqttConfig = camera_state.camera_config.mqtt
+            if mqtt_config.enabled and self.should_mqtt_snapshot(mqtt_config, obj):
                 jpg_bytes, _ = obj.get_img_bytes(
                     ext="jpg",
                     timestamp=mqtt_config.timestamp,
@@ -238,11 +243,13 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
         camera_state.on("camera_activity", camera_activity)
         self.camera_states[camera] = camera_state
 
-    def should_save_snapshot(self, camera: str, obj: TrackedObject) -> bool:
+    def should_save_snapshot(
+        self, camera_config: CameraConfig, obj: TrackedObject
+    ) -> bool:
         if obj.false_positive:
             return False
 
-        snapshot_config: SnapshotsConfig = self.config.cameras[camera].snapshots
+        snapshot_config: SnapshotsConfig = camera_config.snapshots
 
         if not snapshot_config.enabled:
             return False
@@ -261,11 +268,13 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
 
         return True
 
-    def should_retain_recording(self, camera: str, obj: TrackedObject) -> bool:
+    def should_retain_recording(
+        self, camera_config: CameraConfig, obj: TrackedObject
+    ) -> bool:
         if obj.false_positive:
             return False
 
-        record_config: RecordConfig = self.config.cameras[camera].record
+        record_config: RecordConfig = camera_config.record
 
         # Recording is disabled
         if not record_config.enabled:
@@ -281,13 +290,15 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
 
         return True
 
-    def should_mqtt_snapshot(self, camera: str, obj: TrackedObject) -> bool:
+    def should_mqtt_snapshot(
+        self, mqtt_config: CameraMqttConfig, obj: TrackedObject
+    ) -> bool:
         # object never changed position
         if obj.is_stationary():
             return False
 
         # if there are required zones and there is no overlap
-        required_zones = self.config.cameras[camera].mqtt.required_zones
+        required_zones = mqtt_config.required_zones
         if len(required_zones) > 0 and not set(obj.entered_zones) & set(required_zones):
             logger.debug(
                 f"Not sending mqtt for {obj.obj_data['id']} because it did not enter required zones"
@@ -297,7 +308,11 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
         return True
 
     def update_mqtt_motion(
-        self, camera: str, frame_time: float, motion_boxes: list
+        self,
+        camera: str,
+        camera_config: CameraConfig,
+        frame_time: float,
+        motion_boxes: list,
     ) -> None:
         # publish if motion is currently being detected
         if motion_boxes:
@@ -312,7 +327,7 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
             # always updated latest motion
             self.last_motion_detected[camera] = frame_time
         elif self.last_motion_detected.get(camera, 0) > 0:
-            mqtt_delay = self.config.cameras[camera].motion.mqtt_off_delay
+            mqtt_delay = camera_config.motion.mqtt_off_delay
 
             # If no motion, make sure the off_delay has passed
             if frame_time - self.last_motion_detected.get(camera, 0) >= mqtt_delay:
@@ -783,7 +798,7 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
                 frame_name, frame_time, current_tracked_objects, motion_boxes, regions
             )
 
-            self.update_mqtt_motion(camera, frame_time, motion_boxes)
+            self.update_mqtt_motion(camera, camera_config, frame_time, motion_boxes)
 
             tracked_objects = [
                 o.to_dict() for o in camera_state.tracked_objects.values()

frigate/track/tracked_object.py

@@ -54,6 +54,11 @@ class TrackedObject:
         self.obj_data = obj_data
         self.colormap = model_config.colormap
         self.logos = model_config.all_attribute_logos
+        self.thumbnail_attributes = [
+            attr
+            for attr in model_config.attributes_map.get(obj_data["label"], [])
+            if attr in model_config.non_logo_attributes
+        ]
         self.camera_config = camera_config
         self.ui_config = ui_config
         self.frame_cache = frame_cache
@@ -149,7 +154,7 @@ class TrackedObject:
         if not self.false_positive and has_valid_frame:
             # determine if this frame is a better thumbnail
             if self.thumbnail_data is None or is_better_thumbnail(
-                self.obj_data["label"],
+                self.thumbnail_attributes,
                 self.thumbnail_data,
                 obj_data,
                 self.camera_config.frame_shape,
@@ -164,6 +169,7 @@ class TrackedObject:
                         "attributes": obj_data["attributes"],
                         "current_estimated_speed": self.current_estimated_speed,
                         "velocity_angle": self.velocity_angle,
+                        "path_data": self.path_data.copy(),
                         "recognized_license_plate": obj_data.get(
                             "recognized_license_plate"
                         ),

frigate/util/config.py

@@ -533,7 +533,7 @@ def migrate_018_0(config: dict[str, dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]
     genai = new_config.get("genai")
 
     if genai and genai.get("provider"):
-        genai["roles"] = ["embeddings", "descriptions", "chat"]
+        genai["roles"] = ["descriptions", "chat"]
         new_config["genai"] = {"default": genai}
 
     # Remove deprecated sync_recordings from global record config

frigate/util/image.py

@@ -67,7 +67,7 @@ def has_better_attr(current_thumb, new_obj, attr_label) -> bool:
 
 
 def is_better_thumbnail(
-    label: str,
+    label_attributes: list[str],
     current_thumb: dict[str, Any],
     new_obj: dict[str, Any],
     frame_shape: tuple[int, int],
@@ -76,20 +76,12 @@ def is_better_thumbnail(
     # cutoff images are less ideal, but they should also be smaller?
     # better scores are obviously better too
 
-    # check face on person
-    if label == "person":
-        if has_better_attr(current_thumb, new_obj, "face"):
+    for attr_label in label_attributes:
+        if has_better_attr(current_thumb, new_obj, attr_label):
             return True
-        # if the current thumb has a face attr, dont update unless it gets better
-        if any([a["label"] == "face" for a in current_thumb["attributes"]]):
-            return False
 
-    # check license_plate on car
-    if label in ["car", "motorcycle"]:
-        if has_better_attr(current_thumb, new_obj, "license_plate"):
-            return True
-        # if the current thumb has a license_plate attr, dont update unless it gets better
-        if any([a["label"] == "license_plate" for a in current_thumb["attributes"]]):
+        # if the current thumb has the attr, dont update unless it gets better
+        if any([a["label"] == attr_label for a in current_thumb["attributes"]]):
             return False
 
     # if the new_thumb is on an edge, and the current thumb is not

frigate/video/detect.py

@@ -216,20 +216,10 @@ def process_frames(
 
     # remove license_plate from attributes if this camera is a dedicated LPR cam
     if camera_config.type == CameraTypeEnum.lpr:
-        modified_attributes_map = model_config.attributes_map.copy()
-
-        if (
-            "car" in modified_attributes_map
-            and "license_plate" in modified_attributes_map["car"]
-        ):
-            modified_attributes_map["car"] = [
-                attr
-                for attr in modified_attributes_map["car"]
-                if attr != "license_plate"
-            ]
-
-            attributes_map = modified_attributes_map
-
+        attributes_map = {
+            label: [attr for attr in attributes if attr != "license_plate"]
+            for label, attributes in model_config.attributes_map.items()
+        }
         all_attributes = [
             attr for attr in model_config.all_attributes if attr != "license_plate"
         ]

frigate/video/ffmpeg.py

@@ -34,6 +34,8 @@ from frigate.util.process import FrigateProcess
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+RECORD_GRACE_SECONDS = 90
+
 
 def capture_frames(
     ffmpeg_process: sp.Popen[Any],
@@ -164,6 +166,7 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
         self.latest_invalid_segment_time: float = 0
         self.latest_cache_segment_time: float = 0
         self.record_enable_time: datetime | None = None
+        self.record_grace_until: datetime | None = None
 
         # `valid` segments are published with the segment's start time, so the
         # gap between consecutive publishes can reach 2 * segment_time. Pad the
@@ -280,6 +283,7 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
                 self.latest_valid_segment_time = 0
                 self.latest_invalid_segment_time = 0
                 self.latest_cache_segment_time = 0
+                self.record_grace_until = None
                 self.record_enable_time = datetime.now().astimezone(UTC)
                 last_restart_time = datetime.now().timestamp()
                 continue
@@ -294,6 +298,7 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
                     self.latest_valid_segment_time = 0
                     self.latest_invalid_segment_time = 0
                     self.latest_cache_segment_time = 0
+                    self.record_grace_until = None
                     self.record_enable_time = datetime.now().astimezone(UTC)
                 else:
                     self.logger.debug(f"Disabling camera {self.config.name}")
@@ -318,6 +323,7 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
                     self.latest_valid_segment_time = 0
                     self.latest_invalid_segment_time = 0
                     self.latest_cache_segment_time = 0
+                    self.record_grace_until = None
                     self.record_enable_time = datetime.now().astimezone(UTC)
                     last_restart_time = datetime.now().timestamp()
                 self.was_record_enabled_in_config = record_enabled_in_config
@@ -404,11 +410,16 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
                 if self.config.record.enabled and "record" in p["roles"]:
                     now_utc = datetime.now().astimezone(UTC)
 
-                    # Check if we're within the grace period after enabling recording
-                    # Grace period: 90 seconds allows time for ffmpeg to start and create first segment
-                    in_grace_period = self.record_enable_time is not None and (
-                        now_utc - self.record_enable_time
-                    ) < timedelta(seconds=90)
+                    # ffmpeg needs time to create a first segment after
+                    # recording is enabled and after a restart
+                    in_grace_period = (
+                        self.record_enable_time is not None
+                        and (now_utc - self.record_enable_time)
+                        < timedelta(seconds=RECORD_GRACE_SECONDS)
+                    ) or (
+                        self.record_grace_until is not None
+                        and now_utc < self.record_grace_until
+                    )
 
                     latest_cache_dt = (
                         datetime.fromtimestamp(self.latest_cache_segment_time, tz=UTC)
@@ -445,8 +456,9 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
                         <= self.latest_invalid_segment_time
                     )
                     invalid_stale = invalid_stale_condition
+                    stale = cache_stale or valid_stale or invalid_stale
 
-                    if cache_stale or valid_stale or invalid_stale:
+                    if stale and can_restart:
                         if cache_stale:
                             reason = "No new recording segments were created"
                         elif valid_stale:
@@ -471,8 +483,13 @@ class CameraWatchdog(threading.Thread):
                                 f"{self.config.name}/status/{role.value}", "offline"
                             )
 
+                        self.record_grace_until = now_utc + timedelta(
+                            seconds=RECORD_GRACE_SECONDS
+                        )
+                        last_restart_time = now
+
                         continue
-                    else:
+                    elif not stale:
                         self._send_record_status("online", now)
                         p["latest_segment_time"] = self.latest_cache_segment_time
 

web/e2e/fixtures/frigate-test.ts

@@ -54,8 +54,11 @@ export class FrigateApp {
     });
 
     await this.ws.install(this.page);
-    await this.media.install();
     await this.api.install(overrides);
+    // media goes last so its per-event routes win over the broader
+    // `**/api/events**` list route, which otherwise answers thumbnail and
+    // snapshot requests with the events JSON
+    await this.media.install();
   }
 
   /** Navigate to a page. Always call installDefaults() first. */

web/e2e/fixtures/mock-data/config.ts

@@ -52,6 +52,9 @@ function deepMerge<T extends Record<string, unknown>>(
 export const BASE_CONFIG = {
   ...configSnapshot,
   version: "0.15.0-test",
+  // injected by the /config endpoint rather than the Pydantic model, so it
+  // is absent from the snapshot
+  plus: { enabled: false },
   cameras: {
     ...configSnapshot.cameras,
     front_door: {

web/e2e/helpers/api-mocker.ts

@@ -249,8 +249,9 @@ export class MediaMocker {
       }),
     );
 
-    // Event thumbnails
-    await this.page.route("**/api/events/*/thumbnail.jpg**", (route) =>
+    // Event thumbnails. The explore grid and detail dialog request .webp,
+    // everything else requests .jpg.
+    await this.page.route("**/api/events/*/thumbnail.{jpg,webp}**", (route) =>
       route.fulfill({
         contentType: "image/png",
         body: PLACEHOLDER_PNG,

web/e2e/specs/explore.spec.ts

@@ -263,3 +263,71 @@ test.describe("Explore — mobile @high @mobile", () => {
     await expect(searchInput).toBeFocused();
   });
 });
+
+// ---------------------------------------------------------------------------
+// Frigate+ submission — desktop only
+// The detail dialog's previous/next arrows only render on desktop.
+// ---------------------------------------------------------------------------
+
+test.describe("Explore — Frigate+ submission (desktop) @high", () => {
+  test.skip(
+    ({ frigateApp }) => frigateApp.isMobile,
+    "Detail dialog navigation arrows are desktop-only",
+  );
+
+  test("in-flight submission does not mark the next tracked object as submitted", async ({
+    frigateApp,
+  }) => {
+    await frigateApp.installDefaults({ config: { plus: { enabled: true } } });
+    const page = frigateApp.page;
+
+    // Hold the submission open so it is still in flight while the user moves
+    // on to the next tracked object.
+    let releaseSubmission: () => void = () => {};
+    const submissionHeld = new Promise<void>((resolve) => {
+      releaseSubmission = resolve;
+    });
+    let submissions = 0;
+    await page.route("**/api/events/*/plus", async (route) => {
+      submissions += 1;
+      await submissionHeld;
+      await route.fulfill({ json: { success: true } });
+    });
+
+    await frigateApp.goto("/explore?labels=person");
+
+    const firstResult = page.locator("[data-start]").first();
+    await expect(firstResult).toBeVisible({ timeout: 10_000 });
+    await firstResult.click();
+
+    // The label being confirmed is rendered in a <code> tag inside the
+    // "Is this object a <label>?" question.
+    const dialog = page.getByRole("dialog");
+    await expect(dialog.locator("code")).toHaveText("person");
+
+    await dialog.getByRole("button", { name: "Yes", exact: true }).click();
+    await expect.poll(() => submissions, { timeout: 5_000 }).toBe(1);
+
+    await page.getByRole("button", { name: "Next tracked object" }).click();
+    await expect(dialog.locator("code")).toHaveText("car");
+
+    const submissionLanded = page.waitForResponse(/\/api\/events\/.*\/plus/);
+    releaseSubmission();
+    await submissionLanded;
+    // two frames is enough for React to flush the response handler's state
+    // updates, so the assertions below can't pass by racing ahead of them
+    await page.evaluate(
+      () =>
+        new Promise((resolve) =>
+          requestAnimationFrame(() => requestAnimationFrame(resolve)),
+        ),
+    );
+
+    // The car was never submitted, so its question must be untouched.
+    expect(submissions).toBe(1);
+    await expect(dialog.getByText("Submitted")).toHaveCount(0);
+    await expect(
+      dialog.getByRole("button", { name: "Yes", exact: true }),
+    ).toBeVisible();
+  });
+});

web/e2e/specs/history-debug-replay.spec.ts

@@ -0,0 +1,207 @@
+/**
+ * Debug Replay range selection from History -- HIGH tier.
+ *
+ * Covers the "Select from Timeline" flow that Debug Replay shares with
+ * Export. The other half of the same report, a loading spinner latched
+ * after Cancel, needs real media: the vod mock serves an empty playlist.
+ */
+
+import { test, expect, type FrigateApp } from "../fixtures/frigate-test";
+
+// the selection is seeded around the playback position, so land near the
+// live edge
+const playbackTime = Math.floor(Date.now() / 1000) - 300;
+
+async function openRecordingView(frigateApp: FrigateApp) {
+  // The recording view pulls these while the timeline renders; the preview
+  // server 500s on them, which the error collector would flag.
+  await frigateApp.page.route("**/api/*/recordings**", (route) =>
+    route.fulfill({ json: [] }),
+  );
+  await frigateApp.page.route("**/api/recordings/unavailable**", (route) =>
+    route.fulfill({ json: [] }),
+  );
+  // inert here; the 0.19 recording view fetches coverage and needs an
+  // object, so this has to follow the broad recordings route to win
+  await frigateApp.page.route("**/api/*/recordings/coverage**", (route) =>
+    route.fulfill({
+      json: {
+        spans: [
+          {
+            start_time: playbackTime - 3600,
+            end_time: playbackTime + 600,
+            streams: ["main"],
+          },
+        ],
+        codecs_compatible: true,
+        streams: {
+          main: {
+            video_codec: "h264",
+            audio_rate: null,
+            audio_codec: null,
+            has_audio: false,
+            bitrate: 2_000_000,
+          },
+        },
+      },
+    }),
+  );
+
+  await frigateApp.goto(`/review?timestamp=front_door_${playbackTime}`);
+}
+
+// desktop reaches Debug Replay through the Actions menu, mobile through
+// the settings drawer; both render the same form
+async function openDebugReplayForm(frigateApp: FrigateApp) {
+  if (frigateApp.isMobile) {
+    await frigateApp.page
+      .getByRole("button", { name: /filters/i })
+      .first()
+      .click({ timeout: 15_000 });
+    await frigateApp.page
+      .getByRole("button", { name: /^debug replay$/i })
+      .click();
+  } else {
+    await frigateApp.page
+      .getByRole("button", { name: /actions/i })
+      .click({ timeout: 15_000 });
+    await frigateApp.page
+      .getByRole("menuitem", { name: /debug replay/i })
+      .click();
+  }
+
+  const form = frigateApp.page.getByRole("dialog");
+  await expect(form).toBeVisible({ timeout: 5_000 });
+  return form;
+}
+
+async function selectRangeFromTimeline(frigateApp: FrigateApp) {
+  const form = await openDebugReplayForm(frigateApp);
+  await form.getByText("From Timeline").click();
+  await form.getByRole("button", { name: "Select", exact: true }).click();
+  await expect(form).toBeHidden({ timeout: 5_000 });
+
+  await expect(frigateApp.page.locator(".export-start")).toHaveText(
+    /\d{1,2}:\d{2}/,
+    { timeout: 5_000 },
+  );
+}
+
+// moving the playhead between the two selections is what makes the second
+// range differ from the first
+async function reselectRange(frigateApp: FrigateApp) {
+  await selectRangeFromTimeline(frigateApp);
+
+  await frigateApp.page
+    .getByRole("button", { name: /^cancel$/i })
+    .click({ timeout: 5_000 });
+  await expect(frigateApp.page.locator(".export-start")).toHaveCount(0);
+
+  const segments = frigateApp.page.locator(".segment[data-segment-id]");
+  const count = await segments.count();
+  await segments.nth(Math.min(20, count - 1)).click({ force: true });
+
+  await selectRangeFromTimeline(frigateApp);
+}
+
+// the loop flipped this label between the two ranges ~25 times a second
+async function countHandleLabelChanges(frigateApp: FrigateApp) {
+  return frigateApp.page.evaluate(async () => {
+    const handle = document.querySelector(".export-start");
+    if (!handle) {
+      return -1;
+    }
+
+    let changes = 0;
+    let last = handle.textContent;
+    const observer = new MutationObserver(() => {
+      if (handle.textContent !== last) {
+        changes += 1;
+        last = handle.textContent;
+      }
+    });
+    observer.observe(handle, {
+      subtree: true,
+      childList: true,
+      characterData: true,
+    });
+    await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1500));
+    observer.disconnect();
+    return changes;
+  });
+}
+
+test.describe("Debug Replay from History @high", () => {
+  test("a reselected range lands once and stays put", async ({
+    frigateApp,
+  }) => {
+    if (frigateApp.isMobile) {
+      test.skip();
+      return;
+    }
+
+    const pageErrors: string[] = [];
+    frigateApp.page.on("pageerror", (err) => pageErrors.push(err.message));
+
+    await frigateApp.installDefaults();
+    await openRecordingView(frigateApp);
+    await reselectRange(frigateApp);
+
+    expect(await countHandleLabelChanges(frigateApp)).toBe(0);
+    expect(
+      pageErrors.filter((message) => /Maximum update depth/i.test(message)),
+    ).toHaveLength(0);
+  });
+
+  test("dragging a handle after a reselect moves it", async ({
+    frigateApp,
+  }) => {
+    if (frigateApp.isMobile) {
+      test.skip();
+      return;
+    }
+
+    await frigateApp.installDefaults();
+    await openRecordingView(frigateApp);
+    await reselectRange(frigateApp);
+
+    const start = frigateApp.page.locator(".export-start");
+    const before = (await start.textContent()) ?? "";
+    const box = await start.boundingBox();
+    if (!box) {
+      throw new Error("export start handle has no bounding box");
+    }
+
+    const x = box.x + box.width / 2;
+    const y = box.y + box.height / 2;
+    await frigateApp.page.mouse.move(x, y);
+    await frigateApp.page.mouse.down();
+    await frigateApp.page.mouse.move(x, y - 90, { steps: 12 });
+    await frigateApp.page.mouse.up();
+
+    await expect(start).not.toHaveText(before, { timeout: 5_000 });
+  });
+});
+
+test.describe("Debug Replay from History — mobile @high @mobile", () => {
+  test("a reselected range lands once and stays put", async ({
+    frigateApp,
+  }) => {
+    if (!frigateApp.isMobile) {
+      test.skip();
+      return;
+    }
+
+    const pageErrors: string[] = [];
+    frigateApp.page.on("pageerror", (err) => pageErrors.push(err.message));
+
+    await frigateApp.installDefaults();
+    await openRecordingView(frigateApp);
+    await reselectRange(frigateApp);
+
+    expect(await countHandleLabelChanges(frigateApp)).toBe(0);
+    expect(
+      pageErrors.filter((message) => /Maximum update depth/i.test(message)),
+    ).toHaveLength(0);
+  });
+});

web/index.html

@@ -27,6 +27,7 @@
     <link rel="mask-icon" href="/images/branding/favicon.svg" color="#3b82f7" />
     <meta name="theme-color" content="#ffffff" media="(prefers-color-scheme: light)" />
     <meta name="theme-color" content="#000000" media="(prefers-color-scheme: dark)" />
+    <meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="default" />
   </head>
   <body>
     <div id="root"></div>

web/login.html

@@ -27,6 +27,7 @@
     <link rel="mask-icon" href="/images/branding/favicon.svg" color="#3b82f7" />
     <meta name="theme-color" content="#ffffff" media="(prefers-color-scheme: light)" />
     <meta name="theme-color" content="#000000" media="(prefers-color-scheme: dark)" />
+    <meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="default" />
   </head>
   <body>
     <div id="root"></div>

web/public/locales/az/audio.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/common.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/auth.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/camera.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/dialog.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/filter.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/icons.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/input.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/components/player.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/config/cameras.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/config/global.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/config/groups.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/config/validation.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/objects.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/chat.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/classificationModel.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/configEditor.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/events.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/explore.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/exports.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/faceLibrary.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/live.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/motionSearch.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/recording.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/replay.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/search.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/settings.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/az/views/system.json

@@ -0,0 +1 @@
+{}

web/public/locales/be/audio.json

@@ -0,0 +1,502 @@
+{
+  "speech": "Маўленне",
+  "babbling": "Мармытанне",
+  "yell": "Крык",
+  "bellow": "Рык",
+  "whoop": "Вокліч",
+  "whispering": "Шэпт",
+  "laughter": "Смех",
+  "snicker": "Пасмейванне",
+  "crying": "Плач",
+  "sigh": "Уздых",
+  "singing": "Спевы",
+  "choir": "Хор",
+  "yodeling": "Ёдль",
+  "chant": "Спеў",
+  "mantra": "Мантра",
+  "child_singing": "Спевы Дзіцяці",
+  "synthetic_singing": "Сінтэзаваныя Спевы",
+  "rapping": "Рэп",
+  "humming": "Мармытанне",
+  "groan": "Стогн",
+  "grunt": "Рохканне",
+  "whistling": "Свіст",
+  "breathing": "Дыханне",
+  "wheeze": "Хрыпы",
+  "snoring": "Хропанне",
+  "gasp": "Уздох",
+  "pant": "Задышка",
+  "snort": "Фырканне",
+  "cough": "Кашаль",
+  "throat_clearing": "Пакашліванне",
+  "sneeze": "Чханне",
+  "sniff": "Сопанне",
+  "run": "Бег",
+  "shuffle": "Шорганне",
+  "footsteps": "Крокі",
+  "chewing": "Жаванне",
+  "biting": "Кусанне",
+  "gargling": "Паласканне Горла",
+  "stomach_rumble": "Бурчанне ў Жываце",
+  "burping": "Адрыжка",
+  "hiccup": "Ікаўка",
+  "fart": "Пярдзёж",
+  "hands": "Рукі",
+  "finger_snapping": "Пстрычка Пальцамі",
+  "clapping": "Пляск",
+  "heartbeat": "Сэрцабіцце",
+  "heart_murmur": "Шум у Сэрцы",
+  "cheering": "Воклічы Радасці",
+  "applause": "Апладысменты",
+  "chatter": "Балбатня",
+  "crowd": "Натоўп",
+  "children_playing": "Дзеці Гуляюць",
+  "animal": "Жывёла",
+  "pets": "Хатнія Жывёлы",
+  "dog": "Сабака",
+  "bark": "Брэх",
+  "yip": "Вяўканне",
+  "howl": "Выццё",
+  "bow_wow": "Гаў-Гаў",
+  "growling": "Рык",
+  "whimper_dog": "Сабачае Скуголенне",
+  "cat": "Кот",
+  "purr": "Мурлыканне",
+  "meow": "Мяўканне",
+  "hiss": "Шыпенне",
+  "caterwaul": "Кацінае Выццё",
+  "livestock": "Свойская Жывёла",
+  "horse": "Конь",
+  "clip_clop": "Цокат Капытоў",
+  "neigh": "Іржанне",
+  "cattle": "Буйная Рагатая Жывёла",
+  "moo": "Мыканне",
+  "cowbell": "Каровін Звон",
+  "pig": "Свіння",
+  "oink": "Рох-Рох",
+  "goat": "Каза",
+  "bleat": "Бляянне",
+  "sheep": "Авечка",
+  "fowl": "Свойская Птушка",
+  "chicken": "Курыца",
+  "cluck": "Кудахтанне",
+  "cock_a_doodle_doo": "Кукарэку",
+  "turkey": "Індык",
+  "gobble": "Клакатанне Індыка",
+  "duck": "Качка",
+  "quack": "Кваканне Качкі",
+  "goose": "Гусь",
+  "honk": "Гудок",
+  "wild_animals": "Дзікія Жывёлы",
+  "roaring_cats": "Рык Вялікіх Кошак",
+  "roar": "Роў",
+  "bird": "Птушка",
+  "chirp": "Чырыканне",
+  "squawk": "Рэзкі Крык Птушкі",
+  "pigeon": "Голуб",
+  "coo": "Туркатанне",
+  "crow": "Варона",
+  "caw": "Крык Вароны",
+  "owl": "Сава",
+  "hoot": "Крык Савы",
+  "flapping_wings": "Лопанне Крылаў",
+  "dogs": "Сабакі",
+  "rats": "Пацукі",
+  "mouse": "Мыш",
+  "patter": "Тупат",
+  "insect": "Насякомае",
+  "cricket": "Цвыркун",
+  "mosquito": "Камар",
+  "fly": "Муха",
+  "buzz": "Гудзенне",
+  "frog": "Жаба",
+  "croak": "Кваканне",
+  "snake": "Змяя",
+  "rattle": "Бразгат",
+  "whale_vocalization": "Спевы Кітоў",
+  "music": "Музыка",
+  "musical_instrument": "Музычны Інструмент",
+  "plucked_string_instrument": "Шчыпковы Струнны Інструмент",
+  "guitar": "Гітара",
+  "electric_guitar": "Электрагітара",
+  "bass_guitar": "Бас-Гітара",
+  "acoustic_guitar": "Акустычная Гітара",
+  "steel_guitar": "Стыл-Гітара",
+  "tapping": "Пастукванне",
+  "strum": "Перабор Струн",
+  "banjo": "Банджа",
+  "sitar": "Сітар",
+  "mandolin": "Мандаліна",
+  "zither": "Цытра",
+  "ukulele": "Укулеле",
+  "keyboard": "Клавіятура",
+  "piano": "Піяніна",
+  "electric_piano": "Электрапіяніна",
+  "organ": "Арган",
+  "electronic_organ": "Электронны Арган",
+  "hammond_organ": "Арган Hammond",
+  "synthesizer": "Сінтэзатар",
+  "sampler": "Сэмплер",
+  "harpsichord": "Клавесін",
+  "percussion": "Перкусія",
+  "drum_kit": "Барабанная Ўстаноўка",
+  "drum_machine": "Драм-Машына",
+  "drum": "Барабан",
+  "snare_drum": "Малы Барабан",
+  "rimshot": "Рымшот",
+  "drum_roll": "Барабанны Дроб",
+  "bass_drum": "Бас-Барабан",
+  "timpani": "Тымпаны",
+  "tabla": "Табла",
+  "cymbal": "Тарэлка",
+  "hi_hat": "Хай-Хэт",
+  "wood_block": "Драўляны Блок",
+  "tambourine": "Тамбурын",
+  "maraca": "Маракас",
+  "gong": "Гонг",
+  "tubular_bells": "Трубчастыя Званы",
+  "mallet_percussion": "Перкусія з Малаточкамі",
+  "marimba": "Марымба",
+  "glockenspiel": "Глакеншпіль",
+  "vibraphone": "Вібрафон",
+  "steelpan": "Стылпан",
+  "orchestra": "Аркестр",
+  "brass_instrument": "Духавы Медны Інструмент",
+  "french_horn": "Валторна",
+  "trumpet": "Труба",
+  "trombone": "Трамбон",
+  "bowed_string_instrument": "Смыковы Струнны Інструмент",
+  "string_section": "Струнная Група",
+  "violin": "Скрыпка",
+  "pizzicato": "Пічыката",
+  "cello": "Віяланчэль",
+  "double_bass": "Кантрабас",
+  "wind_instrument": "Духавы Інструмент",
+  "flute": "Флейта",
+  "saxophone": "Саксафон",
+  "clarinet": "Кларнет",
+  "harp": "Арфа",
+  "bell": "Звон",
+  "church_bell": "Царкоўны Звон",
+  "jingle_bell": "Бразготка",
+  "bicycle_bell": "Веласіпедны Званок",
+  "tuning_fork": "Камертон",
+  "chime": "Перазвон",
+  "wind_chime": "Музыка Ветру",
+  "harmonica": "Губны Гармонік",
+  "accordion": "Акардэон",
+  "bagpipes": "Дуда",
+  "didgeridoo": "Дыджэрыду",
+  "theremin": "Тэрменвокс",
+  "singing_bowl": "Спеўная Чаша",
+  "scratching": "Драпанне",
+  "pop_music": "Поп-Музыка",
+  "hip_hop_music": "Хіп-Хоп",
+  "beatboxing": "Бітбоксінг",
+  "rock_music": "Рок-Музыка",
+  "heavy_metal": "Хэві-Метал",
+  "punk_rock": "Панк-Рок",
+  "grunge": "Грандж",
+  "progressive_rock": "Прагрэсіўны Рок",
+  "rock_and_roll": "Рок-Н-Рол",
+  "psychedelic_rock": "Псіхадэлічны Рок",
+  "rhythm_and_blues": "Рытм-Энд-Блюз",
+  "soul_music": "Соўл",
+  "reggae": "Рэгі",
+  "country": "Кантры",
+  "swing_music": "Свінг",
+  "bluegrass": "Блюграс",
+  "funk": "Фанк",
+  "folk_music": "Народная Музыка",
+  "middle_eastern_music": "Музыка Блізкага Усходу",
+  "jazz": "Джаз",
+  "disco": "Дыска",
+  "classical_music": "Класічная Музыка",
+  "opera": "Опера",
+  "electronic_music": "Электронная Музыка",
+  "house_music": "Хаус",
+  "techno": "Тэхна",
+  "dubstep": "Дабстэп",
+  "drum_and_bass": "Драм-Энд-Бэйс",
+  "electronica": "Электроніка",
+  "electronic_dance_music": "Электронная Танцавальная Музыка",
+  "ambient_music": "Эмбіент",
+  "trance_music": "Транс",
+  "music_of_latin_america": "Музыка Лацінскай Амерыкі",
+  "salsa_music": "Сальса",
+  "flamenco": "Фламенка",
+  "blues": "Блюз",
+  "music_for_children": "Музыка для Дзяцей",
+  "new-age_music": "Музыка Нью-Эйдж",
+  "vocal_music": "Вакальная Музыка",
+  "a_capella": "А Капэла",
+  "music_of_africa": "Музыка Афрыкі",
+  "afrobeat": "Афрабіт",
+  "christian_music": "Хрысціянская Музыка",
+  "gospel_music": "Госпел",
+  "music_of_asia": "Музыка Азіі",
+  "carnatic_music": "Карнатычная Музыка",
+  "music_of_bollywood": "Музыка Балівуда",
+  "ska": "Ска",
+  "traditional_music": "Традыцыйная Музыка",
+  "independent_music": "Незалежная Музыка",
+  "song": "Песня",
+  "background_music": "Фонавая Музыка",
+  "theme_music": "Тэматычная Музыка",
+  "jingle": "Джынгл",
+  "soundtrack_music": "Музыка Саўндтрэка",
+  "lullaby": "Калыханка",
+  "video_game_music": "Музыка Відэагульняў",
+  "christmas_music": "Калядная Музыка",
+  "dance_music": "Танцавальная Музыка",
+  "wedding_music": "Вясельная Музыка",
+  "happy_music": "Вясёлая Музыка",
+  "sad_music": "Сумная Музыка",
+  "tender_music": "Лагодная Музыка",
+  "exciting_music": "Энергічная Музыка",
+  "angry_music": "Агрэсіўная Музыка",
+  "scary_music": "Жудасная Музыка",
+  "wind": "Вецер",
+  "rustling_leaves": "Шамаценне Лісця",
+  "wind_noise": "Шум Ветру",
+  "thunderstorm": "Навальніца",
+  "thunder": "Грымоты",
+  "water": "Вада",
+  "rain": "Дождж",
+  "raindrop": "Кропля Дажджу",
+  "rain_on_surface": "Дождж па Паверхні",
+  "stream": "Ручай",
+  "waterfall": "Вадаспад",
+  "ocean": "Акіян",
+  "waves": "Хвалі",
+  "steam": "Пара",
+  "gurgling": "Бурчанне",
+  "fire": "Агонь",
+  "crackle": "Патрэскванне",
+  "vehicle": "Транспартны Сродак",
+  "boat": "Лодка",
+  "sailboat": "Ветразнік",
+  "rowboat": "Лодка на Вёслах",
+  "motorboat": "Маторная Лодка",
+  "ship": "Карабель",
+  "motor_vehicle": "Аўтатранспарт",
+  "car": "Аўтамабіль",
+  "toot": "Гудок",
+  "car_alarm": "Аўтасігналізацыя",
+  "power_windows": "Электрычныя Шклапад'ёмнікі",
+  "skidding": "Прабуксоўка",
+  "tire_squeal": "Віск Шын",
+  "car_passing_by": "Аўтамабіль Праязджае",
+  "race_car": "Гоначны Аўтамабіль",
+  "truck": "Грузавік",
+  "air_brake": "Пнеўматычны Тормаз",
+  "air_horn": "Пнеўматычны Сігнал",
+  "reversing_beeps": "Сігналы Задняга Ходу",
+  "ice_cream_truck": "Фургон з Марожаным",
+  "bus": "Аўтобус",
+  "emergency_vehicle": "Аварыйная Машына",
+  "police_car": "Паліцэйскі Аўтамабіль",
+  "ambulance": "Хуткая Дапамога",
+  "fire_engine": "Пажарная Машына",
+  "motorcycle": "Матацыкл",
+  "traffic_noise": "Шум Дарожнага Руху",
+  "rail_transport": "Чыгуначны Транспарт",
+  "train": "Цягнік",
+  "train_whistle": "Свісток Цягніка",
+  "train_horn": "Гудок Цягніка",
+  "railroad_car": "Чыгуначны Вагон",
+  "train_wheels_squealing": "Віск Колаў Цягніка",
+  "subway": "Метро",
+  "aircraft": "Паветранае Судна",
+  "aircraft_engine": "Авіяцыйны Рухавік",
+  "jet_engine": "Рэактыўны Рухавік",
+  "propeller": "Прапелер",
+  "helicopter": "Верталёт",
+  "fixed-wing_aircraft": "Самалёт",
+  "bicycle": "Веласіпед",
+  "skateboard": "Скейтборд",
+  "engine": "Рухавік",
+  "light_engine": "Лёгкі Рухавік",
+  "dental_drill's_drill": "Зубная Бармашына",
+  "lawn_mower": "Газонакасілка",
+  "chainsaw": "Бензапіла",
+  "medium_engine": "Сярэдні Рухавік",
+  "heavy_engine": "Цяжкі Рухавік",
+  "engine_knocking": "Стук Рухавіка",
+  "engine_starting": "Запуск Рухавіка",
+  "idling": "Халасты Ход",
+  "accelerating": "Паскарэнне",
+  "door": "Дзверы",
+  "doorbell": "Дзвярны Званок",
+  "ding-dong": "Дзін-Дон",
+  "sliding_door": "Рассоўныя Дзверы",
+  "slam": "Гучнае Зачыненне",
+  "knock": "Стук",
+  "tap": "Пастукванне",
+  "squeak": "Піск",
+  "cupboard_open_or_close": "Шафа Адчыняецца або Зачыняецца",
+  "drawer_open_or_close": "Шуфляда Адчыняецца або Зачыняецца",
+  "dishes": "Посуд",
+  "cutlery": "Сталовыя Прыборы",
+  "chopping": "Сяканне",
+  "frying": "Смажанне",
+  "microwave_oven": "Мікрахвалевая Печ",
+  "blender": "Блендэр",
+  "water_tap": "Водаправодны Кран",
+  "sink": "Ракавіна",
+  "bathtub": "Ванна",
+  "hair_dryer": "Фен",
+  "toilet_flush": "Спуск Вады ў Туалеце",
+  "toothbrush": "Зубная Шчотка",
+  "electric_toothbrush": "Электрычная Зубная Шчотка",
+  "vacuum_cleaner": "Пыласос",
+  "zipper": "Маланка",
+  "keys_jangling": "Бразгат Ключоў",
+  "coin": "Манета",
+  "scissors": "Нажніцы",
+  "electric_shaver": "Электрабрытва",
+  "shuffling_cards": "Тасаванне Карт",
+  "typing": "Набор Тэксту",
+  "typewriter": "Друкарская Машынка",
+  "computer_keyboard": "Камп'ютарная Клавіятура",
+  "writing": "Пісанне",
+  "alarm": "Сігнал Трывогі",
+  "telephone": "Тэлефон",
+  "telephone_bell_ringing": "Тэлефонны Званок",
+  "ringtone": "Рынгтон",
+  "telephone_dialing": "Набор Нумара",
+  "dial_tone": "Гудок Лініі",
+  "busy_signal": "Сігнал «Занята»",
+  "alarm_clock": "Будзільнік",
+  "siren": "Сірэна",
+  "civil_defense_siren": "Сірэна Грамадзянскай Абароны",
+  "buzzer": "Зумер",
+  "smoke_detector": "Датчык Дыму",
+  "fire_alarm": "Пажарная Сігналізацыя",
+  "foghorn": "Туманны Гудок",
+  "whistle": "Свісток",
+  "steam_whistle": "Паравы Свісток",
+  "mechanisms": "Механізмы",
+  "ratchet": "Трашчотка",
+  "clock": "Гадзіннік",
+  "tick": "Цік",
+  "tick-tock": "Цік-Так",
+  "gears": "Шасцярні",
+  "pulleys": "Шківы",
+  "sewing_machine": "Швейная Машына",
+  "mechanical_fan": "Вентылятар",
+  "air_conditioning": "Кандыцыянаванне Паветра",
+  "cash_register": "Касавы Апарат",
+  "printer": "Прынтар",
+  "camera": "Камера",
+  "single-lens_reflex_camera": "Люстраны Фотаапарат",
+  "tools": "Інструменты",
+  "hammer": "Молат",
+  "jackhammer": "Адбойны Молат",
+  "sawing": "Пілаванне",
+  "filing": "Апілоўванне",
+  "sanding": "Шліфаванне",
+  "power_tool": "Электраінструмент",
+  "drill": "Дрыль",
+  "explosion": "Выбух",
+  "gunshot": "Стрэл",
+  "machine_gun": "Кулямёт",
+  "fusillade": "Залп",
+  "artillery_fire": "Артылерыйскі Агонь",
+  "cap_gun": "Пугач",
+  "fireworks": "Феерверк",
+  "firecracker": "Петарда",
+  "burst": "Лопанне",
+  "eruption": "Вывяржэнне",
+  "boom": "Грукат",
+  "wood": "Дрэва",
+  "chop": "Удар",
+  "splinter": "Трэска",
+  "crack": "Трэск",
+  "glass": "Шкло",
+  "chink": "Дзынканне",
+  "shatter": "Разбіванне",
+  "silence": "Цішыня",
+  "sound_effect": "Гукавы Эфект",
+  "environmental_noise": "Навакольны Шум",
+  "static": "Статычныя Перашкоды",
+  "white_noise": "Белы Шум",
+  "pink_noise": "Ружовы Шум",
+  "television": "Тэлевізар",
+  "radio": "Радыё",
+  "field_recording": "Запіс на Прыродзе",
+  "scream": "Віск",
+  "chird": "Дзіця",
+  "change_ringing": "Перазвон",
+  "shofar": "Шафар",
+  "liquid": "Вадкасць",
+  "splash": "Усплёск",
+  "slosh": "Плюханне",
+  "squish": "Чвяканне",
+  "drip": "Капанне",
+  "pour": "Пераліванне",
+  "trickle": "Цурчанне",
+  "gush": "Струя",
+  "fill": "Запаўненне",
+  "spray": "Распыленне",
+  "pump": "Помпа",
+  "stir": "Размешванне",
+  "boiling": "Кіпенне",
+  "sonar": "Санар",
+  "arrow": "Страла",
+  "whoosh": "Свіст",
+  "thump": "Глухі Ўдар",
+  "thunk": "Глухі Стук",
+  "electronic_tuner": "Электронны Цюнер",
+  "effects_unit": "Блок Эфектаў",
+  "chorus_effect": "Эфект Хору",
+  "basketball_bounce": "Адскок Баскетбольнага Мяча",
+  "bang": "Бразгат",
+  "slap": "Шлёпанне",
+  "whack": "Хлёсткі Ўдар",
+  "smash": "Грукат",
+  "breaking": "Разбіванне",
+  "bouncing": "Адскокванне",
+  "whip": "Бізун",
+  "flap": "Лопанне",
+  "scratch": "Драпанне",
+  "scrape": "Скрэбанне",
+  "rub": "Трэнне",
+  "roll": "Перакат",
+  "crushing": "Драбленне",
+  "crumpling": "Шамаценне",
+  "tearing": "Рванне",
+  "beep": "Гукавы Сігнал",
+  "ping": "Пінг",
+  "ding": "Дзынь",
+  "clang": "Бразгат Металу",
+  "squeal": "Віск",
+  "creak": "Скрып",
+  "rustle": "Шамаценне",
+  "whir": "Жужжанне",
+  "clatter": "Грукатанне",
+  "sizzle": "Шыпенне на Патэльні",
+  "clicking": "Клацанне",
+  "clickety_clack": "Перастук Колаў",
+  "rumble": "Гул",
+  "plop": "Плюх",
+  "hum": "Гудзенне",
+  "zing": "Звон",
+  "boing": "Пружынны Звон",
+  "crunch": "Хруст",
+  "sine_wave": "Сінусоіда",
+  "harmonic": "Гармоніка",
+  "chirp_tone": "Чырпаваны Сігнал",
+  "pulse": "Пульс",
+  "inside": "У Памяшканні",
+  "outside": "На Вуліцы",
+  "reverberation": "Рэверберацыя",
+  "echo": "Рэха",
+  "noise": "Шум",
+  "mains_hum": "Гудзенне Сеткі",
+  "distortion": "Скажэнне",
+  "sidetone": "Мясцовы Эфект",
+  "cacophony": "Какафонія",
+  "throbbing": "Пульсацыя",
+  "vibration": "Вібрацыя"
+}

web/public/locales/be/common.json

@@ -0,0 +1,332 @@
+{
+  "time": {
+    "untilForTime": "Да {{time}}",
+    "untilForRestart": "Да перазапуску Frigate.",
+    "untilRestart": "Да перазапуску",
+    "never": "Ніколі",
+    "ago": "{{timeAgo}} таму",
+    "justNow": "Толькі што",
+    "today": "Сёння",
+    "yesterday": "Учора",
+    "last7": "Апошнія 7 дзён",
+    "last14": "Апошнія 14 дзён",
+    "last30": "Апошнія 30 дзён",
+    "thisWeek": "Гэты тыдзень",
+    "lastWeek": "Мінулы тыдзень",
+    "thisMonth": "Гэты месяц",
+    "lastMonth": "Мінулы месяц",
+    "5minutes": "5 хвілін",
+    "10minutes": "10 хвілін",
+    "30minutes": "30 хвілін",
+    "1hour": "1 гадзіна",
+    "12hours": "12 гадзін",
+    "24hours": "24 гадзіны",
+    "pm": "вечара",
+    "am": "раніцы",
+    "yr": "{{time}} г",
+    "year_one": "{{time}} год",
+    "year_few": "{{time}} гады",
+    "year_many": "{{time}} гадоў",
+    "mo": "{{time}} мес",
+    "month_one": "{{time}} месяц",
+    "month_few": "{{time}} месяцы",
+    "month_many": "{{time}} месяцаў",
+    "d": "{{time}} д",
+    "day_one": "{{time}} дзень",
+    "day_few": "{{time}} дні",
+    "day_many": "{{time}} дзён",
+    "h": "{{time}} гадз",
+    "hour_one": "{{time}} гадзіна",
+    "hour_few": "{{time}} гадзіны",
+    "hour_many": "{{time}} гадзін",
+    "m": "{{time}} хв",
+    "minute_one": "{{time}} хвіліна",
+    "minute_few": "{{time}} хвіліны",
+    "minute_many": "{{time}} хвілін",
+    "s": "{{time}} с",
+    "second_one": "{{time}} секунда",
+    "second_few": "{{time}} секунды",
+    "second_many": "{{time}} секунд",
+    "formattedTimestamp": {
+      "12hour": "d MMM, h:mm:ss aaa",
+      "24hour": "d MMM, HH:mm:ss"
+    },
+    "formattedTimestamp2": {
+      "12hour": "dd.MM h:mm:ssa",
+      "24hour": "d MMM HH:mm:ss"
+    },
+    "formattedTimestampHourMinute": {
+      "12hour": "h:mm aaa",
+      "24hour": "HH:mm"
+    },
+    "formattedTimestampHourMinuteSecond": {
+      "12hour": "h:mm:ss aaa",
+      "24hour": "HH:mm:ss"
+    },
+    "formattedTimestampMonthDayHourMinute": {
+      "12hour": "d MMM, h:mm aaa",
+      "24hour": "d MMM, HH:mm"
+    },
+    "formattedTimestampMonthDayYear": {
+      "12hour": "d MMM yyyy",
+      "24hour": "d MMM yyyy"
+    },
+    "formattedTimestampMonthDayYearHourMinute": {
+      "12hour": "d MMM yyyy, h:mm aaa",
+      "24hour": "d MMM yyyy, HH:mm"
+    },
+    "formattedTimestampMonthDay": "d MMM",
+    "formattedTimestampFilename": {
+      "12hour": "dd-MM-yy-h-mm-ss-a",
+      "24hour": "dd-MM-yy-HH-mm-ss"
+    },
+    "inProgress": "Выконваецца",
+    "invalidStartTime": "Памылковы час пачатку",
+    "invalidEndTime": "Памылковы час заканчэння"
+  },
+  "unit": {
+    "speed": {
+      "mph": "міль/г",
+      "kph": "км/г"
+    },
+    "length": {
+      "feet": "футы",
+      "meters": "метры"
+    },
+    "data": {
+      "kbps": "кБ/с",
+      "mbps": "МБ/с",
+      "gbps": "ГБ/с",
+      "kbph": "кБ/гадз",
+      "mbph": "МБ/гадз",
+      "gbph": "ГБ/гадз"
+    }
+  },
+  "label": {
+    "back": "Назад",
+    "hide": "Схаваць {{item}}",
+    "show": "Паказаць {{item}}",
+    "ID": "ID",
+    "none": "Няма",
+    "all": "Усе",
+    "other": "Іншае"
+  },
+  "list": {
+    "two": "{{0}} і {{1}}",
+    "many": "{{items}} і {{last}}",
+    "separatorWithSpace": ", "
+  },
+  "field": {
+    "optional": "Неабавязкова",
+    "internalID": "Унутраны ID, які Frigate выкарыстоўвае ў канфігурацыі і базе даных"
+  },
+  "button": {
+    "add": "Дадаць",
+    "apply": "Прымяніць",
+    "applying": "Прымяненне…",
+    "reset": "Скінуць",
+    "undo": "Адрабіць",
+    "done": "Гатова",
+    "enabled": "Уключана",
+    "enable": "Уключыць",
+    "disabled": "Адключана",
+    "disable": "Адключыць",
+    "save": "Захаваць",
+    "saving": "Захаванне…",
+    "cancel": "Скасаваць",
+    "close": "Закрыць",
+    "copy": "Капіяваць",
+    "copiedToClipboard": "Скапіявана ў буфер абмену",
+    "back": "Назад",
+    "history": "Гісторыя",
+    "fullscreen": "На ўвесь экран",
+    "exitFullscreen": "Выйсці з поўнаэкраннага рэжыму",
+    "pictureInPicture": "Picture in Picture",
+    "twoWayTalk": "Двухбаковая размова",
+    "cameraAudio": "Гук камеры",
+    "on": "Укл.",
+    "off": "Выкл.",
+    "edit": "Рэдагаваць",
+    "copyCoordinates": "Скапіяваць каардынаты",
+    "delete": "Выдаліць",
+    "yes": "Так",
+    "no": "Не",
+    "download": "Спампоўка",
+    "info": "Звесткі",
+    "suspended": "Прыпынена",
+    "unsuspended": "Аднавіць",
+    "play": "Прайграць",
+    "unselect": "Зняць выбар",
+    "export": "Экспарт",
+    "deleteNow": "Выдаліць зараз",
+    "next": "Далей",
+    "continue": "Працягнуць",
+    "modified": "Зменена",
+    "overridden": "Перавызначана",
+    "resetToGlobal": "Скінуць да глабальнага",
+    "resetToDefault": "Скінуць да прадвызначанага",
+    "saveAll": "Захаваць усё",
+    "savingAll": "Захаванне ўсяго…",
+    "undoAll": "Адрабіць усё",
+    "retry": "Паўтарыць"
+  },
+  "menu": {
+    "system": "Сістэма",
+    "systemMetrics": "Сістэмныя метрыкі",
+    "configuration": "Канфігурацыя",
+    "systemLogs": "Журналы сістэмы",
+    "profiles": "Профілі",
+    "settings": "Налады",
+    "configurationEditor": "Рэдактар канфігурацыі",
+    "languages": "Мовы",
+    "language": {
+      "en": "English (англійская)",
+      "es": "Español (іспанская)",
+      "zhCN": "简体中文 (кітайская спрошчаная)",
+      "zhHant": "繁體中文 (кітайская традыцыйная)",
+      "hi": "हिन्दी (хіндзі)",
+      "fr": "Français (французская)",
+      "ar": "العربية (арабская)",
+      "pt": "Português (партугальская)",
+      "ptBR": "Português brasileiro (бразільская партугальская)",
+      "ru": "Русский (руская)",
+      "de": "Deutsch (нямецкая)",
+      "ja": "日本語 (японская)",
+      "tr": "Türkçe (турэцкая)",
+      "it": "Italiano (італьянская)",
+      "nl": "Nederlands (нідэрландская)",
+      "sv": "Svenska (шведская)",
+      "cs": "Čeština (чэшская)",
+      "nb": "Norsk Bokmål (нарвежская букмол)",
+      "ko": "한국어 (карэйская)",
+      "vi": "Tiếng Việt (в'етнамская)",
+      "fa": "فارسی (персідская)",
+      "pl": "Polski (польская)",
+      "uk": "Українська (украінская)",
+      "he": "עברית (іўрыт)",
+      "el": "Ελληνικά (грэчаская)",
+      "ro": "Română (румынская)",
+      "hu": "Magyar (венгерская)",
+      "fi": "Suomi (фінская)",
+      "da": "Dansk (дацкая)",
+      "sk": "Slovenčina (славацкая)",
+      "yue": "粵語 (кантонская)",
+      "th": "ไทย (тайская)",
+      "ca": "Català (каталонская)",
+      "hr": "Hrvatski (харвацкая)",
+      "bs": "Bosanski (баснійская)",
+      "sr": "Српски (сербская)",
+      "sl": "Slovenščina (славенская)",
+      "lt": "Lietuvių (літоўская)",
+      "bg": "Български (балгарская)",
+      "gl": "Galego (галісійская)",
+      "id": "Bahasa Indonesia (інданезійская)",
+      "ur": "اردو (урду)",
+      "withSystem": {
+        "label": "Выкарыстоўваць мову з налад сістэмы"
+      },
+      "be": "Беларуская"
+    },
+    "appearance": "Выгляд",
+    "darkMode": {
+      "label": "Цёмны рэжым",
+      "light": "Светлы",
+      "dark": "Цёмны",
+      "withSystem": {
+        "label": "Выкарыстоўваць светлы або цёмны рэжым з налад сістэмы"
+      }
+    },
+    "withSystem": "Сістэма",
+    "theme": {
+      "label": "Тэма",
+      "blue": "Сіняя",
+      "green": "Зялёная",
+      "nord": "Nord",
+      "red": "Чырвоная",
+      "highcontrast": "Высокая кантраснасць",
+      "default": "Прадвызначаны"
+    },
+    "help": "Даведка",
+    "documentation": {
+      "title": "Дакументацыя",
+      "label": "Дакументацыя Frigate"
+    },
+    "restart": "Перазапусціць Frigate",
+    "live": {
+      "title": "Эфір",
+      "allCameras": "Усе камеры",
+      "cameras": {
+        "title": "Камеры",
+        "count_one": "{{count}} камера",
+        "count_few": "{{count}} камеры",
+        "count_many": "{{count}} камер"
+      }
+    },
+    "review": "Разгляд",
+    "explore": "Агляд",
+    "export": "Экспарт",
+    "actions": "Дзеянні",
+    "uiPlayground": "Пясочніца інтэрфейсу",
+    "features": "Магчымасці",
+    "faceLibrary": "Бібліятэка асоб",
+    "classification": "Класіфікацыя",
+    "chat": "Чат",
+    "user": {
+      "title": "Карыстальнік",
+      "account": "Акаўнт",
+      "current": "Бягучы карыстальнік: {{user}}",
+      "anonymous": "ананімны",
+      "logout": "Выхад",
+      "setPassword": "Задаць пароль"
+    }
+  },
+  "toast": {
+    "copyUrlToClipboard": "URL скапіяваны ў буфер абмену.",
+    "save": {
+      "title": "Захаваць",
+      "error": {
+        "title": "Не ўдалося захаваць змены канфігурацыі: {{errorMessage}}",
+        "noMessage": "Не ўдалося захаваць змены канфігурацыі"
+      },
+      "success": "Змены канфігурацыі захаваны."
+    }
+  },
+  "role": {
+    "title": "Роля",
+    "admin": "Адміністратар",
+    "viewer": "Назіральнік",
+    "desc": "Адміністратары маюць поўны доступ да ўсіх магчымасцей інтэрфейсу Frigate. Назіральнікі могуць толькі праглядаць камеры, элементы разгляду і архіўныя відэа."
+  },
+  "pagination": {
+    "label": "нумарацыя старонак",
+    "previous": {
+      "title": "Папярэдні",
+      "label": "Перайсці на папярэднюю старонку"
+    },
+    "next": {
+      "title": "Далей",
+      "label": "Перайсці на наступную старонку"
+    },
+    "more": "Больш старонак"
+  },
+  "accessDenied": {
+    "documentTitle": "Доступ забаронены - Frigate",
+    "title": "Доступ забаронены",
+    "desc": "У вас няма дазволу на прагляд гэтай старонкі."
+  },
+  "notFound": {
+    "documentTitle": "Не знойдзена - Frigate",
+    "title": "404",
+    "desc": "Старонка не знойдзена"
+  },
+  "selectItem": "Выбраць {{item}}",
+  "readTheDocumentation": "Чытаць дакументацыю",
+  "information": {
+    "pixels": "{{area}} пікс"
+  },
+  "no_items": "Няма элементаў",
+  "validation_errors": "Памылкі праверкі",
+  "credentialField": {
+    "savedPlaceholder": "Захавана - пакіньце пустым, каб не мяняць"
+  }
+}

web/public/locales/be/components/auth.json

@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "form": {
+    "user": "Імя карыстальніка",
+    "password": "Пароль",
+    "login": "Уваход",
+    "firstTimeLogin": "Уваходзіце ўпершыню? Даныя карыстальніка друкуюцца ў журналах Frigate.",
+    "errors": {
+      "usernameRequired": "Патрабуецца імя карыстальніка",
+      "passwordRequired": "Патрабуецца пароль",
+      "rateLimit": "Перавышаны ліміт запытаў. Паспрабуйце пазней.",
+      "loginFailed": "Не ўдалося ўвайсці",
+      "unknownError": "Невядомая памылка. Праверце журналы.",
+      "webUnknownError": "Невядомая памылка. Праверце журналы кансолі."
+    }
+  }
+}

web/public/locales/be/components/camera.json

@@ -0,0 +1,90 @@
+{
+  "group": {
+    "label": "Групы камер",
+    "add": "Дадаць групу камер",
+    "showAll": "Паказаць усе групы камер",
+    "showLess": "Паказаць меней",
+    "edit": "Рэдагаваць групу камер",
+    "editGroups": "Рэдагаваць групы камер",
+    "delete": {
+      "label": "Выдаліць групу камер",
+      "confirm": {
+        "title": "Пацвердзіце выдаленне",
+        "desc": "Сапраўды выдаліць групу камер <em>{{name}}</em>?"
+      }
+    },
+    "name": {
+      "label": "Назва",
+      "placeholder": "Увядзіце назву…",
+      "errorMessage": {
+        "mustLeastCharacters": "Назва групы камер мусіць мець не меней за 2 сімвалы.",
+        "exists": "Такая назва групы камер ужо існуе.",
+        "nameMustNotPeriod": "Назва групы камер не мусіць утрымліваць кропку.",
+        "invalid": "Памылковая назва групы камер."
+      }
+    },
+    "cameras": {
+      "label": "Камеры",
+      "desc": "Выберыце камеры для гэтай групы."
+    },
+    "icon": "Значок",
+    "success": "Група камер ({{name}}) захавана.",
+    "camera": {
+      "birdseye": "Birdseye",
+      "setting": {
+        "label": "Налады трансляцыі камеры",
+        "title": "Налады трансляцыі: {{cameraName}}",
+        "desc": "Змяніце параметры жывой трансляцыі для панэлі гэтай групы камер. <em>Гэтыя налады датычацца канкрэтнай прылады або браўзера.</em>",
+        "audioIsAvailable": "Для гэтай плыні даступны гук",
+        "audioIsUnavailable": "Для гэтай плыні гук недаступны",
+        "audio": {
+          "tips": {
+            "title": "Гук мусіць выводзіцца з камеры і быць наладжаны ў go2rtc для гэтай плыні."
+          }
+        },
+        "stream": "Плынь",
+        "placeholder": "Выберыце плынь",
+        "streamMethod": {
+          "label": "Спосаб трансляцыі",
+          "placeholder": "Выберыце спосаб трансляцыі",
+          "method": {
+            "noStreaming": {
+              "label": "Без трансляцыі",
+              "desc": "Відарыс камеры будзе абнаўляцца раз на хвіліну, жывой трансляцыі не будзе."
+            },
+            "smartStreaming": {
+              "label": "Разумная трансляцыя (рэкамендуецца)",
+              "desc": "Разумная трансляцыя абнаўляе відарыс камеры раз на хвіліну, калі нічога не адбываецца, каб зберагчы паласу прапускання і рэсурсы. Пры выяўленні актыўнасці відарыс плаўна пераходзіць у жывая плынь."
+            },
+            "continuousStreaming": {
+              "label": "Бесперапынная трансляцыя",
+              "desc": {
+                "title": "Відарыс камеры заўсёды будзе жывой плынню, пакуль ён бачны на панэлі, нават калі актыўнасці няма.",
+                "warning": "Бесперапынная трансляцыя можа моцна нагружаць паласу прапускання і зніжаць прадукцыйнасць. Карыстайцеся асцярожна."
+              }
+            }
+          }
+        },
+        "compatibilityMode": {
+          "label": "Рэжым сумяшчальнасці",
+          "desc": "Уключайце гэты параметр толькі калі ў жывой плыні камеры з'яўляюцца скажэнні колеру і дыяганальная лінія справа."
+        }
+      }
+    }
+  },
+  "debug": {
+    "options": {
+      "label": "Налады",
+      "title": "Параметры",
+      "showOptions": "Паказаць параметры",
+      "hideOptions": "Схаваць параметры"
+    },
+    "boundingBox": "Абмяжавальны прамавугольнік",
+    "timestamp": "Метка часу",
+    "zones": "Зоны",
+    "mask": "Маска",
+    "motion": "Рух",
+    "regions": "Рэгіёны",
+    "paths": "Шляхі"
+  }
+}

web/public/locales/be/components/dialog.json

@@ -0,0 +1,204 @@
+{
+  "restart": {
+    "title": "Сапраўды перазапусціць Frigate?",
+    "description": "Frigate ненадоўга спыніцца на час перазапуску.",
+    "button": "Перазапусціць",
+    "restarting": {
+      "title": "Frigate перазапускаецца",
+      "content": "Гэта старонка перазагрузіцца праз {{countdown}} с.",
+      "button": "Прымусова перазагрузіць зараз"
+    }
+  },
+  "explore": {
+    "plus": {
+      "submitToPlus": {
+        "label": "Адправіць у Frigate+",
+        "desc": "Аб'екты ў месцах, якія вы хочаце ігнараваць, не з'яўляюцца памылковымі спрацоўваннямі. Адпраўка іх як памылковых заблытае мадэль."
+      },
+      "review": {
+        "question": {
+          "label": "Пацвердзіце гэтую метку для Frigate Plus",
+          "ask_a": "Ці з'яўляецца гэты аб'ект <code>{{label}}</code>?",
+          "ask_an": "Ці з'яўляецца гэты аб'ект <code>{{label}}</code>?",
+          "ask_full": "Ці з'яўляецца гэты аб'ект <code>{{untranslatedLabel}}</code> ({{translatedLabel}})?"
+        },
+        "state": {
+          "submitted": "Адпраўлена"
+        },
+        "toast": {
+          "error": "Не ўдалося адправіць у Frigate+. Праверце сеткавае злучэнне і паспрабуйце зноў."
+        }
+      }
+    },
+    "video": {
+      "viewInHistory": "Паказаць у гісторыі"
+    }
+  },
+  "export": {
+    "time": {
+      "fromTimeline": "Выбраць са шкалы часу",
+      "lastHour_one": "Апошняя {{count}} гадзіна",
+      "lastHour_few": "Апошнія {{count}} гадзіны",
+      "lastHour_many": "Апошнія {{count}} гадзін",
+      "custom": "Уласны",
+      "start": {
+        "title": "Час пачатку",
+        "label": "Выберыце час пачатку"
+      },
+      "end": {
+        "title": "Час заканчэння",
+        "label": "Выберыце час заканчэння"
+      }
+    },
+    "name": {
+      "placeholder": "Назавіце экспарт"
+    },
+    "case": {
+      "newCaseOption": "Стварыць новую справу",
+      "newCaseNamePlaceholder": "Назва новай справы",
+      "newCaseDescriptionPlaceholder": "Апісанне справы",
+      "label": "Справа",
+      "nonAdminHelp": "Для гэтых экспартаў будзе створана новая справа.",
+      "placeholder": "Выберыце справу"
+    },
+    "select": "Выбраць",
+    "export": "Экспарт",
+    "queueing": "Экспарт ставіцца ў чаргу…",
+    "selectOrExport": "Выбраць або экспартаваць",
+    "tabs": {
+      "export": "Адна камера",
+      "multiCamera": "Некалькі камер"
+    },
+    "multiCamera": {
+      "timeRange": "Прамежак часу",
+      "selectFromTimeline": "Выбраць са шкалы часу",
+      "cameraSelection": "Камеры",
+      "cameraSelectionHelp": "Камеры з аб'ектамі пад адсочваннем у гэтым прамежку выбраны загадзя",
+      "searchOrSelectGroup": "Шукайце або выберыце групу камер…",
+      "selectAll": "Выбраць усе камеры",
+      "clearSelection": "Зняць выбар",
+      "selectWithActivity": "Камеры з аб'ектамі пад адсочваннем",
+      "selectGroup": "Выбраць групу",
+      "noMatchingCameras": "Няма камер, якія адпавядаюць запыту",
+      "selectedCount": "Выбрана {{selected}} з {{total}}",
+      "checkingActivity": "Праверка актыўнасці камер…",
+      "noCameras": "Няма даступных камер",
+      "detectionCount_one": "{{count}} аб'ект пад адсочваннем",
+      "detectionCount_few": "{{count}} аб'екты пад адсочваннем",
+      "detectionCount_many": "{{count}} аб'ектаў пад адсочваннем",
+      "nameLabel": "Назва экспарту",
+      "namePlaceholder": "Неабавязковая базавая назва для гэтых экспартаў",
+      "queueingButton": "Экспарты ставяцца ў чаргу…",
+      "exportButton_one": "Экспартаваць {{count}} камеру",
+      "exportButton_few": "Экспартаваць {{count}} камеры",
+      "exportButton_many": "Экспартаваць {{count}} камер"
+    },
+    "multi": {
+      "title_one": "Экспартаваць {{count}} разгляд",
+      "title_few": "Экспартаваць {{count}} разгляды",
+      "title_many": "Экспартаваць {{count}} разглядаў",
+      "description": "Экспартаваць кожны выбраны разгляд. Усе экспарты будуць аб'яднаны ў адну справу.",
+      "descriptionNoCase": "Экспартаваць кожны выбраны разгляд.",
+      "caseNamePlaceholder": "Экспарт разгляду - {{date}}",
+      "exportButton_one": "Экспартаваць {{count}} разгляд",
+      "exportButton_few": "Экспартаваць {{count}} разгляды",
+      "exportButton_many": "Экспартаваць {{count}} разглядаў",
+      "exportingButton": "Экспартаванне…",
+      "toast": {
+        "started_one": "Пачаты {{count}} экспарт.",
+        "started_few": "Пачата {{count}} экспарты.",
+        "started_many": "Пачата {{count}} экспартаў.",
+        "partial": "Пачата {{successful}} з {{total}} экспартаў. Не ўдалося: {{failedItems}}",
+        "failed": "Не ўдалося пачаць {{total}} экспартаў. Не ўдалося: {{failedItems}}"
+      }
+    },
+    "toast": {
+      "success": "Экспарт пачаты. Файл даступны на старонцы экспартаў.",
+      "queued": "Экспарт пастаўлены ў чаргу. Ход выканання на старонцы экспартаў.",
+      "view": "Від",
+      "batchSuccess_one": "Пачаты {{count}} экспарт. Адкрываем справу.",
+      "batchSuccess_few": "Пачата {{count}} экспарты. Адкрываем справу.",
+      "batchSuccess_many": "Пачата {{count}} экспартаў. Адкрываем справу.",
+      "batchPartial": "Пачата {{successful}} з {{total}} экспартаў. Няўдалыя камеры: {{failedCameras}}",
+      "batchFailed": "Не ўдалося пачаць {{total}} экспартаў. Няўдалыя камеры: {{failedCameras}}",
+      "batchQueuedSuccess_one": "У чаргу пастаўлены {{count}} экспарт.",
+      "batchQueuedSuccess_few": "У чаргу пастаўлена {{count}} экспарты.",
+      "batchQueuedSuccess_many": "У чаргу пастаўлена {{count}} экспартаў.",
+      "batchQueuedPartial": "У чаргу пастаўлена {{successful}} з {{total}} экспартаў. Няўдалыя камеры: {{failedCameras}}",
+      "batchQueueFailed": "Не ўдалося паставіць у чаргу {{total}} экспартаў. Няўдалыя камеры: {{failedCameras}}",
+      "error": {
+        "failed": "Не ўдалося паставіць экспарт у чаргу: {{error}}",
+        "endTimeMustAfterStartTime": "Час заканчэння мусіць быць пазней за час пачатку",
+        "noValidTimeSelected": "Не выбраны сапраўдны прамежак часу"
+      }
+    },
+    "fromTimeline": {
+      "saveExport": "Захаваць экспарт",
+      "queueingExport": "Экспарт ставіцца ў чаргу…",
+      "previewExport": "Перадпрагляд экспарту",
+      "useThisRange": "Ужыць гэты прамежак"
+    }
+  },
+  "streaming": {
+    "label": "Плынь",
+    "restreaming": {
+      "disabled": "Для гэтай камеры рэтрансляцыя не ўключана.",
+      "desc": {
+        "title": "Наладзьце go2rtc, каб атрымаць дадатковыя параметры жывога прагляду і гук для гэтай камеры."
+      }
+    },
+    "showStats": {
+      "label": "Паказваць статыстыку плыні",
+      "desc": "Уключыце гэты параметр, каб паказваць статыстыку плыні паверх відарыса камеры."
+    },
+    "debugView": "Адладачны выгляд"
+  },
+  "search": {
+    "saveSearch": {
+      "label": "Захаваць пошук",
+      "desc": "Задайце назву для гэтага захаванага пошуку.",
+      "placeholder": "Увядзіце назву пошуку",
+      "overwrite": "{{searchName}} ужо існуе. Захаванне перазапіша наяўнае значэнне.",
+      "success": "Пошук ({{searchName}}) захаваны.",
+      "button": {
+        "save": {
+          "label": "Захаваць гэты пошук"
+        }
+      }
+    }
+  },
+  "recording": {
+    "shareTimestamp": {
+      "label": "Падзяліцца меткай часу",
+      "title": "Падзяліцца меткай часу",
+      "description": "Падзяліцеся URL з меткай часу бягучай пазіцыі плэера або выберыце сваю метку часу. Гэта не публічная спасылка: яна даступна толькі карыстальнікам, якія маюць доступ да Frigate і да гэтай камеры.",
+      "custom": "Свая метка часу",
+      "button": "URL з меткай часу",
+      "shareTitle": "Метка часу разгляду Frigate: {{camera}}"
+    },
+    "confirmDelete": {
+      "title": "Пацвердзіце выдаленне",
+      "desc": {
+        "selected": "Сапраўды выдаліць усё запісанае відэа, звязанае з гэтым элементам разгляду?<br /><br />Утрымлівайце клавішу <em>Shift</em>, каб надалей прапускаць гэтае акно."
+      },
+      "toast": {
+        "success": "Відэа, звязанае з выбранымі элементамі разгляду, выдалена.",
+        "error": "Не ўдалося выдаліць: {{error}}"
+      }
+    },
+    "button": {
+      "export": "Экспарт",
+      "markAsReviewed": "Пазначыць як разгледжанае",
+      "markAsUnreviewed": "Пазначыць як неразгледжанае",
+      "deleteNow": "Выдаліць зараз"
+    }
+  },
+  "imagePicker": {
+    "selectImage": "Выберыце паменшаную выяву аб'екта пад адсочваннем",
+    "unknownLabel": "Захаваны відарыс трыгера",
+    "search": {
+      "placeholder": "Пошук па метцы або падметцы…"
+    },
+    "noImages": "Для гэтай камеры паменшаных выяў не знойдзена"
+  }
+}

web/public/locales/be/components/filter.json

@@ -0,0 +1,140 @@
+{
+  "filter": "Фільтр",
+  "classes": {
+    "label": "Класы",
+    "all": {
+      "title": "Усе класы"
+    },
+    "count_one": "{{count}} клас",
+    "count_other": "{{count}} класа"
+  },
+  "labels": {
+    "label": "Меткі",
+    "all": {
+      "title": "Усе меткі",
+      "short": "Меткі"
+    },
+    "count_one": "{{count}} метка",
+    "count_other": "{{count}} меткі"
+  },
+  "zones": {
+    "label": "Зоны",
+    "all": {
+      "title": "Усе зоны",
+      "short": "Зоны"
+    }
+  },
+  "dates": {
+    "selectPreset": "Выберыце набор…",
+    "all": {
+      "title": "Усе даты",
+      "short": "Даты"
+    }
+  },
+  "more": "Больш фільтраў",
+  "reset": {
+    "label": "Скінуць фільтры да прадвызначаных значэнняў"
+  },
+  "timeRange": "Прамежак часу",
+  "subLabels": {
+    "label": "Падметкі",
+    "all": "Усе падметкі"
+  },
+  "attributes": {
+    "label": "Атрыбуты класіфікацыі",
+    "all": "Усе атрыбуты"
+  },
+  "score": "Бал",
+  "estimatedSpeed": "Ацэненая хуткасць ({{unit}})",
+  "features": {
+    "label": "Магчымасці",
+    "hasSnapshot": "Мае здымак",
+    "hasVideoClip": "Мае відэакліп",
+    "submittedToFrigatePlus": {
+      "label": "Адпраўлена ў Frigate+",
+      "tips": "Спачатку трэба адфільтраваць аб'екты пад адсочваннем, якія маюць здымак.<br /><br />Аб'екты без здымка нельга адправіць у Frigate+."
+    }
+  },
+  "sort": {
+    "label": "Сартаваць",
+    "dateAsc": "Дата (па ўзрастанні)",
+    "dateDesc": "Дата (па спаданні)",
+    "scoreAsc": "Бал аб'екта (па ўзрастанні)",
+    "scoreDesc": "Бал аб'екта (па спаданні)",
+    "speedAsc": "Ацэненая хуткасць (па ўзрастанні)",
+    "speedDesc": "Ацэненая хуткасць (па спаданні)",
+    "relevance": "Рэлевантнасць"
+  },
+  "cameras": {
+    "label": "Фільтр камер",
+    "all": {
+      "title": "Усе камеры",
+      "short": "Камеры"
+    }
+  },
+  "review": {
+    "showReviewed": "Паказваць разгледжаныя"
+  },
+  "motion": {
+    "showMotionOnly": "Паказваць толькі рух"
+  },
+  "explore": {
+    "settings": {
+      "title": "Налады",
+      "defaultView": {
+        "title": "Прадвызн. від",
+        "desc": "Калі фільтры не выбраны, паказваць зводку апошніх аб'ектаў пад адсочваннем па кожнай метцы або нефільтраваную сетку.",
+        "summary": "Зводка",
+        "unfilteredGrid": "Нефільтраваная сетка"
+      },
+      "gridColumns": {
+        "title": "Слупкі сеткі",
+        "desc": "Выберыце колькасць слупкоў у выглядзе сеткі."
+      },
+      "searchSource": {
+        "label": "Крыніца пошуку",
+        "desc": "Выберыце, дзе шукаць: у паменшаных выявах ці ў апісаннях аб'ектаў пад адсочваннем.",
+        "options": {
+          "thumbnailImage": "Паменшаная выява",
+          "description": "Апісанне"
+        }
+      }
+    },
+    "date": {
+      "selectDateBy": {
+        "label": "Выберыце дату для фільтравання"
+      }
+    }
+  },
+  "logSettings": {
+    "label": "Фільтр па ўзроўні журнала",
+    "filterBySeverity": "Фільтраваць журналы па ўзроўні важнасці",
+    "loading": {
+      "title": "Загрузка",
+      "desc": "Калі панэль журнала пракручана ўніз, новыя запісы з'яўляюцца аўтаматычна па меры паступлення."
+    },
+    "disableLogStreaming": "Адключыць плынь журналаў",
+    "allLogs": "Усе журналы"
+  },
+  "trackedObjectDelete": {
+    "title": "Пацвердзіце выдаленне",
+    "desc": "Выдаленне гэтых аб'ектаў пад адсочваннем ({{objectLength}}) прыбярэ здымак, усе захаваныя ўбудаванні і ўсе звязаныя запісы жыццёвага цыкла аб'екта. Запісанае відэа гэтых аб'ектаў у выглядзе «Гісторыя» <em>НЕ</em> будзе выдалена.<br /><br />Сапраўды працягнуць?<br /><br />Утрымлівайце клавішу <em>Shift</em>, каб надалей прапускаць гэтае акно.",
+    "toast": {
+      "success": "Аб'екты пад адсочваннем выдалены.",
+      "error": "Не ўдалося выдаліць аб'екты пад адсочваннем: {{errorMessage}}"
+    }
+  },
+  "zoneMask": {
+    "filterBy": "Фільтраваць па масцы зоны"
+  },
+  "recognizedLicensePlates": {
+    "title": "Распазнаныя нумарныя знакі",
+    "loadFailed": "Не ўдалося загрузіць распазнаныя нумарныя знакі.",
+    "loading": "Загрузка распазнаных нумарных знакаў…",
+    "placeholder": "Набярыце, каб шукаць нумарныя знакі…",
+    "noLicensePlatesFound": "Нумарных знакаў не знойдзена.",
+    "selectPlatesFromList": "Выберыце адзін або некалькі знакаў са спіса.",
+    "selectAll": "Выбраць усе",
+    "clearAll": "Ачысціць усё"
+  }
+}

web/public/locales/be/components/icons.json

@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "iconPicker": {
+    "selectIcon": "Выберыце значок",
+    "search": {
+      "placeholder": "Пошук значка…"
+    }
+  }
+}

web/public/locales/be/components/input.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "button": {
+    "downloadVideo": {
+      "label": "Спампаваць відэа",
+      "toast": {
+        "success": "Відэа элемента разгляду пачало спампоўвацца."
+      }
+    }
+  }
+}

web/public/locales/be/components/player.json

@@ -0,0 +1,52 @@
+{
+  "noRecordingsFoundForThisTime": "На гэты час запісаў не знойдзена",
+  "noPreviewFound": "Перадпрагляд не знойдзены",
+  "noPreviewFoundFor": "Перадпрагляд для {{cameraName}} не знойдзены",
+  "submitFrigatePlus": {
+    "title": "Адправіць гэты кадр у Frigate+?",
+    "submit": "Адправіць",
+    "previewError": "Не ўдалося загрузіць перадпрагляд здымка. Магчыма, запіс зараз недаступны."
+  },
+  "livePlayerRequiredIOSVersion": "Для гэтага тыпу жывой плыні патрэбна iOS 17.1 або навейшая.",
+  "streamOffline": {
+    "title": "Плынь па-за сеткай",
+    "desc": "На плыні <code>detect</code> камеры {{cameraName}} не атрымана ніводнага кадра, праверце журналы памылак"
+  },
+  "cameraOff": "Камера выключана",
+  "stats": {
+    "streamType": {
+      "title": "Тып плыні:",
+      "short": "Тып"
+    },
+    "bandwidth": {
+      "title": "Паласа прапускання:",
+      "short": "Паласа"
+    },
+    "latency": {
+      "title": "Затрымка:",
+      "value": "{{seconds}} сек",
+      "short": {
+        "title": "Затрымка",
+        "value": "{{seconds}} с"
+      }
+    },
+    "totalFrames": "Усяго кадраў:",
+    "droppedFrames": {
+      "title": "Страчаныя кадры:",
+      "short": {
+        "title": "Страчана",
+        "value": "кадраў: {{droppedFrames}}"
+      }
+    },
+    "decodedFrames": "Дэкадаваныя кадры:",
+    "droppedFrameRate": "Частата страты кадраў:"
+  },
+  "toast": {
+    "success": {
+      "submittedFrigatePlus": "Кадр паспяхова адпраўлены ў Frigate+"
+    },
+    "error": {
+      "submitFrigatePlusFailed": "Не ўдалося адправіць кадр у Frigate+"
+    }
+  }
+}

web/public/locales/be/config/cameras.json

@@ -0,0 +1,956 @@
+{
+    "zones": {
+        "label": "Зоны",
+        "description": "Зоны дазваляюць вызначыць пэўную вобласць кадра, каб знаць, ці знаходзіцца аб'ект у ёй.",
+        "friendly_name": {
+            "label": "Назва зоны",
+            "description": "Зразумелая назва зоны, якая паказваецца ў інтэрфейсе Frigate. Калі не зададзена, будзе выкарыстана адфарматаваная назва зоны."
+        },
+        "enabled": {
+            "label": "Уключана",
+            "description": "Уключыць або адключыць гэтую зону. Адключаныя зоны ігнаруюцца падчас працы."
+        },
+        "enabled_in_config": {
+            "label": "Захоўваць зыходны стан зоны."
+        },
+        "filters": {
+            "label": "Фільтры зоны",
+            "description": "Фільтры для аб'ектаў у гэтай зоне. Памяншаюць памылковыя спрацоўванні або абмяжоўваюць, якія аб'екты лічацца прысутнымі ў зоне.",
+            "min_area": {
+                "label": "Мінімальная вобласць аб'екта",
+                "description": "Мінімальная вобласць абмяжавальнага прамавугольніка (пікселі або працэнты) для гэтага тыпу аб'екта. Пікселі (цэлы лік) або працэнты (дробавы лік ад 0,000001 да 0,99)."
+            },
+            "max_area": {
+                "label": "Максімальная вобласць аб'екта",
+                "description": "Максімальная вобласць абмяжавальнага прамавугольніка (пікселі або працэнты) для гэтага тыпу аб'екта. Пікселі (цэлы лік) або працэнты (дробавы лік ад 0,000001 да 0,99)."
+            },
+            "min_ratio": {
+                "label": "Мінімальныя фарматныя суадносіны",
+                "description": "Мінімальныя суадносіны шырыні да вышыні, патрэбныя прамавугольніку, каб ён падышоў."
+            },
+            "max_ratio": {
+                "label": "Максімальныя фарматныя суадносіны",
+                "description": "Максімальныя суадносіны шырыні да вышыні, дапушчальныя для прамавугольніка."
+            },
+            "threshold": {
+                "label": "Парог даверу",
+                "description": "Сярэдні парог пэўнасці дэтэктавання, патрэбны, каб аб'ект лічыўся сапраўдным."
+            },
+            "min_score": {
+                "label": "Мінімальная пэўнасць",
+                "description": "Мінімальная пэўнасць дэтэктавання ў адным кадры, патрэбная, каб аб'ект быў улічаны."
+            },
+            "mask": {
+                "label": "Маска фільтра",
+                "description": "Каардынаты шматвугольніка, якія задаюць, дзе ў кадры дзейнічае гэты фільтр."
+            },
+            "raw_mask": {
+                "label": "Неапрацаваная маска"
+            }
+        },
+        "coordinates": {
+            "label": "Каардынаты",
+            "description": "Каардынаты шматвугольніка, які задае вобласць зоны. Можа быць радком праз коскі або спісам радкоў каардынат. Каардынаты мусяць быць адноснымі (0-1) або абсалютнымі (састарэлы фармат)."
+        },
+        "distances": {
+            "label": "Рэальныя адлегласці",
+            "description": "Неабавязковыя рэальныя адлегласці для кожнага боку чатырохвугольніка зоны, што выкарыстоўваюцца для разліку хуткасці або адлегласці. Калі зададзена, мусіць быць роўна 4 значэнні."
+        },
+        "inertia": {
+            "label": "Кадры інерцыі",
+            "description": "Колькасць паслядоўных кадраў, у якіх аб'ект мусіць быць выяўлены ў зоне, каб лічыцца прысутным. Дапамагае адсеяць кароткачасовыя дэтэктаванні."
+        },
+        "loitering_time": {
+            "label": "Секунды бадзяння",
+            "description": "Колькасць секунд, якія аб'ект мусіць прабыць у зоне, каб лічыцца бадзяючым. 0 адключае дэтэктаванне бадзяння."
+        },
+        "speed_threshold": {
+            "label": "Мін. хуткасць",
+            "description": "Мінімальная хуткасць (у рэальных адзінках, калі зададзены адлегласці), патрэбная, каб аб'ект лічыўся прысутным у зоне. Выкарыстоўваецца для трыгераў зоны па хуткасці."
+        },
+        "objects": {
+            "label": "Аб'екты-трыгеры",
+            "description": "Спіс тыпаў аб'ектаў (з labelmap), якія могуць спрацаваць у гэтай зоне. Можа быць радком або спісам радкоў. Калі пуста, улічваюцца ўсе аб'екты."
+        }
+    },
+    "label": "CameraConfig",
+    "name": {
+        "label": "Назва камеры",
+        "description": "Назва камеры абавязковая"
+    },
+    "friendly_name": {
+        "label": "Зразумелая назва",
+        "description": "Зразумелая назва камеры, якая паказваецца ў інтэрфейсе Frigate"
+    },
+    "enabled": {
+        "label": "Уключана",
+        "description": "Уключана"
+    },
+    "audio": {
+        "label": "Дэтэктаванне гуку",
+        "description": "Налады дэтэктавання падзей па гуку для гэтай камеры.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць дэтэктаванне гуку",
+            "description": "Уключыць або адключыць дэтэктаванне гукавых падзей для гэтай камеры."
+        },
+        "max_not_heard": {
+            "label": "Тайм-аўт завяршэння",
+            "description": "Колькасць секунд без наладжанага тыпу гуку, пасля якіх гукавая падзея завяршаецца."
+        },
+        "min_volume": {
+            "label": "Мінімальная гучнасць",
+            "description": "Мінімальны парог гучнасці RMS для запуску дэтэктавання гуку. Меншыя значэнні павышаюць адчувальнасць (напрыклад, 200 - высокая, 500 - сярэдняя, 1000 - нізкая)."
+        },
+        "listen": {
+            "label": "Тыпы для праслухоўвання",
+            "description": "Спіс тыпаў гукавых падзей для дэтэктавання (напрыклад: bark, fire_alarm, speech, yell)."
+        },
+        "filters": {
+            "label": "Фільтры гуку",
+            "description": "Налады фільтраў для асобных тыпаў гуку, напрыклад парогі пэўнасці, што памяншаюць памылковыя спрацоўванні.",
+            "threshold": {
+                "label": "Мінімальная пэўнасць гуку",
+                "description": "Мінімальны парог пэўнасці, каб гукавая падзея была ўлічана."
+            }
+        },
+        "enabled_in_config": {
+            "label": "Зыходны стан гуку",
+            "description": "Паказвае, ці было дэтэктаванне гуку ўключана ў зыходным файле статычнай канфігурацыі."
+        },
+        "num_threads": {
+            "label": "Патокі дэтэктавання",
+            "description": "Колькасць патокаў для апрацоўкі дэтэктавання гуку."
+        }
+    },
+    "audio_transcription": {
+        "label": "Транскрыпцыя гуку",
+        "description": "Налады жывой і маўленчай транскрыпцыі гуку для падзей і жывых субтытраў.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць транскрыпцыю",
+            "description": "Уключыць або адключыць транскрыпцыю гукавых падзей, запушчаную ўручную."
+        },
+        "enabled_in_config": {
+            "label": "Зыходны стан транскрыпцыі"
+        },
+        "live_enabled": {
+            "label": "Жывая транскрыпцыя",
+            "description": "Уключыць жывое трансляванне транскрыпцыі гуку па меры яго паступлення."
+        }
+    },
+    "birdseye": {
+        "label": "Birdseye",
+        "description": "Налады зборнага выгляду Birdseye, які аб'ядноўвае некалькі плыняў камер у адну раскладку.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць Birdseye",
+            "description": "Уключыць або адключыць функцыю выгляду Birdseye."
+        },
+        "mode": {
+            "label": "Рэжым адсочвання",
+            "description": "Рэжым уключэння камер у Birdseye: «objects», «motion» або «continuous»."
+        },
+        "order": {
+            "label": "Пазіцыя",
+            "description": "Лічбавае становішча, якое вызначае парадак камеры ў раскладцы Birdseye."
+        }
+    },
+    "detect": {
+        "label": "Дэтэктаванне аб'ектаў",
+        "description": "Налады ролі «detect», якая запускае дэтэктаванне аб'ектаў і ініцыялізуе трэкеры.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць дэтэктаванне аб'ектаў",
+            "description": "Уключыць або адключыць дэтэктаванне аб'ектаў для гэтай камеры."
+        },
+        "height": {
+            "label": "Вышыня дэтэктавання",
+            "description": "Вышыня кадраў (у пікселях) для плыні «detect». Пакіньце пустым, каб выкарыстоўваць уласнае разрозненне плыні."
+        },
+        "width": {
+            "label": "Шырыня дэтэктавання",
+            "description": "Шырыня кадраў (у пікселях) для плыні «detect». Пакіньце пустым, каб выкарыстоўваць уласнае разрозненне плыні."
+        },
+        "fps": {
+            "label": "FPS дэтэктавання",
+            "description": "Жаданая колькасць кадраў на секунду для дэтэктавання. Меншыя значэнні зніжаюць нагрузку на CPU (рэкамендуецца 5, вышэй - не больш за 10 - толькі для вельмі хуткіх аб'ектаў)."
+        },
+        "min_initialized": {
+            "label": "Мінімум кадраў для ініцыялізацыі",
+            "description": "Колькасць паслядоўных спрацоўванняў дэтэктавання, патрэбных для стварэння аб'екта пад адсочваннем. Павялічце, каб паменшыць колькасць памылковых ініцыялізацый. Прадвызначана - fps, падзеленае на 2."
+        },
+        "max_disappeared": {
+            "label": "Максімум зніклых кадраў",
+            "description": "Колькасць кадраў без дэтэктавання, пасля якіх аб'ект пад адсочваннем лічыцца зніклым."
+        },
+        "stationary": {
+            "label": "Канфігурацыя нерухомых аб'ектаў",
+            "description": "Налады для дэтэктавання нерухомых аб'ектаў і кіравання імі.",
+            "interval": {
+                "label": "Інтэрвал для нерухомых",
+                "description": "Як часта (у кадрах) правяраць дэтэктаванне, каб пацвердзіць нерухомы аб'ект."
+            },
+            "threshold": {
+                "label": "Парог нерухомасці",
+                "description": "Колькасць кадраў без змены становішча, патрэбная, каб пазначыць аб'ект як нерухомы."
+            },
+            "max_frames": {
+                "label": "Максімум кадраў",
+                "description": "Абмяжоўвае, як доўга нерухомыя аб'екты адсочваюцца, перш чым будуць адкінуты.",
+                "default": {
+                    "label": "Прадвызначаны максімум кадраў",
+                    "description": "Прадвызначаная максімальная колькасць кадраў для адсочвання нерухомага аб'екта."
+                },
+                "objects": {
+                    "label": "Максімум кадраў па аб'ектах",
+                    "description": "Перавызначэнні максімальнай колькасці кадраў адсочвання нерухомых аб'ектаў для асобных аб'ектаў."
+                }
+            },
+            "classifier": {
+                "label": "Уключыць візуальны класіфікатар",
+                "description": "Выкарыстоўваць візуальны класіфікатар, каб выяўляць сапраўды нерухомыя аб'екты, нават калі абмяжавальныя прамавугольнікі дрыжаць."
+            }
+        },
+        "annotation_offset": {
+            "label": "Зрух анатацый",
+            "description": "На колькі мілісекунд зрушыць прамавугольнікі аб'ектаў, каб яны супадалі з запісаным відэа: плыні «detect» і «record» рэдка ідэальна сінхронныя. Можа быць дадатным або адмоўным."
+        }
+    },
+    "face_recognition": {
+        "label": "Распазнаванне асобы",
+        "description": "Налады дэтэктавання і распазнавання твараў для гэтай камеры.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць распазнаванне асобы",
+            "description": "Уключыць або адключыць распазнаванне асобы."
+        },
+        "min_area": {
+            "label": "Мінімальная вобласць твару",
+            "description": "Мінімальная вобласць (у пікселях) прамавугольніка выяўленага твару, патрэбная для спробы распазнавання."
+        }
+    },
+    "ffmpeg": {
+        "label": "Плыні (FFmpeg)",
+        "description": "Уваходныя плыні камеры і параметры FFmpeg, у тым ліку шлях да праграмы, аргументы, hwaccel і выходныя аргументы для кожнай ролі.",
+        "path": {
+            "label": "Шлях да FFmpeg",
+            "description": "Шлях да праграмы FFmpeg або псеўданім версіі («7.0» ці «8.0»)."
+        },
+        "global_args": {
+            "label": "Глабальныя аргументы FFmpeg",
+            "description": "Глабальныя аргументы, якія перадаюцца працэсам FFmpeg."
+        },
+        "hwaccel_args": {
+            "label": "Аргументы апаратнага паскарэння",
+            "description": "Аргументы апаратнага паскарэння для FFmpeg. Рэкамендуюцца прэсеты пад канкрэтнага пастаўшчыка."
+        },
+        "input_args": {
+            "label": "Уваходныя аргументы",
+            "description": "Уваходныя аргументы, якія прымяняюцца да ўваходных плыняў FFmpeg."
+        },
+        "output_args": {
+            "label": "Выходныя аргументы",
+            "description": "Прадвызначаныя выходныя аргументы для розных роляў FFmpeg, напрыклад detect і record.",
+            "detect": {
+                "label": "Выходныя аргументы для detect",
+                "description": "Прадвызначаныя выходныя аргументы для плыняў з роляй «detect»."
+            },
+            "record": {
+                "label": "Выходныя аргументы для record",
+                "description": "Прадвызначаныя выходныя аргументы для плыняў з роляй «record»."
+            }
+        },
+        "retry_interval": {
+            "label": "Час паўтору FFmpeg",
+            "description": "Секунд чакання перад спробай перападключыць плынь камеры пасля збою. Прадвызначана 10."
+        },
+        "apple_compatibility": {
+            "label": "Сумяшчальнасць з Apple",
+            "description": "Уключыць пазначэнне HEVC для лепшай сумяшчальнасці з плэерамі Apple пры запісе ў H.265."
+        },
+        "gpu": {
+            "label": "Індэкс GPU",
+            "description": "Прадвызначаны індэкс GPU для апаратнага паскарэння, калі яно даступнае."
+        },
+        "inputs": {
+            "label": "Уваходы камеры",
+            "description": "Спіс азначэнняў уваходных плыняў (шляхі і ролі) для гэтай камеры.",
+            "path": {
+                "label": "Уваходны шлях",
+                "description": "URL або шлях уваходнай плыні камеры."
+            },
+            "roles": {
+                "label": "Ролі ўваходу",
+                "description": "Ролі гэтага ўваходнай плыні."
+            },
+            "global_args": {
+                "label": "Глабальныя аргументы FFmpeg",
+                "description": "Глабальныя аргументы FFmpeg для гэтага ўваходнай плыні."
+            },
+            "hwaccel_args": {
+                "label": "Аргументы апаратнага паскарэння",
+                "description": "Аргументы апаратнага паскарэння для гэтага ўваходнай плыні."
+            },
+            "input_args": {
+                "label": "Уваходныя аргументы",
+                "description": "Уваходныя аргументы, характэрныя для гэтай плыні."
+            }
+        }
+    },
+    "live": {
+        "label": "Жывое прайграванне",
+        "description": "Налады, якімі вэб-інтэрфейс кіруе выбарам жывой плыні, разрозненнем і якасцю.",
+        "streams": {
+            "label": "Назвы жывых плыняў",
+            "description": "Супастаўленне наладжаных назваў плыняў з назвамі рэтрансляцыі або go2rtc для жывога прайгравання."
+        },
+        "height": {
+            "label": "Вышыня жывой плыні",
+            "description": "Вышыня (у пікселях) для адлюстравання жывой плыні jsmpeg у вэб-інтэрфейсе. Мусіць быць не большай за вышыню плыні «detect»."
+        },
+        "quality": {
+            "label": "Якасць жывой плыні",
+            "description": "Якасць кадавання плыні jsmpeg (1 - найвышэйшая, 31 - найніжэйшая)."
+        }
+    },
+    "lpr": {
+        "label": "Распазнаванне нумарных знакаў",
+        "description": "Налады распазнавання нумарных знакаў, у тым ліку парогі дэтэктавання, фарматаванне і вядомыя знакі.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць LPR",
+            "description": "Уключыць або адключыць LPR на гэтай камеры."
+        },
+        "expire_time": {
+            "label": "Секунд да пратэрміноўкі",
+            "description": "Час у секундах, пасля якога незаўважаны знак прыбіраецца з трэкера (толькі для камер, прызначаных пад LPR)."
+        },
+        "min_area": {
+            "label": "Мінімальная вобласць знака",
+            "description": "Мінімальная вобласць знака (у пікселях), патрэбная для спробы распазнавання."
+        },
+        "enhancement": {
+            "label": "Узровень паляпшэння",
+            "description": "Узровень паляпшэння (0-10), які прымяняецца да абрэзкі знака перад OCR. Большыя значэнні не заўсёды паляпшаюць вынік: узроўні вышэй за 5 могуць працаваць толькі з начнымі знакамі, карыстайцеся асцярожна."
+        }
+    },
+    "motion": {
+        "label": "Дэтэктаванне руху",
+        "description": "Прадвызначаныя налады дэтэктавання руху для гэтай камеры.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць дэтэктаванне руху",
+            "description": "Уключыць або адключыць дэтэктаванне руху для гэтай камеры."
+        },
+        "threshold": {
+            "label": "Парог руху",
+            "description": "Парог розніцы пікселяў для дэтэктара руху. Большыя значэнні зніжаюць адчувальнасць (дыяпазон 1-255)."
+        },
+        "lightning_threshold": {
+            "label": "Парог успышак",
+            "description": "Парог для выяўлення і ігнаравання кароткіх успышак асвятлення (менш - больш адчувальна, значэнні ад 0,3 да 1,0). Гэта не спыняе дэтэктаванне руху цалкам: дэтэктар проста перастае аналізаваць далейшыя кадры пасля перавышэння парога. Запісы па руху ў такія моманты ўсё роўна ствараюцца."
+        },
+        "skip_motion_threshold": {
+            "label": "Парог прапускання руху",
+            "description": "Калі задана значэнне ад 0,0 да 1,0 і за адзін кадр змянілася большая доля відарыса, дэтэктар не верне прамавугольнікаў руху і адразу перакалібруецца. Гэта эканоміць CPU і памяншае памылковыя спрацоўванні падчас маланкі, буры і да т.п., але можа прапусціць сапраўдныя падзеі, напрыклад аўтаадсочванне аб'екта камерай PTZ. Выбар паміж стратай некалькіх мегабайт запісу і праглядам пары кароткіх кліпаў. Пакіньце незададзеным (None), каб адключыць."
+        },
+        "improve_contrast": {
+            "label": "Паляпшаць кантраснасць",
+            "description": "Паляпшаць кантраснасць кадраў перад аналізам руху, каб дапамагчы дэтэктаванню."
+        },
+        "contour_area": {
+            "label": "Вобласць контуру",
+            "description": "Мінімальная вобласць контуру ў пікселях, патрэбная, каб контур руху быў улічаны."
+        },
+        "delta_alpha": {
+            "label": "Дэльта-альфа",
+            "description": "Каэфіцыент альфа-змешвання пры разліку розніцы кадраў для руху."
+        },
+        "frame_alpha": {
+            "label": "Альфа кадра",
+            "description": "Значэнне альфа пры змешванні кадраў для папярэдняй апрацоўкі руху."
+        },
+        "frame_height": {
+            "label": "Вышыня кадра",
+            "description": "Вышыня ў пікселях, да якой маштабуюцца кадры пры разліку руху."
+        },
+        "mask": {
+            "label": "Каардынаты маскі",
+            "description": "Упарадкаваныя каардынаты x,y, якія задаюць шматвугольнік маскі руху для ўключэння або выключэння вобласцей."
+        },
+        "mqtt_off_delay": {
+            "label": "Затрымка MQTT «off»",
+            "description": "Секунд чакання пасля апошняга руху перад публікацыяй стану MQTT «off»."
+        },
+        "enabled_in_config": {
+            "label": "Зыходны стан руху",
+            "description": "Паказвае, ці было дэтэктаванне руху ўключана ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+        },
+        "raw_mask": {
+            "label": "Неапрацаваная маска"
+        }
+    },
+    "objects": {
+        "label": "Аб'екты",
+        "description": "Прадвызначаныя налады адсочвання аб'ектаў, у тым ліку якія меткі адсочваць і фільтры для асобных аб'ектаў.",
+        "track": {
+            "label": "Аб'екты для адсочвання",
+            "description": "Спіс метак аб'ектаў, якія адсочваюцца для гэтай камеры."
+        },
+        "filters": {
+            "label": "Фільтры аб'ектаў",
+            "description": "Фільтры для выяўленых аб'ектаў, якія памяншаюць памылковыя спрацоўванні (вобласць, суадносіны, пэўнасць).",
+            "min_area": {
+                "label": "Мінімальная вобласць аб'екта",
+                "description": "Мінімальная вобласць абмяжавальнага прамавугольніка (пікселі або працэнты) для гэтага тыпу аб'екта. Пікселі (цэлы лік) або працэнты (дробавы лік ад 0,000001 да 0,99)."
+            },
+            "max_area": {
+                "label": "Максімальная вобласць аб'екта",
+                "description": "Максімальная вобласць абмяжавальнага прамавугольніка (пікселі або працэнты) для гэтага тыпу аб'екта. Пікселі (цэлы лік) або працэнты (дробавы лік ад 0,000001 да 0,99)."
+            },
+            "min_ratio": {
+                "label": "Мінімальныя фарматныя суадносіны",
+                "description": "Мінімальныя суадносіны шырыні да вышыні, патрэбныя прамавугольніку, каб ён падышоў."
+            },
+            "max_ratio": {
+                "label": "Максімальныя фарматныя суадносіны",
+                "description": "Максімальныя суадносіны шырыні да вышыні, дапушчальныя для прамавугольніка."
+            },
+            "threshold": {
+                "label": "Парог даверу",
+                "description": "Сярэдні парог пэўнасці дэтэктавання, патрэбны, каб аб'ект лічыўся сапраўдным."
+            },
+            "min_score": {
+                "label": "Мінімальная пэўнасць",
+                "description": "Мінімальная пэўнасць дэтэктавання ў адным кадры, патрэбная, каб аб'ект быў улічаны."
+            },
+            "mask": {
+                "label": "Маска фільтра",
+                "description": "Каардынаты шматвугольніка, якія задаюць, дзе ў кадры дзейнічае гэты фільтр."
+            },
+            "raw_mask": {
+                "label": "Неапрацаваная маска"
+            }
+        },
+        "mask": {
+            "label": "Маска аб'ектаў",
+            "description": "Шматвугольнік маскі, які забараняе дэтэктаванне аб'ектаў у пазначаных вобласцях."
+        },
+        "raw_mask": {
+            "label": "Неапрацаваная маска"
+        },
+        "genai": {
+            "label": "Канфігурацыя GenAI для аб'ектаў",
+            "description": "Параметры GenAI для апісання аб'ектаў пад адсочваннем і адпраўкі кадраў на генерацыю.",
+            "enabled": {
+                "label": "Уключыць GenAI",
+                "description": "Прадвызначана ўключыць генерацыю апісанняў аб'ектаў пад адсочваннем праз GenAI."
+            },
+            "use_snapshot": {
+                "label": "Выкарыстоўваць здымкі",
+                "description": "Выкарыстоўваць здымкі аб'екта замест паменшаных выяў для генерацыі апісанняў GenAI."
+            },
+            "prompt": {
+                "label": "Прампт для подпісу",
+                "description": "Прадвызначаны шаблон прампта пры генерацыі апісанняў праз GenAI."
+            },
+            "object_prompts": {
+                "label": "Прампты для аб'ектаў",
+                "description": "Прампты для асобных аб'ектаў, каб наладзіць вывад GenAI пад пэўныя меткі."
+            },
+            "objects": {
+                "label": "Аб'екты GenAI",
+                "description": "Спіс метак аб'ектаў, якія прадвызначана адпраўляюцца ў GenAI."
+            },
+            "required_zones": {
+                "label": "Патрэбныя зоны",
+                "description": "Зоны, у якія мусіць увайсці аб'ект, каб для яго генеравалася апісанне GenAI."
+            },
+            "debug_save_thumbnails": {
+                "label": "Захоўваць мініяцюры",
+                "description": "Захоўваць паменшаныя выявы, адпраўленыя ў GenAI, для адладкі і разгляду."
+            },
+            "send_triggers": {
+                "label": "Трыгеры GenAI",
+                "description": "Вызначае, калі адпраўляць кадры ў GenAI (пры завяршэнні, пасля абнаўленняў і г. д.).",
+                "tracked_object_end": {
+                    "label": "Адпраўляць пры завяршэнні",
+                    "description": "Адпраўляць запыт у GenAI, калі аб'ект пад адсочваннем завяршаецца."
+                },
+                "after_significant_updates": {
+                    "label": "Ранні трыгер GenAI",
+                    "description": "Адпраўляць запыт у GenAI пасля пэўнай колькасці значных абнаўленняў аб'екта пад адсочваннем."
+                }
+            },
+            "enabled_in_config": {
+                "label": "Зыходны стан GenAI",
+                "description": "Паказвае, ці быў GenAI уключаны ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+            }
+        }
+    },
+    "record": {
+        "label": "Запіс",
+        "description": "Налады запісу і захоўвання для гэтай камеры.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць запіс",
+            "description": "Уключыць або адключыць запіс для гэтай камеры."
+        },
+        "expire_interval": {
+            "label": "Інтэрвал ачысткі запісаў",
+            "description": "Хвілін паміж праходамі ачысткі, якія выдаляюць пратэрмінаваныя сегменты запісу."
+        },
+        "continuous": {
+            "label": "Бесперапыннае захоўванне",
+            "description": "Колькасць дзён захоўвання запісаў незалежна ад аб'ектаў пад адсочваннем або руху. Задайце 0, калі трэба захоўваць толькі запісы абвестак і дэтэктаванняў.",
+            "days": {
+                "label": "Дні захоўвання",
+                "description": "Дзён захоўвання запісаў."
+            }
+        },
+        "motion": {
+            "label": "Захоўванне па руху",
+            "description": "Колькасць дзён захоўвання запісаў, выкліканых рухам, незалежна ад аб'ектаў пад адсочваннем. Задайце 0, калі трэба захоўваць толькі запісы абвестак і дэтэктаванняў.",
+            "days": {
+                "label": "Дні захоўвання",
+                "description": "Дзён захоўвання запісаў."
+            }
+        },
+        "detections": {
+            "label": "Захоўванне дэтэктаванняў",
+            "description": "Налады захоўвання запісаў падзей дэтэктавання, у тым ліку працягласць запісу да і пасля.",
+            "pre_capture": {
+                "label": "Секунд да падзеі",
+                "description": "Колькасць секунд перад падзеяй дэтэктавання, якія ўключаюцца ў запіс."
+            },
+            "post_capture": {
+                "label": "Секунд пасля падзеі",
+                "description": "Колькасць секунд пасля падзеі дэтэктавання, якія ўключаюцца ў запіс."
+            },
+            "retain": {
+                "label": "Захоўванне падзей",
+                "description": "Налады захоўвання запісаў падзей дэтэктавання.",
+                "days": {
+                    "label": "Дні захоўвання",
+                    "description": "Колькасць дзён захоўвання запісаў падзей дэтэктавання."
+                },
+                "mode": {
+                    "label": "Рэжым захоўвання",
+                    "description": "Рэжым захоўвання: all (усе сегменты), motion (сегменты з рухам) або active_objects (сегменты з актыўнымі аб'ектамі)."
+                }
+            }
+        },
+        "alerts": {
+            "label": "Захоўванне абвестак",
+            "description": "Налады захоўвання запісаў падзей абвестак, у тым ліку працягласць запісу да і пасля.",
+            "pre_capture": {
+                "label": "Секунд да падзеі",
+                "description": "Колькасць секунд перад падзеяй дэтэктавання, якія ўключаюцца ў запіс."
+            },
+            "post_capture": {
+                "label": "Секунд пасля падзеі",
+                "description": "Колькасць секунд пасля падзеі дэтэктавання, якія ўключаюцца ў запіс."
+            },
+            "retain": {
+                "label": "Захоўванне падзей",
+                "description": "Налады захоўвання запісаў падзей дэтэктавання.",
+                "days": {
+                    "label": "Дні захоўвання",
+                    "description": "Колькасць дзён захоўвання запісаў падзей дэтэктавання."
+                },
+                "mode": {
+                    "label": "Рэжым захоўвання",
+                    "description": "Рэжым захоўвання: all (усе сегменты), motion (сегменты з рухам) або active_objects (сегменты з актыўнымі аб'ектамі)."
+                }
+            }
+        },
+        "export": {
+            "label": "Канфігурацыя экспарту",
+            "description": "Налады, якія выкарыстоўваюцца пры экспарце запісаў, напрыклад таймлапс і апаратнае паскарэнне.",
+            "hwaccel_args": {
+                "label": "Аргументы hwaccel для экспарту",
+                "description": "Аргументы апаратнага паскарэння для аперацый экспарту і перакадавання."
+            },
+            "max_concurrent": {
+                "label": "Максімум адначасовых экспартаў",
+                "description": "Максімальная колькасць задач экспарту, якія апрацоўваюцца адначасова."
+            },
+            "chapters": {
+                "label": "Метаданыя раздзелаў, якія ўбудоўваюцца ў экспартаваныя запісы"
+            }
+        },
+        "preview": {
+            "label": "Канфігурацыя перадпрагляду",
+            "description": "Налады якасці перадпрагляду запісаў, які паказваецца ў інтэрфейсе.",
+            "quality": {
+                "label": "Якасць перадпрагляду",
+                "description": "Узровень якасці перадпрагляду (very_low, low, medium, high, very_high)."
+            }
+        },
+        "enabled_in_config": {
+            "label": "Зыходны стан запісу",
+            "description": "Паказвае, ці быў запіс уключаны ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+        }
+    },
+    "review": {
+        "label": "Разгляд",
+        "description": "Налады, якія кіруюць абвесткамі, дэтэктаваннямі і зводкамі разгляду GenAI для інтэрфейсу і сховішча гэтай камеры.",
+        "alerts": {
+            "label": "Канфігурацыя абвестак",
+            "description": "Налады таго, якія аб'екты пад адсочваннем ствараюць абвесткі і як абвесткі захоўваюцца.",
+            "enabled": {
+                "label": "Уключыць абвесткі",
+                "description": "Уключыць або адключыць стварэнне абвестак для гэтай камеры."
+            },
+            "labels": {
+                "label": "Меткі абвестак",
+                "description": "Спіс метак аб'ектаў, якія лічацца абвесткамі (напрыклад: car, person)."
+            },
+            "required_zones": {
+                "label": "Патрэбныя зоны",
+                "description": "Зоны, у якія мусіць увайсці аб'ект, каб лічыцца абвесткай. Пакіньце пустым, каб дазволіць любую зону."
+            },
+            "enabled_in_config": {
+                "label": "Зыходны стан абвестак",
+                "description": "Адсочвае, ці былі абвесткі ўключаны ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+            },
+            "cutoff_time": {
+                "label": "Час завяршэння абвесткі",
+                "description": "Секунд чакання пасля спынення актыўнасці, што выклікае абвесткі, перад завяршэннем абвесткі."
+            }
+        },
+        "detections": {
+            "label": "Канфігурацыя дэтэктаванняў",
+            "description": "Налады таго, якія аб'екты пад адсочваннем ствараюць дэтэктаванні (не абвесткі) і як дэтэктаванні захоўваюцца.",
+            "enabled": {
+                "label": "Уключыць дэтэктаванні",
+                "description": "Уключыць або адключыць падзеі дэтэктавання для гэтай камеры."
+            },
+            "labels": {
+                "label": "Меткі дэтэктаванняў",
+                "description": "Спіс метак аб'ектаў, якія лічацца падзеямі дэтэктавання."
+            },
+            "required_zones": {
+                "label": "Патрэбныя зоны",
+                "description": "Зоны, у якія мусіць увайсці аб'ект, каб лічыцца дэтэктаваннем. Пакіньце пустым, каб дазволіць любую зону."
+            },
+            "cutoff_time": {
+                "label": "Час завяршэння дэтэктавання",
+                "description": "Секунд чакання пасля спынення актыўнасці, што выклікае дэтэктаванні, перад завяршэннем дэтэктавання."
+            },
+            "enabled_in_config": {
+                "label": "Зыходны стан дэтэктаванняў",
+                "description": "Адсочвае, ці былі дэтэктаванні ўключаны ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+            }
+        },
+        "genai": {
+            "label": "Канфігурацыя GenAI",
+            "description": "Кіруе выкарыстаннем generative AI для стварэння апісанняў і зводак элементаў разгляду.",
+            "enabled": {
+                "label": "Уключыць апісанні GenAI",
+                "description": "Уключыць або адключыць створаныя GenAI апісанні і зводкі для элементаў разгляду."
+            },
+            "alerts": {
+                "label": "Уключыць GenAI для абвестак",
+                "description": "Выкарыстоўваць GenAI для стварэння апісанняў элементаў-абвестак."
+            },
+            "detections": {
+                "label": "Уключыць GenAI для дэтэктаванняў",
+                "description": "Выкарыстоўваць GenAI для стварэння апісанняў элементаў-дэтэктаванняў."
+            },
+            "image_source": {
+                "label": "Крыніца відарысаў для разгляду",
+                "description": "Крыніца відарысаў, якія адпраўляюцца ў GenAI («preview» або «recordings»). «recordings» дае кадры вышэйшай якасці, але расходуе больш такенаў."
+            },
+            "additional_concerns": {
+                "label": "Дадатковыя заўвагі",
+                "description": "Спіс дадатковых заўваг або нататак, якія GenAI мусіць улічваць пры ацэнцы актыўнасці на гэтай камеры."
+            },
+            "debug_save_thumbnails": {
+                "label": "Захоўваць мініяцюры",
+                "description": "Захоўваць паменшаныя выявы, якія адпраўляюцца правайдару GenAI, для адладкі і разгляду."
+            },
+            "enabled_in_config": {
+                "label": "Зыходны стан GenAI",
+                "description": "Адсочвае, ці быў разгляд праз GenAI уключаны ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+            },
+            "preferred_language": {
+                "label": "Пажаданая мова",
+                "description": "Пажаданая мова, якую запытваць у правайдара GenAI для створаных адказаў."
+            },
+            "activity_context_prompt": {
+                "label": "Прампт кантэксту актыўнасці",
+                "description": "Уласны прампт, які апісвае, якая актыўнасць падазроная, а якая не, каб даць кантэкст для зводак GenAI."
+            }
+        }
+    },
+    "semantic_search": {
+        "label": "Семантычны пошук",
+        "description": "Налады семантычнага пошуку, які будуе і запытвае ўбудаванні аб'ектаў, каб знаходзіць падобныя элементы.",
+        "triggers": {
+            "label": "Трыгеры",
+            "description": "Дзеянні і ўмовы супадзення для трыгераў семантычнага пошуку гэтай камеры.",
+            "friendly_name": {
+                "label": "Зразумелая назва",
+                "description": "Неабавязковая зразумелая назва гэтага трыгера для інтэрфейсу."
+            },
+            "enabled": {
+                "label": "Уключыць гэты трыгер",
+                "description": "Уключыць або адключыць гэты трыгер семантычнага пошуку."
+            },
+            "type": {
+                "label": "Тып трыгера",
+                "description": "Тып трыгера: «thumbnail» (супадзенне па відарысе) або «description» (супадзенне па тэксце)."
+            },
+            "data": {
+                "label": "Змест трыгера",
+                "description": "Тэкставая фраза або ID паменшанай выявы для супастаўлення з аб'ектамі пад адсочваннем."
+            },
+            "threshold": {
+                "label": "Парог трыгера",
+                "description": "Мінімальны бал падабенства (0-1), патрэбны для спрацоўвання гэтага трыгера."
+            },
+            "actions": {
+                "label": "Дзеянні трыгера",
+                "description": "Спіс дзеянняў пры спрацоўванні трыгера (notification, sub_label, attribute)."
+            }
+        }
+    },
+    "snapshots": {
+        "label": "Здымкі",
+        "description": "Налады здымкаў аб'ектаў пад адсочваннем, створаных праз API, для гэтай камеры.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць здымкі",
+            "description": "Уключыць або адключыць захаванне здымкаў для гэтай камеры."
+        },
+        "timestamp": {
+            "label": "Накладанне меткі часу",
+            "description": "Накладаць метку часу на здымкі з API."
+        },
+        "bounding_box": {
+            "label": "Накладанне абмяжавальнага прамавугольніка",
+            "description": "Маляваць абмяжавальныя прамавугольнікі аб'ектаў пад адсочваннем на здымках з API."
+        },
+        "crop": {
+            "label": "Абразаць здымак",
+            "description": "Абразаць здымкі з API па абмяжавальным прамавугольніку выяўленага аб'екта."
+        },
+        "required_zones": {
+            "label": "Патрэбныя зоны",
+            "description": "Зоны, у якія мусіць увайсці аб'ект, каб быў захаваны здымак."
+        },
+        "height": {
+            "label": "Вышыня здымка",
+            "description": "Вышыня (у пікселях), да якой змяняюцца здымкі з API. Пакіньце пустым, каб захаваць зыходны памер."
+        },
+        "retain": {
+            "label": "Захоўванне здымкаў",
+            "description": "Налады захоўвання здымкаў, у тым ліку прадвызначаныя дні і перавызначэнні для асобных аб'ектаў.",
+            "default": {
+                "label": "Прадвызначанае захоўванне",
+                "description": "Прадвызначаная колькасць дзён захоўвання здымкаў."
+            },
+            "objects": {
+                "label": "Захоўванне па аб'ектах",
+                "description": "Перавызначэнні дзён захоўвання здымкаў для асобных аб'ектаў."
+            }
+        },
+        "quality": {
+            "label": "Якасць здымка",
+            "description": "Якасць кадавання захаваных здымкаў (0-100)."
+        }
+    },
+    "timestamp_style": {
+        "label": "Стыль меткі часу",
+        "description": "Параметры афармлення метак часу на здымках і ў адладачным выглядзе.",
+        "position": {
+            "label": "Становішча меткі часу",
+            "description": "Становішча меткі часу на відарысе (tl/tr/bl/br)."
+        },
+        "format": {
+            "label": "Фармат меткі часу",
+            "description": "Радок фармату даты і часу для метак часу (коды фармату datetime з Python)."
+        },
+        "color": {
+            "label": "Колер меткі часу",
+            "description": "Значэнні RGB для тэксту меткі часу (усе значэнні 0-255).",
+            "red": {
+                "label": "Чырвоны",
+                "description": "Чырвоная складовая (0-255) колеру меткі часу."
+            },
+            "green": {
+                "label": "Зялёны",
+                "description": "Зялёная складовая (0-255) колеру меткі часу."
+            },
+            "blue": {
+                "label": "Сіні",
+                "description": "Сіняя складовая (0-255) колеру меткі часу."
+            }
+        },
+        "thickness": {
+            "label": "Таўшчыня меткі часу",
+            "description": "Таўшчыня ліній тэксту меткі часу."
+        },
+        "effect": {
+            "label": "Эфект меткі часу",
+            "description": "Візуальны эфект тэксту меткі часу (none, solid, shadow)."
+        }
+    },
+    "best_image_timeout": {
+        "label": "Тайм-аўт лепшага відарыса",
+        "description": "Колькі чакаць відарыс з найвышэйшым балам пэўнасці."
+    },
+    "mqtt": {
+        "label": "MQTT",
+        "description": "Налады публікацыі відарысаў у MQTT.",
+        "enabled": {
+            "label": "Адпраўляць відарыс",
+            "description": "Уключыць публікацыю здымкаў аб'ектаў у топікі MQTT для гэтай камеры."
+        },
+        "timestamp": {
+            "label": "Дадаць метку часу",
+            "description": "Накладаць метку часу на відарысы, якія публікуюцца ў MQTT."
+        },
+        "bounding_box": {
+            "label": "Дадаць абмяжавальны прамавугольнік",
+            "description": "Маляваць абмяжавальныя прамавугольнікі на відарысах, якія публікуюцца праз MQTT."
+        },
+        "crop": {
+            "label": "Абразаць відарыс",
+            "description": "Абразаць відарысы, якія публікуюцца ў MQTT, па абмяжавальным прамавугольніку выяўленага аб'екта."
+        },
+        "height": {
+            "label": "Вышыня відарыса",
+            "description": "Вышыня (у пікселях), да якой змяняюцца відарысы, што публікуюцца праз MQTT."
+        },
+        "required_zones": {
+            "label": "Патрэбныя зоны",
+            "description": "Зоны, у якія мусіць увайсці аб'ект, каб відарыс быў апублікаваны ў MQTT."
+        },
+        "quality": {
+            "label": "Якасць JPEG",
+            "description": "Якасць JPEG для відарысаў, якія публікуюцца ў MQTT (0-100)."
+        }
+    },
+    "notifications": {
+        "label": "Апавяшчэнні",
+        "description": "Налады ўключэння апавяшчэнняў для гэтай камеры і кіравання імі.",
+        "enabled": {
+            "label": "Уключыць апавяшчэнні",
+            "description": "Уключыць або адключыць апавяшчэнні для гэтай камеры."
+        },
+        "email": {
+            "label": "Адрас эл. пошты для апавяшчэнняў",
+            "description": "Адрас эл. пошты для push-апавяшчэнняў або патрэбны некаторым правайдарам апавяшчэнняў."
+        },
+        "cooldown": {
+            "label": "Перыяд астывання",
+            "description": "Перыяд астывання (у секундах) паміж апавяшчэннямі, каб не спамліць атрымальнікаў."
+        },
+        "enabled_in_config": {
+            "label": "Зыходны стан апавяшчэнняў",
+            "description": "Паказвае, ці былі апавяшчэнні ўключаны ў зыходнай статычнай канфігурацыі."
+        }
+    },
+    "onvif": {
+        "label": "ONVIF",
+        "description": "Налады злучэння ONVIF і аўтаадсочвання PTZ для гэтай камеры.",
+        "host": {
+            "label": "Хост ONVIF",
+            "description": "Хост (і неабавязковая схема) сэрвісу ONVIF для гэтай камеры."
+        },
+        "port": {
+            "label": "Порт ONVIF",
+            "description": "Нумар порта сэрвісу ONVIF."
+        },
+        "user": {
+            "label": "Імя карыстальніка ONVIF",
+            "description": "Імя карыстальніка для праверкі сапраўднасці ONVIF. Некаторыя прылады патрабуюць уліковы запіс адміністратара."
+        },
+        "password": {
+            "label": "Пароль ONVIF",
+            "description": "Пароль для праверкі сапраўднасці ONVIF."
+        },
+        "tls_insecure": {
+            "label": "Адключыць праверку TLS",
+            "description": "Прапускаць праверку TLS і адключыць digest-аўтарызацыю для ONVIF (небяспечна, толькі ў давераных сетках)."
+        },
+        "profile": {
+            "label": "Профіль ONVIF",
+            "description": "Пэўны медыяпрофіль ONVIF для кіравання PTZ, які вызначаецца па токене або назве. Калі не зададзены, аўтаматычна выбіраецца першы профіль са слушнай канфігурацыяй PTZ."
+        },
+        "autotracking": {
+            "label": "Аўтаадсочванне",
+            "description": "Аўтаматычна адсочваць рухомыя аб'екты і трымаць іх у цэнтры кадра з дапамогай рухаў камеры PTZ.",
+            "enabled": {
+                "label": "Уключыць аўтаадсочванне",
+                "description": "Уключыць або адключыць аўтаматычнае адсочванне выяўленых аб'ектаў камерай PTZ."
+            },
+            "calibrate_on_startup": {
+                "label": "Каліброўка пры запуску",
+                "description": "Вымяраць хуткасць матораў PTZ пры запуску, каб павысіць дакладнасць адсочвання. Пасля каліброўкі Frigate абновіць канфігурацыю значэннем movement_weights."
+            },
+            "zooming": {
+                "label": "Рэжым маштабавання",
+                "description": "Кіраванне маштабаваннем: disabled (толькі паварот і нахіл), absolute (найбольш сумяшчальны) або relative (адначасовыя паварот, нахіл і маштабаванне)."
+            },
+            "zoom_factor": {
+                "label": "Каэфіцыент маштабавання",
+                "description": "Кіраванне ўзроўнем набліжэння да аб'ектаў пад адсочваннем. Меншыя значэнні пакідаюць больш сцэны ў кадры, большыя набліжаюць мацней, але могуць згубіць адсочванне. Значэнні ад 0,1 да 0,75."
+            },
+            "track": {
+                "label": "Аб'екты пад адсочваннем",
+                "description": "Спіс тыпаў аб'ектаў, якія мусяць запускаць аўтаадсочванне."
+            },
+            "required_zones": {
+                "label": "Патрэбныя зоны",
+                "description": "Аб'екты мусяць увайсці ў адну з гэтых зон, перш чым пачнецца аўтаадсочванне."
+            },
+            "return_preset": {
+                "label": "Прэсет вяртання",
+                "description": "Назва прэсета ONVIF, наладжанага ў прашыўцы камеры, да якога вярнуцца пасля заканчэння адсочвання."
+            },
+            "timeout": {
+                "label": "Тайм-аўт вяртання",
+                "description": "Чакаць столькі секунд пасля страты адсочвання, перш чым вярнуць камеру ў становішча прэсета."
+            },
+            "movement_weights": {
+                "label": "Вагі руху",
+                "description": "Значэнні каліброўкі, створаныя аўтаматычна пры калібраванні камеры. Не змяняйце ўручную."
+            },
+            "enabled_in_config": {
+                "label": "Зыходны стан аўтаадсочвання",
+                "description": "Унутранае поле, якое адсочвае, ці было аўтаадсочванне ўключана ў канфігурацыі."
+            }
+        },
+        "ignore_time_mismatch": {
+            "label": "Ігнараваць разыходжанне часу",
+            "description": "Ігнараваць разыходжанне сінхранізацыі часу паміж камерай і серверам Frigate пры сувязі праз ONVIF."
+        }
+    },
+    "type": {
+        "label": "Тып камеры",
+        "description": "Тып камеры"
+    },
+    "ui": {
+        "label": "Інтэрфейс камеры",
+        "description": "Парадак адлюстравання і бачнасць гэтай камеры ў інтэрфейсе. Парадак уплывае на прадвызначаную панэль. Для больш дакладнага кіравання карыстайцеся групамі камер.",
+        "order": {
+            "label": "Парадак у інтэрфейсе",
+            "description": "Лічбавы парадак сартавання камеры ў інтэрфейсе (прадвызначаная панэль і спісы). Большыя лікі ідуць пазней."
+        },
+        "dashboard": {
+            "label": "Паказваць на панэлі жывога прагляду",
+            "description": "Ці бачная гэта камера на прадвызначанай панэлі «Усе камеры». Камера застаецца даступнай усюды ў інтэрфейсе, у тым ліку ў групах камер і наладах."
+        },
+        "review": {
+            "label": "Паказваць у разглядзе",
+            "description": "Ці бачная гэта камера ў разглядзе (старонка разгляду і яе фільтр камер, разгляд руху і выгляд гісторыі)."
+        }
+    },
+    "webui_url": {
+        "label": "URL камеры",
+        "description": "URL для пераходу да камеры непасрэдна са старонкі сістэмы"
+    },
+    "profiles": {
+        "label": "Профілі",
+        "description": "Найменаваныя профілі канфігурацыі з частковымі перавызначэннямі, якія можна ўключаць падчас працы."
+    },
+    "enabled_in_config": {
+        "label": "Зыходны стан камеры",
+        "description": "Захоўваць зыходны стан камеры."
+    }
+}