Compare commits

..
9 Commits
Author SHA1 Message Date
Josh HawkinsandGitHub 6fe7d68fe7 stop creating a config subscriber per capture thread (#24002) 2026-08-15 14:24:00 -06:00
Josh HawkinsandGitHub 8731df9ce3 Guard lookups when adding/deleting cameras at runtime (#23994)
* Guard object processor queue handlers against unknown cameras

* Skip embeddings post processing for removed cameras

* End review segments for removed cameras

* Drop queued autotracker moves for removed cameras

* Release tracked event thumbnails when skipping a removed camera

* Add locked accessors for camera states

* Read camera states through the processor accessors

* Guard output and recording paths against cameras not yet known

* Resolve camera state once in ONVIF, notification, and transcription paths
2026-08-15 06:32:47 -06:00
Ersa Oktavian RamadanandJosh Hawkins 74c932c3f5 Refactor Birdseye activity types as composable booleans (#23940)
* Add combined motion and object Birdseye mode

Add a motion_objects mode that keeps Birdseye active when motion is detected or a confirmed tracked object is present, including stationary objects.

Wire the mode through configuration, runtime commands, API schemas, documentation, and UI labels. Exclude false-positive trackers and add regression coverage for Birdseye activation and MQTT validation.

* Refactor Birdseye activity types as booleans

Replace combination-specific Birdseye modes with composable boolean activity types for motion, active objects, stationary objects, and continuous display.

Preserve legacy single-mode configuration and MQTT inputs, support canonical comma-separated MQTT combinations, and allow scalar YAML values to be replaced by nested settings through the config API.

* Preserve OpenVINO config translations

Regenerate the configuration translations with the OpenVINO detector schema available so the unrelated production detector labels remain intact.

* Preserve partial Birdseye mode overrides

Allow an empty activity selection with a canonical NONE MQTT state so partial camera and profile overrides can disable inherited flags without failing validation.

Add regression coverage for camera and profile inheritance, document the NONE contract, and keep the generated schema fixture scoped to Birdseye.

* Address Birdseye activity review feedback

Move scalar mode compatibility into the 0.18-1 config migration and reject empty activity selections instead of publishing a NONE state.

Pass activity signals through a frozen dataclass, preserve existing active-object tracker behavior, and require confirmed stationary objects. Revert the generic YAML mutation and cover migration, inheritance, MQTT, and activation regressions.

* Move Birdseye migration to 0.19

Use the 0.19-0 configuration revision for converting scalar Birdseye modes to composable activity flags, and update the migration regression coverage accordingly.

* Remove Birdseye migration test

Drop the dedicated config migration test as requested during review while retaining the 0.19-0 migration implementation.
2026-08-14 10:05:08 -05:00
Josh Hawkins a0042b8d7f Fix birdseye layout overlap with mixed landscape/portrait cameras (#22917)
* fix birdseye layout calculation

replace the two pass layout with a single pass pixel space algorithm

* add test
2026-08-14 10:05:08 -05:00
Nicolas MowenandJosh Hawkins 659d26658b Don't require object type for parameter in categorized names tool 2026-08-14 10:05:08 -05:00
6c47bbfbbc Dynamically resolve Intel NPU (#23761)
* Add support for newer Intel NPU busy time counter

* Resolve Intel NPU device dynamically

---------

Co-authored-by: Filious Louis <1417132+fjlouis@users.noreply.github.com>
2026-08-14 10:05:08 -05:00
DoFabienandJosh Hawkins c4d53484b7 Improve recording timeline and VOD query performance (#23862)
* Improve recording timeline and VOD query performance

* Add recording query boundary tests
2026-08-14 10:05:08 -05:00
Nicolas MowenandJosh Hawkins 928dac506a GenAI Chat Prompt Refinements (#23864)
* Prompt refactoring and optimization

* Update spec
2026-08-14 10:05:08 -05:00
Nicolas MowenandJosh Hawkins c1bde8ca20 Update to 0.19 2026-08-14 10:05:08 -05:00
333 changed files with 2754 additions and 19916 deletions
+1 -1
View File
@@ -1,7 +1,7 @@
default_target: local
COMMIT_HASH := $(shell git log -1 --pretty=format:"%h"|tail -1)
VERSION = 0.18.0
VERSION = 0.19.0
IMAGE_REPO ?= ghcr.io/blakeblackshear/frigate
GITHUB_REF_NAME ?= $(shell git rev-parse --abbrev-ref HEAD)
BOARDS= #Initialized empty
+11 -5
View File
@@ -251,11 +251,17 @@ birdseye:
# Optional: Encoding quality of the mpeg1 feed (default: shown below)
# 1 is the highest quality, and 31 is the lowest. Lower quality feeds utilize less CPU resources.
quality: 8
# Optional: Mode of the view. Available options are: objects, motion, and continuous
# objects - cameras are included if they have had a tracked object within the last 30 seconds
# motion - cameras are included if motion was detected in the last 30 seconds
# continuous - all cameras are included always
mode: objects
# Optional: Activity types that include cameras in Birdseye (default: shown below)
# Multiple activity types can be enabled at the same time.
mode:
# Optional: All cameras are included always (default: shown below)
continuous: False
# Optional: Cameras are included if motion was detected in the last 30 seconds (default: shown below)
motion: False
# Optional: Cameras are included if they have had an active tracked object within the last 30 seconds (default: shown below)
objects: True
# Optional: Cameras are included while they have a stationary tracked object (default: shown below)
stationary_objects: False
# Optional: Threshold for camera activity to stop showing camera (default: shown below)
inactivity_threshold: 30
# Optional: Configure the birdseye layout
+17 -13
View File
@@ -18,13 +18,14 @@ Each camera tile in Birdseye is composed from the frames of the stream assigned
## Birdseye Behavior
### Birdseye Modes
### Birdseye Activity Types
Birdseye offers different modes to customize which cameras show under which circumstances.
Birdseye offers independent activity types that control when cameras are shown. Multiple activity types can be enabled together.
- **continuous:** All cameras are always included
- **motion:** Cameras that have detected motion within the last 30 seconds are included
- **objects:** Cameras that have tracked an active object within the last 30 seconds are included
- **continuous:** The camera is always included
- **motion:** The camera is included when motion was detected within the last 30 seconds
- **objects:** The camera is included when an active object was tracked within the last 30 seconds
- **stationary_objects:** The camera is included while a stationary object is tracked
### Custom Birdseye Icon
@@ -39,27 +40,30 @@ To include a camera in Birdseye view only for specific circumstances, or exclude
**Global settings:** Navigate to <NavPath path="Settings > System > Birdseye" /> to configure the default Birdseye behavior for all cameras.
**Per-camera overrides:** Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Birdseye" /> to override the mode or disable Birdseye for a specific camera.
**Per-camera overrides:** Navigate to <NavPath path="Settings > Camera configuration > Birdseye" /> to override the activity types or disable Birdseye for a specific camera.
| Field | Description |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| **Enable Birdseye** | Whether this camera appears in Birdseye view |
| **Tracking mode** | When to show the camera: `continuous`, `motion`, or `objects` |
| Field | Description |
| ---------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| **Enable Birdseye** | Whether this camera appears in Birdseye view |
| **Activity types** | Conditions that determine when to show the camera |
</TabItem>
<TabItem value="yaml">
```yaml {8-10,12-14}
```yaml {8-11,13-15}
# Include all cameras by default in Birdseye view
birdseye:
enabled: True
mode: continuous
mode:
continuous: True
cameras:
front:
# Only include the "front" camera in Birdseye view when objects are detected
birdseye:
mode: objects
mode:
continuous: False
objects: True
back:
# Exclude the "back" camera from Birdseye view
birdseye:
+5 -9
View File
@@ -59,17 +59,13 @@ Running Generative AI models on CPU is not recommended, as high inference times
### Recommended Local Models
#### Vision models
You must use a vision-capable model with Frigate. The following models are recommended for local deployment of the `descriptions` and `chat` roles:
| Model | Notes |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `qwen3-vl` | Strong visual and situational understanding, enhanced ability to identify smaller objects and interactions with object. |
| `qwen3.6`/`qwen3.8` | Strong situational understanding, but missing DeepStack from qwen3-vl leading to worse performance for identifying objects in people's hand and other small details. |
| `gemma4` | Strong situational understanding, sometimes resorts to more vague terms like 'interacts' instead of assigning a specific action. |
#### Embedding models
| Model | Notes |
| ---------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `qwen3-vl` | Strong visual and situational understanding, enhanced ability to identify smaller objects and interactions with object. |
| `qwen3.6` | Strong situational understanding, but missing DeepStack from qwen3-vl leading to worse performance for identifying objects in people's hand and other small details. |
| `gemma4` | Strong situational understanding, sometimes resorts to more vague terms like 'interacts' instead of assigning a specific action. |
The `embeddings` role needs a different kind of model. Text queries are matched against the stored image embeddings, so the model must be trained to place images and text into the same vector space. A chat or description model will still return vectors when asked, but those vectors are not trained for retrieval and text searches will return poor matches with no error to indicate why.
@@ -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`, `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.
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.
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 vehicle tracked object.
- 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/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 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.
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.
:::
@@ -86,7 +86,7 @@ cameras:
</TabItem>
</ConfigTabs>
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.
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.
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 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`.
- **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`.
- **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 vehicles 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 `car` or `motorcycle` but you don't want Frigate to run LPR for that camera, disable LPR at the camera level:
<ConfigTabs>
<TabItem value="ui">
@@ -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 vehicle and the `license_plate` in the snapshots on the Frigate+ website, even if the vehicle 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 `car` / `motorcycle` and the `license_plate` in the snapshots on the Frigate+ website, even if the car 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 vehicle objects?</>}>
<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?</>}>
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.
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.
</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 vehicle's 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 `car` or `motorcycle` 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 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.
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.
</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 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.
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.
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.
+1 -1
View File
@@ -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 pass a validation check and 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 match the setup recording retention policy.
:::tip
+9 -8
View File
@@ -555,20 +555,21 @@ Topic with current state of Birdseye for a camera. Published values are `ON` and
### `frigate/<camera_name>/birdseye_mode/set`
Topic to set Birdseye mode for a camera. Birdseye offers different modes to customize under which circumstances the camera is shown.
Topic to set the Birdseye activity types for a camera. Send one uppercase activity type or combine multiple types with commas, for example `MOTION,OBJECTS,STATIONARY_OBJECTS`.
_Note: Changing the value from `CONTINUOUS` -> `MOTION | OBJECTS` will take up to 30 seconds for
_Note: Changing the value from `CONTINUOUS` to non-continuous activity types will take up to 30 seconds for
the camera to be removed from the view._
| Command | Description |
| ------------ | ----------------------------------------------------------------- |
| `CONTINUOUS` | Always included |
| `MOTION` | Show when detected motion within the last 30 seconds are included |
| `OBJECTS` | Shown if an active object tracked within the last 30 seconds |
| Command | Description |
| -------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| `CONTINUOUS` | Always included |
| `MOTION` | Shown if motion was detected within the last 30 seconds |
| `OBJECTS` | Shown if an active object was tracked within the last 30 seconds |
| `STATIONARY_OBJECTS` | Shown while a stationary object is tracked |
### `frigate/<camera_name>/birdseye_mode/state`
Topic with current state of the Birdseye mode for a camera. Published values are `CONTINUOUS`, `MOTION`, `OBJECTS`.
Topic with the current Birdseye activity types for a camera. Multiple enabled types are published as a comma-separated value in the order `OBJECTS`, `MOTION`, `STATIONARY_OBJECTS`, `CONTINUOUS`.
### `frigate/<camera_name>/notifications/set`
+5 -7
View File
@@ -66,19 +66,17 @@ 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 (or: No new valid recording segments were created / No valid segments created since last invalid segment) for <camera> in the last 120s">
<FaqItem id="no-new-recording-segments" question="No new recording segments were created for <camera> in the last 120s">
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.
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).
See [Recordings: no new recording segments were created](/troubleshooting/recordings#no-new-recording-segments-were-created).
See [Recordings: the record stream isn't connecting](/troubleshooting/recordings#the-record-stream-isnt-connecting).
</FaqItem>
<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">
<FaqItem id="invalid-or-missing-video-stream-in-segment" question="Invalid or missing video stream in segment. Discarding.">
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).
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.
</FaqItem>
+1 -41
View File
@@ -3,31 +3,7 @@ id: cpu
title: High CPU Usage
---
High CPU usage can impact Frigate's performance and responsiveness. This guide explains how to interpret the CPU values Frigate reports and outlines the most effective configuration changes to help reduce CPU consumption and optimize resource usage.
## Understanding Frigate's Reported CPU Usage
Frigate's CPU percentages often look much higher than what the host reports. Usually both numbers are correct and are simply measured against different denominators, so confirm you actually have a problem before tuning anything.
### Per-process values are relative to a single core
The values Frigate reports for FFmpeg, capture, detect, detector, and other processes follow the same convention as `top`: 100% means one CPU core is fully saturated, not that the whole system is saturated. A multithreaded process such as FFmpeg can legitimately report well over 100%.
Host and hypervisor tools instead report a percentage of the machine's total capacity across all cores. This includes `docker stats`, the `htop` summary, the Proxmox summary graph, the Unraid dashboard, Synology Resource Monitor, and Home Assistant's system monitor sensors. To reconcile the two:
```
host percentage ≈ (sum of Frigate's process percentages) / (number of cores)
```
On a 4 core system, an FFmpeg process reporting 100% is consuming one quarter of the machine, so the host will show roughly 25 to 30% once the remaining Frigate processes are included. That same 100% on a 16 core system is about 6%. Frigate's own warning thresholds use the per-core convention as well, so an FFmpeg process is flagged at 20% of a single core, not 20% of the system.
### Instantaneous samples and averages measure different things
Frigate collects stats every 15 seconds, and the `cpu` value covers only the interval since the previous collection. The `cpu_average` value in the stats API and MQTT payload is the average across the entire life of the process, and it is what the high CPU usage warnings are based on. Host dashboards generally plot data averaged over a longer window, so a single Frigate sample can show a peak that a host graph never displays. A process that has just started, such as FFmpeg after a camera reconnect, reports 0 until it has been sampled twice.
### The system-wide value depends on what the container can see
The system CPU value is read from `/proc/stat`. Under Docker that file belongs to the host, so the value covers the entire machine including workloads unrelated to Frigate, and it will not match `docker stats` for the Frigate container. Under an LXC container, lxcfs virtualizes `/proc/stat` and the value reflects only the cores assigned to the container. In a virtual machine, the guest sees only its assigned vCPUs while the hypervisor divides by every physical thread on the node, so guest and host percentages will not agree even when both are accurate.
High CPU usage can impact Frigate's performance and responsiveness. This guide outlines the most effective configuration changes to help reduce CPU consumption and optimize resource usage.
## 1. Hardware Acceleration for Video Decoding
@@ -96,19 +72,3 @@ The model you use significantly impacts detector performance. Frigate provides d
- Larger models (640x640): Slower inference, can sometimes have higher accuracy on very large objects that take up a majority of the frame.
For more detail on picking the right size, see [Choosing a model size](../configuration/object_detectors.md#choosing-a-model-size).
## 3. Reducing Detector CPU Usage
**Priority: High**
The **Detector CPU Usage** metric measures the CPU spent converting frames into the tensor format the model expects and post-processing the model's output. It does not include inference, so this value can be high even when you've configured a GPU, NPU, or Coral for object detection.
This metric scales with how many detections per second Frigate runs and how expensive each one is to prepare. Tuning [motion detection](../configuration/motion_detection) is usually the first recommendation to reduce the number of detections. Additionally, you can:
- **Lower `detect -> fps`.** 5 is the recommended value for nearly all cameras. Running at 10 doubles the frames eligible for detection and is one of the largest contributors to this metric.
- **Use a 320x320 model.** A 640x640 model has 4 times as many pixels to transpose, convert, and copy on every inference.
- **Prefer a model that takes integer input.** Models configured with `input_dtype: float` require each frame to be converted to float32 and normalized on the CPU first. Models taking `int` input, such as the tflite models used by the Edge TPU, skip that step.
- **Do not match the detect resolution to the model resolution.** The detect stream should match your camera's aspect ratio, for example `1280x720`, not the model's input size. Frigate crops and scales regions of motion itself, so an oversized detect stream only adds work.
- **Tune stationary object behavior.** Objects that never settle into a stationary state are re-detected continuously. Raising `detect -> stationary -> interval` reduces how often detection runs on objects that are already parked. See [stationary objects](../configuration/stationary_objects).
Adding [more detector instances](#multiple-detector-instances) spreads this work across more CPU cores, but does not reduce the total CPU used.
-6
View File
@@ -133,12 +133,6 @@ cameras:
height: 720
```
### What is the `version` key in my config file?
`version` records the config format that your config was last migrated to. On startup Frigate compares it against the format the running version expects, and if it is older it copies your config to `/config/backup_config.yaml`, rewrites it to the new format, and updates `version` as the final step. A config with no `version` key is assumed to predate 0.14 and is migrated from there.
Frigate manages this key for you, so do not set or edit it. Raising it makes Frigate skip migrations your config still needs, and lowering it re-runs migrations against config that has already been converted. Either can leave you with a config that no longer validates.
### Why does Frigate keep creating new tracked objects for my parked car?
Stationary tracking is designed to _prevent_ this: a parked car should remain a single tracked object rather than generating new ones. If you're repeatedly getting new tracked objects for the same car, it's likely that Frigate is losing the object and re-detecting it as a new one.
-44
View File
@@ -209,50 +209,6 @@ 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.
+47 -11
View File
@@ -1476,7 +1476,7 @@ paths:
- Classification
summary: Get custom classification attributes
description: |-
**Access:** Authenticated user with access to all cameras.
**Access:** Admin role required.
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:
- frigateUserAuth: []
x-required-role: all_cameras
- frigateAdminAuth: []
x-required-role: admin
/classification/{name}/train:
get:
tags:
@@ -2308,15 +2308,15 @@ paths:
$ref: '#/components/schemas/HTTPValidationError'
security:
- frigateUserAuth: []
x-required-role: camera
description: '**Access:** Authenticated user with access to the referenced camera.'
x-required-role: any
description: '**Access:** Any authenticated user.'
/review/summarize/start/{start_ts}/end/{end_ts}:
post:
tags:
- Review
summary: Generate Review Summary
description: |-
**Access:** Authenticated user with access to all cameras.
**Access:** Admin role required.
Use GenAI to summarize review items over a period of time.
operationId:
@@ -2347,8 +2347,8 @@ paths:
schema:
$ref: '#/components/schemas/HTTPValidationError'
security:
- frigateUserAuth: []
x-required-role: all_cameras
- frigateAdminAuth: []
x-required-role: admin
/:
get:
tags:
@@ -2946,6 +2946,44 @@ paths:
- frigateUserAuth: []
x-required-role: any
description: '**Access:** Any authenticated user.'
/categorized_object_names:
get:
tags:
- App
summary: Get known object names by object type
description: |-
**Access:** Any authenticated user.
Returns the sub labels and attributes this install can attach,
grouped by object type. Unlike /sub_labels, which reflects what has already been
detected, this reads the config and model files, so it covers recognized face
names, named license plates, custom object classification categories, and the
detector attributes of tracked objects.
operationId: categorized_object_names_categorized_object_names_get
parameters:
- name: object_type
in: query
required: false
schema:
anyOf:
- type: string
- type: 'null'
title: Object Type
responses:
'200':
description: Successful Response
content:
application/json:
schema: {}
'422':
description: Validation Error
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/HTTPValidationError'
security:
- frigateUserAuth: []
x-required-role: any
/audio_labels:
get:
tags:
@@ -7109,9 +7147,7 @@ paths:
schema:
$ref: '#/components/schemas/DebugReplayStartResponse'
'400':
description: Invalid camera or time range
'404':
description: No recordings in the requested time range
description: Invalid camera, time range, or no recordings
'409':
description: A replay session is already active
'422':
+23
View File
@@ -71,6 +71,7 @@ from frigate.util.config import (
find_config_file,
redact_credential,
)
from frigate.util.object_names import get_categorized_object_names
from frigate.util.schema import get_config_schema
from frigate.util.services import (
get_nvidia_driver_info,
@@ -1313,6 +1314,28 @@ def get_sub_labels(
return JSONResponse(content=sub_labels)
@router.get(
"/categorized_object_names",
dependencies=[Depends(allow_any_authenticated())],
summary="Get known object names by object type",
description="""Returns the sub labels and attributes this install can attach,
grouped by object type. Unlike /sub_labels, which reflects what has already been
detected, this reads the config and model files, so it covers recognized face
names, named license plates, custom object classification categories, and the
detector attributes of tracked objects.""",
)
def categorized_object_names(
request: Request,
object_type: str | None = None,
allowed_cameras: list[str] = Depends(get_allowed_cameras_for_filter),
):
return JSONResponse(
content=get_categorized_object_names(
request.app.frigate_config, allowed_cameras, object_type
)
)
@router.get("/audio_labels", dependencies=[Depends(allow_any_authenticated())])
def get_audio_labels():
labels = load_labels("/audio-labelmap.txt", prefill=521)
+4 -26
View File
@@ -83,9 +83,9 @@ def require_admin_by_default():
"/nvinfo",
"/labels",
"/sub_labels",
"/categorized_object_names",
"/plus/models",
"/recognized_license_plates",
"/classification/attributes",
"/timeline",
"/timeline/hourly",
"/recordings/storage",
@@ -972,7 +972,6 @@ def delete_user(request: Request, username: str):
summary="Update user password",
description="Updates a user's password. Users can only change their own password unless they have admin role. Requires the current password to verify identity for non-admin users. Password must be at least 12 characters long. If user changes their own password, a new JWT cookie is automatically issued.",
)
@limiter.limit(limit_value=rateLimiter.get_limit)
async def update_password(
request: Request,
username: str,
@@ -986,11 +985,10 @@ async def update_password(
current_username = current_user.get("username")
current_role = current_user.get("role")
# Only admins may target another account. This has to cover every non-admin
# role rather than just viewer, since custom roles are arbitrary names
if current_role != "admin" and current_username != username:
# viewers can only change their own password
if current_role == "viewer" and current_username != username:
raise HTTPException(
status_code=403, detail="Users can only update their own password"
status_code=403, detail="Viewers can only update their own password"
)
HASH_ITERATIONS = request.app.frigate_config.auth.hash_iterations
@@ -1254,23 +1252,3 @@ async def get_allowed_cameras_for_filter(request: Request):
all_camera_names = set(request.app.frigate_config.cameras.keys())
roles_dict = request.app.frigate_config.auth.roles
return User.get_allowed_cameras(role, roles_dict, all_camera_names)
async def require_full_camera_access(
request: Request,
allowed_cameras: list[str] = Depends(get_allowed_cameras_for_filter),
):
"""Dependency for endpoints returning data that spans every camera.
Some responses cannot be meaningfully scoped to a subset of cameras, so
rather than filter them the endpoint is limited to callers who can already
see every camera. Admin and viewer always qualify; a custom role qualifies
only when its camera list covers all configured cameras.
"""
all_camera_names = set(request.app.frigate_config.cameras.keys())
if not all_camera_names.issubset(allowed_cameras):
raise HTTPException(
status_code=403,
detail="Access to all cameras is required for this endpoint",
)
+27 -4
View File
@@ -50,6 +50,7 @@ from frigate.jobs.vlm_watch import (
stop_vlm_watch_job,
)
from frigate.models import Event
from frigate.util.object_names import get_categorized_object_names
logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -539,6 +540,11 @@ async def execute_tool(
if tool_name == "search_objects":
return await _execute_search_objects(request, arguments, allowed_cameras)
if tool_name == "get_categorized_object_names":
return JSONResponse(
content=_execute_get_categorized_object_names(request, allowed_cameras)
)
if tool_name == "find_similar_objects":
result = await _execute_find_similar_objects(
request, arguments, allowed_cameras
@@ -591,7 +597,7 @@ async def _execute_get_live_context(
try:
frame_processor = request.app.detected_frames_processor
camera_state = frame_processor.camera_states.get(camera)
camera_state = frame_processor.get_camera_state(camera)
if camera_state is None:
return {
@@ -655,7 +661,7 @@ async def _get_live_frame_image_url(
return None
try:
frame_processor = request.app.detected_frames_processor
if camera not in frame_processor.camera_states:
if frame_processor.get_camera_state(camera) is None:
return None
frame = frame_processor.get_current_frame(camera, {})
if frame is None:
@@ -717,6 +723,21 @@ async def _execute_set_camera_state(
return {"success": True, "camera": camera, "feature": feature, "value": value}
def _execute_get_categorized_object_names(
request: Request,
allowed_cameras: list[str],
) -> dict[str, Any]:
names = get_categorized_object_names(request.app.frigate_config, allowed_cameras)
if not names:
return {
"names": {},
"message": "No names configured; search by label or semantic_query.",
}
return {"names": names}
async def _execute_tool_internal(
tool_name: str,
arguments: dict[str, Any],
@@ -741,6 +762,8 @@ async def _execute_tool_internal(
except (json.JSONDecodeError, AttributeError) as e:
logger.warning(f"Failed to extract tool result: {e}")
return {"error": "Failed to parse tool result"}
elif tool_name == "get_categorized_object_names":
return _execute_get_categorized_object_names(request, allowed_cameras)
elif tool_name == "find_similar_objects":
return await _execute_find_similar_objects(request, arguments, allowed_cameras)
elif tool_name == "set_camera_state":
@@ -773,8 +796,8 @@ async def _execute_tool_internal(
else:
logger.error(
"Tool call failed: unknown tool %r. Expected one of: search_objects, find_similar_objects, "
"get_live_context, start_camera_watch, stop_camera_watch, get_profile_status, get_recap. "
"Arguments received: %s",
"get_categorized_object_names, get_live_context, start_camera_watch, stop_camera_watch, "
"get_profile_status, get_recap. Arguments received: %s",
tool_name,
json.dumps(arguments),
)
+1 -2
View File
@@ -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_full_camera_access, require_role
from frigate.api.auth import require_role
from frigate.api.defs.request.classification_body import (
AudioTranscriptionBody,
DeleteFaceImagesBody,
@@ -741,7 +741,6 @@ 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'.
+1 -11
View File
@@ -13,7 +13,6 @@ from frigate.api.auth import require_role
from frigate.api.defs.tags import Tags
from frigate.jobs.debug_replay import (
ExportDebugReplaySource,
NoRecordingsError,
RecordingDebugReplaySource,
start_debug_replay_job,
)
@@ -75,8 +74,7 @@ class DebugReplayStopResponse(BaseModel):
response_model=DebugReplayStartResponse,
status_code=202,
responses={
400: {"description": "Invalid camera or time range"},
404: {"description": "No recordings in the requested time range"},
400: {"description": "Invalid camera, time range, or no recordings"},
409: {"description": "A replay session is already active"},
},
dependencies=[Depends(require_role(["admin"]))],
@@ -115,14 +113,6 @@ async def start_debug_replay(request: Request, body: DebugReplayStartBody):
},
status_code=409,
)
except NoRecordingsError:
return JSONResponse(
content={
"success": False,
"message": "No recordings found in the selected time range",
},
status_code=404,
)
except ValueError:
logger.exception("Rejected debug replay start request")
return JSONResponse(
+2 -2
View File
@@ -1313,7 +1313,7 @@ async def set_sub_label(
if request.app.detected_frames_processor:
tracked_obj: TrackedObject = None
for state in request.app.detected_frames_processor.camera_states.values():
for state in request.app.detected_frames_processor.get_camera_states():
tracked_obj = state.tracked_objects.get(event_id)
if tracked_obj is not None:
@@ -1372,7 +1372,7 @@ async def set_plate(
if request.app.detected_frames_processor:
tracked_obj: TrackedObject = None
for state in request.app.detected_frames_processor.camera_states.values():
for state in request.app.detected_frames_processor.get_camera_states():
tracked_obj = state.tracked_objects.get(event_id)
if tracked_obj is not None:
+1 -20
View File
@@ -9,7 +9,6 @@ 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
@@ -454,22 +453,6 @@ 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())],
@@ -512,9 +495,7 @@ def download_export_case(
_stream_case_archive(exports),
media_type="application/zip",
headers={
"Content-Disposition": _content_disposition(
f"{archive_base}.zip", f"{case_id}.zip"
),
"Content-Disposition": f'attachment; filename="{archive_base}.zip"',
},
)
+7 -7
View File
@@ -575,11 +575,11 @@ async def vod_ts(
Recordings.start_time,
)
.where(
Recordings.start_time.between(start_ts, end_ts)
| Recordings.end_time.between(start_ts, end_ts)
| ((start_ts > Recordings.start_time) & (end_ts < Recordings.end_time))
Recordings.camera == camera_name,
Recordings.start_time >= start_ts - MAX_SEGMENT_DURATION,
Recordings.start_time <= end_ts,
Recordings.end_time >= start_ts,
)
.where(Recordings.camera == camera_name)
.order_by(Recordings.start_time.asc())
.iterator()
)
@@ -820,7 +820,7 @@ async def event_snapshot(
# see if the object is currently being tracked
try:
camera_states: list[CameraState] = (
request.app.detected_frames_processor.camera_states.values()
request.app.detected_frames_processor.get_camera_states()
)
for camera_state in camera_states:
if event_id in camera_state.tracked_objects:
@@ -898,7 +898,7 @@ async def event_thumbnail(
if thumbnail_bytes is None:
# see if the object is currently being tracked
try:
camera_states = request.app.detected_frames_processor.camera_states.values()
camera_states = request.app.detected_frames_processor.get_camera_states()
for camera_state in camera_states:
if event_id in camera_state.tracked_objects:
tracked_obj = camera_state.tracked_objects.get(event_id)
@@ -1127,7 +1127,7 @@ async def event_snapshot_clean(request: Request, event_id: str, download: bool =
# see if the object is currently being tracked
try:
camera_states = (
request.app.detected_frames_processor.camera_states.values()
request.app.detected_frames_processor.get_camera_states()
)
for camera_state in camera_states:
if event_id in camera_state.tracked_objects:
-102
View File
@@ -1,10 +1,8 @@
"""Notification apis."""
import ipaddress
import logging
import os
from typing import Any
from urllib.parse import urlparse
from cryptography.hazmat.primitives import serialization
from fastapi import APIRouter, Depends, Request
@@ -21,95 +19,6 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
router = APIRouter(tags=[Tags.notifications])
# Push endpoints are opaque URLs but stay well under this in practice
MAX_ENDPOINT_LENGTH = 2048
# Suffixes that only ever resolve on the local network
INTERNAL_HOST_SUFFIXES = (".local", ".localdomain", ".internal", ".home.arpa")
def _validate_push_endpoint(endpoint: Any) -> str | None:
"""Return a reason the endpoint is unusable, or None when it is valid.
Subscriptions are issued by the browser vendor's push service, so a valid
endpoint is always a public https URL. Anything else is either a broken
registration or an attempt to aim the notification sender somewhere it
should not reach.
"""
if not isinstance(endpoint, str) or not endpoint:
return "endpoint must be a url"
if len(endpoint) > MAX_ENDPOINT_LENGTH:
return "endpoint is too long"
try:
parsed = urlparse(endpoint)
port = parsed.port
except ValueError:
return "endpoint is not a valid url"
if parsed.scheme != "https":
return "endpoint must use https"
if parsed.username or parsed.password:
return "endpoint must not include credentials"
if port is not None and port != 443:
return "endpoint must use the default https port"
hostname = parsed.hostname
if not hostname:
return "endpoint must include a hostname"
try:
address = ipaddress.ip_address(hostname)
except ValueError:
address = None
if address is not None:
# A push service is never reachable at an address only this network can
# route, so anything non-global is a misconfiguration at best
if not address.is_global:
return "endpoint must not use a private address"
elif hostname == "localhost" or "." not in hostname:
return "endpoint must use a fully qualified hostname"
elif hostname.endswith(INTERNAL_HOST_SUFFIXES):
return "endpoint must not use an internal hostname"
# The subscription token lives in the path, and webpush.py assumes there is
# a separator after the host when it builds the VAPID audience
if len(parsed.path) <= 1:
return "endpoint must include a subscription path"
return None
def _validate_subscription(sub: Any) -> str | None:
"""Return a reason the subscription is unusable, or None when it is valid."""
if not isinstance(sub, dict):
return "subscription must be an object"
reason = _validate_push_endpoint(sub.get("endpoint"))
if reason:
return reason
keys = sub.get("keys")
if not isinstance(keys, dict):
return "subscription must include keys"
# WebPusher raises on a missing key, which would break every send for the
# user rather than just this registration
for name in ("p256dh", "auth"):
value = keys.get(name)
if not isinstance(value, str) or not value:
return f"subscription keys must include {name}"
return None
@router.get(
"/notifications/pubkey",
@@ -162,17 +71,6 @@ def register_notifications(request: Request, body: dict = None):
status_code=400,
)
reason = _validate_subscription(sub)
if reason:
logger.warning(
"Rejected notification registration for %s: %s", username, reason
)
return JSONResponse(
content={"success": False, "message": f"Invalid subscription: {reason}"},
status_code=400,
)
try:
User.update(notification_tokens=User.notification_tokens.append(sub)).where(
User.username == username
+2 -1
View File
@@ -25,7 +25,7 @@ from frigate.api.defs.query.recordings_query_parameters import (
)
from frigate.api.defs.response.generic_response import GenericResponse
from frigate.api.defs.tags import Tags
from frigate.const import RECORD_DIR
from frigate.const import MAX_SEGMENT_DURATION, RECORD_DIR
from frigate.models import Event, Recordings
from frigate.util.time import get_dst_transitions
@@ -243,6 +243,7 @@ async def recordings(
)
.where(
Recordings.camera == camera_name,
Recordings.start_time >= after - MAX_SEGMENT_DURATION,
Recordings.end_time >= after,
Recordings.start_time <= before,
)
+1 -8
View File
@@ -17,7 +17,6 @@ from frigate.api.auth import (
get_allowed_cameras_for_filter,
get_current_user,
require_camera_access,
require_full_camera_access,
require_role,
)
from frigate.api.defs.query.review_query_parameters import (
@@ -710,7 +709,6 @@ async def get_review(request: Request, review_id: str):
dependencies=[Depends(allow_any_authenticated())],
)
async def set_not_reviewed(
request: Request,
review_id: str,
current_user: dict = Depends(get_current_user),
):
@@ -729,8 +727,6 @@ async def set_not_reviewed(
status_code=404,
)
await require_camera_access(review.camera, request=request)
try:
user_review = UserReviewStatus.get(
UserReviewStatus.user_id == user_id,
@@ -747,12 +743,9 @@ async def set_not_reviewed(
)
# Intentionally not camera scoped, as the summary correlates each flagged event
# with overlapping activity on other cameras. Restricted to callers who can
# already see every camera, so the unscoped query discloses nothing.
@router.post(
"/review/summarize/start/{start_ts}/end/{end_ts}",
dependencies=[Depends(require_full_camera_access)],
dependencies=[Depends(require_role(["admin"]))],
description="Use GenAI to summarize review items over a period of time.",
)
def generate_review_summary(request: Request, start_ts: float, end_ts: float):
+2 -7
View File
@@ -60,11 +60,6 @@ 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
@@ -457,7 +452,7 @@ 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 self.lp_objects
obj_label in ("car", "motorcycle")
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
@@ -553,7 +548,7 @@ class CameraState:
current_best.thumbnail_data is not None
and obj.thumbnail_data is not None
and is_better_thumbnail(
obj.thumbnail_attributes,
object_type,
current_best.thumbnail_data,
obj.thumbnail_data,
self.camera_config.frame_shape,
+8 -5
View File
@@ -11,7 +11,7 @@ from frigate.camera.activity_manager import AudioActivityManager, CameraActivity
from frigate.comms.base_communicator import Communicator
from frigate.comms.runtime_state import RuntimeStatePersistence
from frigate.comms.webpush import WebPushClient
from frigate.config import BirdseyeModeEnum, FrigateConfig
from frigate.config import BirdseyeModeConfig, FrigateConfig
from frigate.config.camera.updater import (
CameraConfigUpdateEnum,
CameraConfigUpdatePublisher,
@@ -882,8 +882,9 @@ class Dispatcher:
def _on_birdseye_mode_command(self, camera_name: str, payload: str) -> None:
"""Callback for birdseye mode topic."""
if payload not in ["CONTINUOUS", "MOTION", "OBJECTS"]:
logger.info(f"Invalid birdseye_mode command: {payload}")
mode = BirdseyeModeConfig.from_mqtt_payload(payload)
if mode is None:
logger.info("Invalid birdseye_mode command: %s", payload)
return
birdseye_settings = self.config.cameras[camera_name].birdseye
@@ -892,7 +893,7 @@ class Dispatcher:
logger.info(f"Birdseye mode not enabled for {camera_name}")
return
birdseye_settings.mode = BirdseyeModeEnum(payload.lower())
birdseye_settings.mode = mode
logger.info(
f"Setting birdseye mode for {camera_name} to {birdseye_settings.mode}"
)
@@ -901,7 +902,9 @@ class Dispatcher:
CameraConfigUpdateTopic(CameraConfigUpdateEnum.birdseye, camera_name),
birdseye_settings,
)
self.publish(f"{camera_name}/birdseye_mode/state", payload, retain=True)
self.publish(
f"{camera_name}/birdseye_mode/state", mode.to_mqtt_payload(), retain=True
)
def _on_camera_notification_command(self, camera_name: str, payload: str) -> None:
"""Callback for camera level notifications topic."""
+1 -1
View File
@@ -125,7 +125,7 @@ class MqttClient(Communicator):
self.publish(
f"{camera_name}/birdseye_mode/state",
(
camera.birdseye.mode.value.upper()
camera.birdseye.mode.to_mqtt_payload()
if camera.birdseye.enabled
else "OFF"
),
+13 -13
View File
@@ -89,9 +89,7 @@ class WebPushClient(Communicator):
# notification and auth config updater
self.global_config_subscriber = ConfigSubscriber("config/")
self.config_subscriber = CameraConfigUpdateSubscriber(
self.config,
self.config.cameras,
[CameraConfigUpdateEnum.add, CameraConfigUpdateEnum.notifications],
self.config, self.config.cameras, [CameraConfigUpdateEnum.notifications]
)
self._refresh_user_cameras()
@@ -215,12 +213,12 @@ class WebPushClient(Communicator):
self.suspended_cameras[camera] = 0
self.last_camera_notification_time[camera] = 0
self._refresh_user_cameras()
if topic == "reviews":
decoded = json.loads(payload)
camera = decoded["before"]["camera"]
if not self.config.cameras[camera].notifications.enabled:
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if camera_config is None or not camera_config.notifications.enabled:
return
if self.is_camera_suspended(camera):
logger.debug(f"Notifications for {camera} are currently suspended.")
@@ -234,13 +232,14 @@ class WebPushClient(Communicator):
# ensure notifications are enabled and the specific trigger has
# notification action enabled
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if (
not self.config.cameras[camera].notifications.enabled
or name not in self.config.cameras[camera].semantic_search.triggers
camera_config is None
or not camera_config.notifications.enabled
or name not in camera_config.semantic_search.triggers
or "notification"
not in self.config.cameras[camera]
.semantic_search.triggers[name]
.actions
not in camera_config.semantic_search.triggers[name].actions
):
return
@@ -251,7 +250,9 @@ class WebPushClient(Communicator):
elif topic == "camera_monitoring":
decoded = json.loads(payload)
camera = decoded["camera"]
if not self.config.cameras[camera].notifications.enabled:
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if camera_config is None or not camera_config.notifications.enabled:
return
if self.is_camera_suspended(camera):
logger.debug(f"Notifications for {camera} are currently suspended.")
@@ -421,7 +422,6 @@ 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"])
+74 -20
View File
@@ -1,5 +1,3 @@
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel, Field
from ..base import FrigateBaseModel
@@ -8,22 +6,78 @@ __all__ = [
"BirdseyeCameraConfig",
"BirdseyeConfig",
"BirdseyeLayoutConfig",
"BirdseyeModeEnum",
"BirdseyeModeConfig",
]
BIRDSEYE_ACTIVITY_TYPES = (
"objects",
"motion",
"stationary_objects",
"continuous",
)
class BirdseyeModeEnum(str, Enum):
objects = "objects"
motion = "motion"
continuous = "continuous"
class BirdseyeModeConfig(FrigateBaseModel):
continuous: bool = Field(
default=False,
title="Continuous",
description="Always include the camera in Birdseye.",
)
motion: bool = Field(
default=False,
title="Motion",
description="Include the camera in Birdseye when motion is detected.",
)
objects: bool = Field(
default=False,
title="Active objects",
description="Include the camera in Birdseye while an active object is tracked.",
)
stationary_objects: bool = Field(
default=False,
title="Stationary objects",
description="Include the camera in Birdseye while a stationary object is tracked.",
)
@classmethod
def get_index(cls, type):
return list(cls).index(type)
def from_mqtt_payload(cls, payload: str) -> "BirdseyeModeConfig | None":
"""Create mode options from an uppercase MQTT payload."""
raw_modes = payload.split(",")
if not raw_modes or any(not mode for mode in raw_modes):
return None
@classmethod
def get(cls, index):
return list(cls)[index]
modes = [mode.lower() for mode in raw_modes]
if any(
raw_mode != mode.upper() or mode not in BIRDSEYE_ACTIVITY_TYPES
for raw_mode, mode in zip(raw_modes, modes)
):
return None
if len(modes) != len(set(modes)):
return None
return cls(**{mode: True for mode in modes})
def has_enabled_activity(self) -> bool:
"""Return whether at least one activity type is enabled."""
return any(getattr(self, activity) for activity in BIRDSEYE_ACTIVITY_TYPES)
def to_mqtt_payload(self) -> str:
"""Serialize enabled mode options for MQTT state topics."""
payload = ",".join(
activity.upper()
for activity in BIRDSEYE_ACTIVITY_TYPES
if getattr(self, activity)
)
if not payload:
raise ValueError("At least one Birdseye activity type must be enabled")
return payload
def default_birdseye_mode() -> BirdseyeModeConfig:
"""Return the default Birdseye mode configuration."""
return BirdseyeModeConfig(objects=True)
class BirdseyeLayoutConfig(FrigateBaseModel):
@@ -47,10 +101,10 @@ class BirdseyeConfig(FrigateBaseModel):
title="Enable Birdseye",
description="Enable or disable the Birdseye view feature.",
)
mode: BirdseyeModeEnum = Field(
default=BirdseyeModeEnum.objects,
title="Tracking mode",
description="Mode for including cameras in Birdseye: 'objects', 'motion', or 'continuous'.",
mode: BirdseyeModeConfig = Field(
default_factory=default_birdseye_mode,
title="Activity types",
description="Activity types that include cameras in Birdseye.",
)
restream: bool = Field(
@@ -102,10 +156,10 @@ class BirdseyeCameraConfig(BaseModel):
title="Enable Birdseye",
description="Enable or disable the Birdseye view feature.",
)
mode: BirdseyeModeEnum = Field(
default=BirdseyeModeEnum.objects,
title="Tracking mode",
description="Mode for including cameras in Birdseye: 'objects', 'motion', or 'continuous'.",
mode: BirdseyeModeConfig = Field(
default_factory=default_birdseye_mode,
title="Activity types",
description="Activity types that include cameras in Birdseye.",
)
order: int = Field(
+18 -2
View File
@@ -41,7 +41,7 @@ from .auth import AuthConfig
from .base import FrigateBaseModel
from .camera import CameraConfig, CameraLiveConfig
from .camera.audio import AudioConfig, AudioFilterConfig
from .camera.birdseye import BirdseyeConfig
from .camera.birdseye import BirdseyeConfig, BirdseyeModeConfig
from .camera.detect import DetectConfig
from .camera.ffmpeg import FfmpegConfig
from .camera.genai import GenAIConfig, GenAIRoleEnum
@@ -326,8 +326,20 @@ def verify_required_zones_exist(camera_config: CameraConfig) -> None:
def verify_profile_overrides_match_base(camera_config: CameraConfig) -> None:
"""Verify that profile zone and mask IDs reference entries defined on the base camera."""
"""Verify profile overrides against the resolved base camera configuration."""
for profile_name, profile in camera_config.profiles.items():
if profile.birdseye is not None:
overrides = profile.birdseye.mode.model_dump(exclude_unset=True)
base_mode = camera_config.birdseye.mode.model_dump()
resolved_mode = BirdseyeModeConfig.model_validate(
deep_merge(overrides, base_mode)
)
if not resolved_mode.has_enabled_activity():
raise ValueError(
f"Camera '{camera_config.name}' profile '{profile_name}' must "
"enable at least one Birdseye activity type"
)
if profile.zones:
for zone_name in profile.zones:
if zone_name not in camera_config.zones:
@@ -998,6 +1010,10 @@ class FrigateConfig(FrigateBaseModel):
self.cameras[name] = camera_config
verify_config_roles(camera_config)
if not camera_config.birdseye.mode.has_enabled_activity():
raise ValueError(
f"Camera '{name}' must enable at least one Birdseye activity type"
)
verify_valid_live_stream_names(self, camera_config)
verify_recording_segments_setup_with_reasonable_time(camera_config)
verify_zone_objects_are_tracked(camera_config)
+3 -1
View File
@@ -43,7 +43,9 @@ SECTION_STATE_TOPICS: dict[str, list[tuple[str, Callable[[Any], Any]]]] = {
("birdseye", lambda c: "ON" if c.birdseye.enabled else "OFF"),
(
"birdseye_mode",
lambda c: c.birdseye.mode.value.upper() if c.birdseye.enabled else "OFF",
lambda c: (
c.birdseye.mode.to_mqtt_payload() if c.birdseye.enabled else "OFF"
),
),
],
"detect": [("detect", lambda c: "ON" if c.detect.enabled else "OFF")],
-4
View File
@@ -44,11 +44,7 @@ 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",
@@ -1290,7 +1290,7 @@ class LicensePlateProcessingMixin:
and obj_data.get("label") != "license_plate"
):
logger.debug(
f"{camera}: Not a processing license plate for {obj_data.get('label', 'unknown')}."
f"{camera}: Not a processing license plate for non car/motorcycle object."
)
return
@@ -1367,7 +1367,7 @@ class LicensePlateProcessingMixin:
if not license_plate:
logger.debug(
f"{camera}: Detected no license plates for {obj_data.get('label', 'unknown')} object."
f"{camera}: Detected no license plates for car/motorcycle object."
)
return
@@ -83,6 +83,10 @@ class AudioTranscriptionPostProcessor(PostProcessorApi):
"""
event_id = data["event_id"]
camera_name = data["camera"]
camera_config = self.config.cameras.get(camera_name)
if camera_config is None:
return
if data_type == PostProcessDataEnum.recording:
start_ts = data["frame_time"]
@@ -104,7 +108,7 @@ class AudioTranscriptionPostProcessor(PostProcessorApi):
try:
audio_data = get_audio_from_recording(
self.config.cameras[camera_name].ffmpeg,
camera_config.ffmpeg,
camera_name,
start_ts,
end_ts,
@@ -151,7 +151,12 @@ class ObjectDescriptionProcessor(PostProcessorApi):
logger.error(f"Event {event_id} not found for description regeneration")
return
camera_config = self.config.cameras[str(event.camera)]
camera_config = self.config.cameras.get(str(event.camera))
if camera_config is None:
logger.error("Camera %s no longer exists", event.camera)
return
if not camera_config.objects.genai.enabled and not force:
logger.error(f"GenAI not enabled for camera {event.camera}")
return
@@ -137,7 +137,10 @@ class ReviewDescriptionProcessor(PostProcessorApi):
return
camera = data["after"]["camera"]
camera_config = self.config.cameras[camera]
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if camera_config is None:
return
if not camera_config.review.genai.enabled:
return
+30 -25
View File
@@ -25,31 +25,25 @@ def is_arm64_platform() -> bool:
return machine in ("aarch64", "arm64", "armv8", "armv7l")
def get_ort_session_options(model_type: str | None = None) -> ort.SessionOptions | None:
def get_ort_session_options(
is_complex_model: bool = False,
) -> ort.SessionOptions | None:
"""Get ONNX Runtime session options with appropriate settings.
Args:
model_type: Model being loaded, used to pin its graph optimization level.
is_complex_model: Whether the model needs basic optimization to avoid graph fusion issues.
Returns:
SessionOptions with a pinned optimization level, or None for default settings.
SessionOptions with appropriate optimization level, or None for default settings.
"""
# Import here to avoid circular imports
from frigate.embeddings.types import EnrichmentModelTypeEnum
if is_complex_model:
sess_options = ort.SessionOptions()
sess_options.graph_optimization_level = (
ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_BASIC
)
return sess_options
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
return None
# Import OpenVINO only when needed to avoid circular dependencies
@@ -121,6 +115,21 @@ 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
@@ -314,12 +323,6 @@ 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"})
@@ -623,7 +626,9 @@ def get_optimized_runner(
return ONNXModelRunner(
ort.InferenceSession(
model_path,
sess_options=get_ort_session_options(model_type),
sess_options=get_ort_session_options(
ONNXModelRunner.is_cpu_complex_model(model_type)
),
providers=providers,
provider_options=options,
),
+20 -1
View File
@@ -609,6 +609,18 @@ class EmbeddingMaintainer(threading.Thread):
# Embed the thumbnail
self._embed_thumbnail(event_id, thumbnail)
# every post processor below reads config.cameras[camera], but
# tracked_events still has to be released or the thumbnails held
# for this event leak, same as the two exits above
if camera not in self.config.cameras:
logger.debug("Skipping post processing for removed camera %s", camera)
for processor in self.post_processors:
if isinstance(processor, ObjectDescriptionProcessor):
processor.cleanup_event(event_id)
continue
# call any defined post processors
for processor in self.post_processors:
if isinstance(processor, LicensePlatePostProcessor):
@@ -666,11 +678,18 @@ class EmbeddingMaintainer(threading.Thread):
to_remove = []
for id, data in self.detected_license_plates.items():
camera_config = self.config.cameras.get(data["camera"])
if camera_config is None:
# camera was removed, drop the entry rather than expiring it
to_remove.append(id)
continue
last_seen = data.get("last_seen", 0)
if not last_seen:
continue
if now - last_seen > self.config.cameras[data["camera"]].lpr.expire_time:
if now - last_seen > camera_config.lpr.expire_time:
to_remove.append(id)
for id in to_remove:
self.event_metadata_publisher.publish(
+2 -2
View File
@@ -245,7 +245,7 @@ class GeminiClient(GenAIClient):
)
gemini_messages.append(
types.Content(
role="user",
role="function",
parts=[
types.Part.from_function_response(
name=msg.get("name")
@@ -501,7 +501,7 @@ class GeminiClient(GenAIClient):
)
gemini_messages.append(
types.Content(
role="user",
role="function",
parts=[
types.Part.from_function_response(
name=msg.get("name")
+65 -121
View File
@@ -262,6 +262,10 @@ def get_tool_definitions(
`attribute` parameter is exposed for filtering by their labels. When the
embeddings model only understands English (JinaV1), the `semantic_query`
description instructs the model to write the query in English.
Descriptions here stay mechanical: which tool to reach for, and how the
filters relate to each other, is stated once in the system prompt so the
guidance is not paid for twice on every request.
"""
search_objects_properties: dict[str, Any] = {
"camera": {
@@ -270,26 +274,13 @@ def get_tool_definitions(
},
"label": {
"type": "string",
"description": (
"Generic object class to filter by — one of the tracked detector "
"labels such as 'person', 'package', 'car', 'dog', 'bird'. Use "
"this for broad queries like 'show me all cars today'. Combine "
"with semantic_query when the user also describes appearance or "
"behavior (e.g. label='person', semantic_query='riding a lawn "
"mower')."
),
"description": "Tracked object class to filter by.",
},
"sub_label": {
"type": "string",
"description": (
"Filter by a DISCRETE NAMED entity recognized in the detection. "
"Use this for: a known person's name ('John'), a delivery "
"company ('Amazon', 'UPS'), a recognized animal species or "
"breed ('blue jay', 'cardinal', 'golden retriever'), or a "
"license plate string. When filtering by a specific name, set "
"only sub_label and leave label unset. Do NOT use sub_label "
"for descriptions of appearance, clothing, or actions — those "
"belong in semantic_query."
"Name recognized in the detection: a person, delivery company, "
"animal species or breed, or license plate."
),
},
"after": {
@@ -313,20 +304,11 @@ def get_tool_definitions(
}
if attribute_classifications:
model_outline = "; ".join(
f"{m['name']} (applies to {', '.join(m['objects']) or 'any object'})"
for m in attribute_classifications
)
search_objects_properties["attribute"] = {
"type": "string",
"description": (
"Filter by a classification attribute label produced by a "
"configured attribute classification model. Use this INSTEAD "
"of semantic_query when the user's request matches one of "
"these classifications. Configured models: "
f"{model_outline}. "
"Set the value to the attribute label that matches the user's "
"phrasing (case-sensitive)."
"Attribute label produced by a configured classification model "
"(case-sensitive)."
),
}
@@ -334,29 +316,12 @@ def get_tool_definitions(
search_objects_properties["semantic_query"] = {
"type": "string",
"description": (
"Optional natural-language description of a PHYSICAL "
"CHARACTERISTIC, APPEARANCE, or ACTIVITY the user mentioned, "
"used to semantically narrow results. Only set this when the "
"user describes something beyond what label and sub_label can "
"express on their own.\n"
"USE for descriptive phrases like: 'riding a lawn mower', "
"'wearing a red jacket', 'carrying a package', 'walking a "
"dog', 'on a bicycle', 'holding an umbrella'.\n"
"DO NOT USE for:\n"
"- specific named people, pets, or delivery companies → use sub_label\n"
"- animal species or breed names like 'blue jay', 'cardinal', "
"'golden retriever' → use sub_label\n"
"- license plate strings → use sub_label\n"
"- generic object queries like 'all cars today' or 'every "
"person' → use label alone with no semantic_query\n"
"When set, combine with label/time/camera/zone filters as "
"usual (e.g. label='person', semantic_query='riding a lawn "
"mower', after='2024-05-01T00:00:00Z')."
"Description of an appearance or activity, used to semantically "
"narrow results."
+ (
" The configured embeddings model only understands "
"English, so always write semantic_query in English, "
"translating the user's description if they phrased it "
"in another language."
" The configured embeddings model only understands English, so "
"always write this in English, translating the user's "
"description if they phrased it in another language."
if embeddings_language == "english"
else ""
)
@@ -364,26 +329,10 @@ def get_tool_definitions(
}
search_objects_description = (
"Search the historical record of detected objects in Frigate. "
"Use this ONLY for questions about the PAST — e.g. 'did anyone come by today?', "
"'when was the last car?', 'show me detections from yesterday'. "
"Do NOT use this for monitoring or alerting requests about future events — "
"use start_camera_watch instead for those. "
"An 'object' in Frigate represents a tracked detection (e.g., a person, package, car).\n\n"
"Choose filters based on what the user is asking for:\n"
"- Generic class query ('show me all cars today'): set `label` only.\n"
"- Specific NAMED entity (known person, delivery company, animal "
"species/breed like 'blue jay' or 'golden retriever', license "
"plate): set `sub_label` only and leave `label` unset.\n"
"Search the historical record of tracked detections. Use this ONLY for "
"questions about the PAST, e.g. 'did anyone come by today?', 'when was the "
"last car?'. For alerting on future events use start_camera_watch instead."
)
if semantic_search_enabled:
search_objects_description += (
"- Physical CHARACTERISTIC, APPEARANCE, or ACTIVITY that is not a "
"discrete name ('person riding a lawn mower', 'someone in a red "
"jacket', 'person carrying a package'): set `semantic_query` with "
"the descriptive phrase, optionally alongside `label` for the "
"object class. Do NOT put descriptive phrases in sub_label."
)
return [
{
@@ -398,20 +347,30 @@ def get_tool_definitions(
"required": [],
},
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_categorized_object_names",
"description": (
"Every name that can be attached as a sub_label, grouped by object "
"type: recognized faces, named license plates, classification "
"categories, and delivery logos. Takes no arguments and always "
"returns the complete map."
),
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {},
"required": [],
},
},
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "find_similar_objects",
"description": (
"Find tracked objects that are visually and semantically similar "
"to a specific past event. Use this when the user references a "
"particular object they have seen and wants to find other "
"sightings of the same or similar one ('that green car', 'the "
"person in the red jacket', 'the package that was delivered'). "
"Prefer this over search_objects whenever the user's intent is "
"'find more like this specific one.' Use search_objects first "
"only if you need to locate the anchor event. Requires semantic "
"search to be enabled."
"Find tracked objects visually and semantically similar to a "
"specific past event. Requires semantic search to be enabled."
),
"parameters": {
"type": "object",
@@ -473,9 +432,8 @@ def get_tool_definitions(
"function": {
"name": "set_camera_state",
"description": (
"Change a camera's feature state (e.g., turn detection on/off, enable/disable recordings). "
"Use camera='*' to apply to all cameras at once. "
"Only call this tool when the user explicitly asks to change a camera setting. "
"Change a camera's feature state, e.g. turn detection on or off. "
"Only call this when the user explicitly asks to change a setting. "
"Requires admin privileges."
),
"parameters": {
@@ -510,14 +468,14 @@ def get_tool_definitions(
],
"description": (
"The feature to change. Most features accept ON or OFF. "
"birdseye_mode accepts CONTINUOUS, MOTION, or OBJECTS. "
"birdseye_mode accepts CONTINUOUS, MOTION, OBJECTS, STATIONARY_OBJECTS, or a comma-separated combination. "
"motion_contour_area and motion_threshold accept a number. "
"profile accepts a profile name or 'none' to deactivate (requires camera='*')."
),
},
"value": {
"type": "string",
"description": "The value to set. ON or OFF for toggles, a number for thresholds, a profile name or 'none' for profile.",
"description": "The value to set, as accepted by the chosen feature.",
},
},
"required": ["camera", "feature", "value"],
@@ -529,11 +487,9 @@ def get_tool_definitions(
"function": {
"name": "get_live_context",
"description": (
"Get the current live image and detection information for a single camera: objects being tracked, "
"zones, timestamps. Use this to understand what is visible in the live view. "
"Call this when answering questions about what is happening right now on a specific camera. "
"Operates on one camera at a time; call the tool again for each additional camera. "
"Wildcards and empty values are not accepted."
"Current live image and detections (tracked objects, zones, "
"timestamps) for one camera. Use this for questions about what is "
"happening right now. Call it again for each additional camera."
),
"parameters": {
"type": "object",
@@ -541,8 +497,8 @@ def get_tool_definitions(
"camera": {
"type": "string",
"description": (
"Exact name of a single camera to get live context for. "
"Wildcards (e.g. '*', 'all') and empty strings are not accepted."
"Exact name of a single camera. Wildcards (e.g. '*', "
"'all') and empty strings are not accepted."
),
},
},
@@ -555,10 +511,9 @@ def get_tool_definitions(
"function": {
"name": "start_camera_watch",
"description": (
"Start a continuous VLM watch job that monitors a camera and sends a notification "
"when a specified condition is met. Use this when the user wants to be alerted about "
"a future event, e.g. 'tell me when guests arrive' or 'notify me when the package is picked up'. "
"Only one watch job can run at a time. Returns a job ID."
"Start a continuous watch job that monitors a camera and notifies "
"the user when a condition is met, e.g. 'tell me when guests "
"arrive'. Only one watch job can run at a time. Returns a job ID."
),
"parameters": {
"type": "object",
@@ -598,10 +553,7 @@ def get_tool_definitions(
"type": "function",
"function": {
"name": "stop_camera_watch",
"description": (
"Cancel the currently running VLM watch job. Use this when the user wants to "
"stop a previously started watch, e.g. 'stop watching the front door'."
),
"description": "Cancel the currently running watch job.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {},
@@ -614,11 +566,9 @@ def get_tool_definitions(
"function": {
"name": "get_profile_status",
"description": (
"Get the current profile status including the active profile and "
"timestamps of when each profile was last activated. Use this to "
"determine time periods for recap requests — e.g. when the user asks "
"'what happened while I was away?', call this first to find the relevant "
"time window based on profile activation history."
"Get the active profile and when each profile was last activated. "
"Call this before get_recap to derive the time window for requests "
"like 'what happened while I was away?'."
),
"parameters": {
"type": "object",
@@ -632,11 +582,9 @@ def get_tool_definitions(
"function": {
"name": "get_recap",
"description": (
"Get a recap of all activity (alerts and detections) for a given time period. "
"Use this after calling get_profile_status to retrieve what happened during "
"a specific window — e.g. 'what happened while I was away?'. Returns a "
"chronological list of activity with camera, objects, zones, and GenAI-generated "
"descriptions when available. Summarize the results for the user."
"Get all activity (alerts and detections) for a time period, as a "
"chronological list with camera, objects, zones, and descriptions "
"when available. Summarize the results for the user."
),
"parameters": {
"type": "object",
@@ -723,14 +671,13 @@ def build_chat_system_prompt(
)
speed_units_section = f"\n\nReport object speeds to the user in {speed_unit}."
semantic_search_section = ""
filter_routing_section = (
"\n\nWhen routing a search_objects call, pick filters by the shape of the user's request:\n"
"- Generic class ('show me all cars today'): set `label` only.\n"
"- Specific named entity — a known person ('John'), delivery company ('Amazon'), animal species/breed ('blue jay', 'golden retriever'), or license plate: set `sub_label` only and leave `label` unset. Call get_categorized_object_names first and use the exact spelling it returns; a guessed spelling matches nothing. If the name is absent, say it is not configured rather than searching for it."
)
if semantic_search_enabled:
semantic_search_section = (
"\n\nWhen routing a search_objects call, pick filters by the shape of the user's request:\n"
"- Generic class ('show me all cars today'): set `label` only.\n"
"- Specific named entity — a known person ('John'), delivery company ('Amazon'), animal species/breed ('blue jay', 'cardinal', 'golden retriever'), or license plate: set `sub_label` only and leave `label` unset.\n"
"- Physical characteristic, appearance, or activity that is NOT a discrete name ('find me people riding a lawn mower', 'someone in a red jacket', 'a person carrying a package'): set `semantic_query` with the descriptive phrase, optionally combined with `label` for the object class. Never put descriptive phrases in `sub_label`."
)
filter_routing_section += "\n- Physical characteristic, appearance, or activity that is NOT a discrete name ('riding a lawn mower', 'someone in a red jacket'): set `semantic_query` with the descriptive phrase, optionally combined with `label`. Never put descriptive phrases in `sub_label`."
attribute_classification_section = ""
if attribute_classifications:
@@ -739,9 +686,9 @@ def build_chat_system_prompt(
for m in attribute_classifications
)
attribute_classification_section = (
"\n\nAttribute classification models are configured for the following object types:\n"
"\n\nConfigured attribute classification models:\n"
f"{model_lines}\n"
"When the user's request matches one of these classifications, set the search_objects `attribute` field to the matching label rather than using `semantic_query`. Reserve `semantic_query` for descriptive phrases that fall outside the configured attribute labels."
"When the user's request matches one of these classifications, set the search_objects `attribute` field to the matching label (case-sensitive) rather than using `semantic_query`. Reserve `semantic_query` for descriptive phrases outside the configured attribute labels."
)
return f"""You are a helpful assistant for Frigate, a security camera NVR system. You help users answer questions about their cameras, detected objects, and events.
@@ -750,9 +697,6 @@ Current server local date and time: {current_date_str} at {current_time_str}
Do not start your response with phrases like "I will check...", "Let me see...", or "Let me look...". Answer directly.
Always present times to the user in the server's local timezone. When tool results include start_time_local and end_time_local, use those exact strings when listing or describing detection times—do not convert or invent timestamps. Do not use UTC or ISO format with Z for the user-facing answer unless the tool result only provides Unix timestamps without local time fields.
When users ask about "today", "yesterday", "this week", etc., use the current date above as reference.
When searching for objects or events, use ISO 8601 format for dates (e.g., {current_date_str}T00:00:00Z for the start of today).
Always be accurate with time calculations based on the current date provided.
Always present times in the server's local timezone. When tool results include start_time_local and end_time_local, quote those strings exactly; never convert or invent timestamps, and fall back to UTC or ISO format only when a result has no local time fields. Resolve relative dates like "today" or "this week" against the current date above, and pass dates to tools in ISO 8601 (e.g. {current_date_str}T00:00:00Z for the start of today).
When a user refers to a specific object they have seen or describe with identifying details ("that green car", "the person in the red jacket", "a package left today"), prefer the find_similar_objects tool over search_objects. Use search_objects first only to locate the anchor event, then pass its id to find_similar_objects. For generic queries like "show me all cars today", keep using search_objects. If a user message begins with [attached_event:<id>], treat that event id as the anchor for any similarity or "tell me more" request in the same message and call find_similar_objects with that id.{semantic_search_section}{attribute_classification_section}{cameras_section}{speed_units_section}"""
When the user refers to a specific object they have seen ("that green car", "the person in the red jacket", "a package left today"), prefer find_similar_objects over search_objects, using search_objects only to locate the anchor event and passing its id along. Keep search_objects for generic queries like "show me all cars today". If a user message begins with [attached_event:<id>], treat that id as the anchor for any similarity or "tell me more" request in the same message.{filter_routing_section}{attribute_classification_section}{cameras_section}{speed_units_section}"""
+1 -5
View File
@@ -115,10 +115,6 @@ def query_recordings(source_camera: str, start_ts: float, end_ts: float) -> Mode
return cast(ModelSelect, query)
class NoRecordingsError(ValueError):
"""Raised when no recordings exist in the requested time range."""
class DebugReplaySource(ABC):
"""Abstract source for a debug replay session.
@@ -191,7 +187,7 @@ class RecordingDebugReplaySource(DebugReplaySource):
raise ValueError("End time must be after start time")
if not query_recordings(self._camera, self._start_ts, self._end_ts).count():
raise NoRecordingsError(
raise ValueError(
f"No recordings found for camera '{self._camera}' in the specified time range"
)
+138 -125
View File
@@ -9,6 +9,7 @@ import queue
import subprocess as sp
import threading
import traceback
from dataclasses import dataclass
from multiprocessing.synchronize import Event as MpEvent
from typing import Any
@@ -16,7 +17,7 @@ import cv2
import numpy as np
from frigate.comms.inter_process import InterProcessRequestor
from frigate.config import BirdseyeModeEnum, FfmpegConfig, FrigateConfig
from frigate.config import BirdseyeModeConfig, FfmpegConfig, FrigateConfig
from frigate.const import BASE_DIR, BIRDSEYE_PIPE, INSTALL_DIR, UPDATE_BIRDSEYE_LAYOUT
from frigate.output.ws_auth import ws_has_camera_access
from frigate.util.image import (
@@ -28,6 +29,15 @@ from frigate.util.image import (
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class BirdseyeActivity:
"""Activity signals used to decide whether a camera is shown in Birdseye."""
has_active_object: bool
has_stationary_object: bool
has_motion: bool
def get_standard_aspect_ratio(width: int, height: int) -> tuple[int, int]:
"""Ensure that only standard aspect ratios are used."""
# it is important that all ratios have the same scale
@@ -409,18 +419,16 @@ class BirdsEyeFrameManager:
)
def camera_active(
self, mode: Any, object_box_count: int, motion_box_count: int
self,
mode: BirdseyeModeConfig,
activity: BirdseyeActivity,
) -> bool:
if mode == BirdseyeModeEnum.continuous:
return True
if mode == BirdseyeModeEnum.motion and motion_box_count > 0:
return True
if mode == BirdseyeModeEnum.objects and object_box_count > 0:
return True
return False
return (
mode.continuous
or (mode.motion and activity.has_motion)
or (mode.objects and activity.has_active_object)
or (mode.stationary_objects and activity.has_stationary_object)
)
def get_camera_coordinates(self) -> dict[str, dict[str, int]]:
"""Return the coordinates of each camera in the current layout."""
@@ -604,112 +612,92 @@ class BirdsEyeFrameManager:
) -> list[list[Any]] | None:
"""Calculate the optimal layout for 2+ cameras."""
def map_layout(
camera_layout: list[list[Any]], row_height: int
) -> tuple[int, int, list[list[Any]] | None]:
"""Map the calculated layout."""
candidate_layout = []
starting_x = 0
x = 0
max_width = 0
y = 0
def find_available_x(
current_x: int,
width: int,
reserved_ranges: list[tuple[int, int]],
max_width: int,
) -> int | None:
"""Find the first horizontal slot that does not collide with reservations."""
x = current_x
for row in camera_layout:
final_row = []
max_width = max(max_width, x)
x = starting_x
for cameras in row:
camera_dims = self.cameras[cameras[0]]["dimensions"].copy()
camera_aspect = cameras[1]
for reserved_start, reserved_end in sorted(reserved_ranges):
if x >= reserved_end:
continue
if camera_dims[1] > camera_dims[0]:
scaled_height = int(row_height * 2)
scaled_width = int(scaled_height * camera_aspect)
starting_x = scaled_width
else:
scaled_height = row_height
scaled_width = int(scaled_height * camera_aspect)
if x + width <= reserved_start:
return x
# layout is too large
if (
x + scaled_width > self.canvas.width
or y + scaled_height > self.canvas.height
):
return x + scaled_width, y + scaled_height, None
x = max(x, reserved_end)
final_row.append((cameras[0], (x, y, scaled_width, scaled_height)))
x += scaled_width
if x + width <= max_width:
return x
y += row_height
candidate_layout.append(final_row)
if max_width == 0:
max_width = x
return max_width, y, candidate_layout
canvas_aspect_x, canvas_aspect_y = self.canvas.get_aspect(coefficient)
camera_layout: list[list[Any]] = []
camera_layout.append([])
starting_x = 0
x = starting_x
y = 0
y_i = 0
max_y = 0
for camera in cameras_to_add:
camera_dims = self.cameras[camera]["dimensions"].copy()
camera_aspect_x, camera_aspect_y = self.canvas.get_camera_aspect(
camera, camera_dims[0], camera_dims[1]
)
if camera_dims[1] > camera_dims[0]:
portrait = True
else:
portrait = False
if (x + camera_aspect_x) <= canvas_aspect_x:
# insert if camera can fit on current row
camera_layout[y_i].append(
(
camera,
camera_aspect_x / camera_aspect_y,
)
)
if portrait:
starting_x = camera_aspect_x
else:
max_y = max(
max_y,
camera_aspect_y,
)
x += camera_aspect_x
else:
# move on to the next row and insert
y += max_y
y_i += 1
camera_layout.append([])
x = starting_x
if x + camera_aspect_x > canvas_aspect_x:
return None
camera_layout[y_i].append(
(
camera,
camera_aspect_x / camera_aspect_y,
)
)
x += camera_aspect_x
if y + max_y > canvas_aspect_y:
return None
row_height = int(self.canvas.height / coefficient)
total_width, total_height, standard_candidate_layout = map_layout(
camera_layout, row_height
)
def map_layout(row_height: int) -> tuple[int, int, list[list[Any]] | None]:
"""Lay out cameras row by row while reserving portrait spans for the next row."""
candidate_layout: list[list[Any]] = []
reserved_ranges: dict[int, list[tuple[int, int]]] = {}
current_row: list[Any] = []
row_index = 0
row_y = 0
row_x = 0
max_width = 0
max_height = 0
for camera in cameras_to_add:
camera_dims = self.cameras[camera]["dimensions"].copy()
camera_aspect_x, camera_aspect_y = self.canvas.get_camera_aspect(
camera, camera_dims[0], camera_dims[1]
)
portrait = camera_dims[1] > camera_dims[0]
scaled_height = row_height * 2 if portrait else row_height
scaled_width = int(scaled_height * (camera_aspect_x / camera_aspect_y))
while True:
x = find_available_x(
row_x,
scaled_width,
reserved_ranges.get(row_index, []),
self.canvas.width,
)
if x is not None and row_y + scaled_height <= self.canvas.height:
current_row.append(
(camera, (x, row_y, scaled_width, scaled_height))
)
row_x = x + scaled_width
max_width = max(max_width, row_x)
max_height = max(max_height, row_y + scaled_height)
if portrait:
reserved_ranges.setdefault(row_index + 1, []).append(
(x, row_x)
)
break
if current_row:
candidate_layout.append(current_row)
current_row = []
row_index += 1
row_y = row_index * row_height
row_x = 0
if row_y + scaled_height > self.canvas.height:
overflow_width = max(max_width, scaled_width)
overflow_height = row_y + scaled_height
return overflow_width, overflow_height, None
if current_row:
candidate_layout.append(current_row)
return max_width, max_height, candidate_layout
row_height = max(1, int(self.canvas.height / coefficient))
total_width, total_height, standard_candidate_layout = map_layout(row_height)
if not standard_candidate_layout:
# if standard layout didn't work
@@ -718,9 +706,9 @@ class BirdsEyeFrameManager:
total_width / self.canvas.width,
total_height / self.canvas.height,
)
row_height = int(row_height / scale_down_percent)
row_height = max(1, int(row_height / scale_down_percent))
total_width, total_height, standard_candidate_layout = map_layout(
camera_layout, row_height
row_height
)
if not standard_candidate_layout:
@@ -734,8 +722,8 @@ class BirdsEyeFrameManager:
1 / (total_width / self.canvas.width),
1 / (total_height / self.canvas.height),
)
row_height = int(row_height * scale_up_percent)
_, _, scaled_layout = map_layout(camera_layout, row_height)
row_height = max(1, int(row_height * scale_up_percent))
_, _, scaled_layout = map_layout(row_height)
if scaled_layout:
return scaled_layout
@@ -745,8 +733,7 @@ class BirdsEyeFrameManager:
def update(
self,
camera: str,
object_count: int,
motion_count: int,
activity: BirdseyeActivity,
frame_time: float,
frame: np.ndarray,
) -> tuple[bool, bool]:
@@ -760,22 +747,29 @@ class BirdsEyeFrameManager:
return False, False
force_update = False
camera_state = self.cameras.get(camera)
if camera_state is None:
return False, False
# disabling birdseye is a little tricky
if not camera_config.birdseye.enabled or not camera_config.enabled:
# if we've rendered a frame (we have a value for last_active_frame)
# then we need to set it to zero
if self.cameras[camera]["last_active_frame"] > 0:
self.cameras[camera]["last_active_frame"] = 0
if camera_state["last_active_frame"] > 0:
camera_state["last_active_frame"] = 0
force_update = True
else:
return False, False
# update the last active frame for the camera
self.cameras[camera]["current_frame"] = frame.copy()
self.cameras[camera]["current_frame_time"] = frame_time
if self.camera_active(camera_config.birdseye.mode, object_count, motion_count):
self.cameras[camera]["last_active_frame"] = frame_time
camera_state["current_frame"] = frame.copy()
camera_state["current_frame_time"] = frame_time
if self.camera_active(
camera_config.birdseye.mode,
activity,
):
camera_state["last_active_frame"] = frame_time
now = datetime.datetime.now().timestamp()
@@ -882,10 +876,29 @@ class Birdseye:
frame_time: float,
frame: np.ndarray,
) -> None:
has_active_object = False
has_stationary_object = False
for tracked_object in current_tracked_objects:
if tracked_object["stationary"]:
if not tracked_object["false_positive"]:
has_stationary_object = True
else:
# Preserve the existing objects activity behavior, which includes
# non-stationary trackers before they are confirmed.
has_active_object = True
if has_active_object and has_stationary_object:
break
activity = BirdseyeActivity(
has_active_object=has_active_object,
has_stationary_object=has_stationary_object,
has_motion=bool(motion_boxes),
)
frame_changed, frame_layout_changed = self.birdseye_manager.update(
camera,
len([o for o in current_tracked_objects if not o["stationary"]]),
len(motion_boxes),
activity,
frame_time,
frame,
)
+12 -7
View File
@@ -51,8 +51,12 @@ def check_disabled_camera_update(
for camera, last_update in write_times.items():
offline_time = now - last_update
camera_config = config.cameras.get(camera)
if config.cameras[camera].enabled:
if camera_config is None:
continue
if camera_config.enabled:
has_enabled_camera = True
else:
# flag camera as offline when it is disabled
@@ -62,8 +66,8 @@ def check_disabled_camera_update(
# last camera update was more than 1 second ago
# need to send empty data to birdseye because current
# frame is now out of date
cam_width = config.cameras[camera].detect.width
cam_height = config.cameras[camera].detect.height
cam_width = camera_config.detect.width
cam_height = camera_config.detect.height
if cam_width is None or cam_height is None:
raise ValueError(f"Camera {camera} detect dimensions not configured")
@@ -309,10 +313,11 @@ class OutputProcess(FrigateProcess):
regions,
) = data
frame = frame_manager.get(
frame_name, self.config.cameras[camera].frame_shape_yuv
)
frame_manager.close(frame_name)
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if camera_config is not None:
frame_manager.get(frame_name, camera_config.frame_shape_yuv)
frame_manager.close(frame_name)
detection_subscriber.stop()
+21 -20
View File
@@ -799,14 +799,24 @@ class PtzAutoTracker:
except TimeoutError:
continue
# both are popped when the camera is deleted, so resolve them once
# here and use the locals for the rest of the move; a move already
# in flight then finishes against valid objects
metrics = self.ptz_metrics.get(camera)
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if metrics is None or camera_config is None:
logger.debug("%s: Dropping queued move, camera was removed", camera)
continue
async with self.move_queue_locks[camera]:
frame_time, pan, tilt, zoom = move_data
# if we're receiving move requests during a PTZ move, ignore them
if ptz_moving_at_frame_time(
frame_time,
self.ptz_metrics[camera].start_time.value,
self.ptz_metrics[camera].stop_time.value,
metrics.start_time.value,
metrics.stop_time.value,
):
logger.debug(
f"{camera}: Move queue: PTZ moving, dequeueing move request - frame time: {frame_time}, final pan: {pan}, final tilt: {tilt}, final zoom: {zoom}"
@@ -815,7 +825,7 @@ class PtzAutoTracker:
else:
if (
self.config.cameras[camera].onvif.autotracking.zooming
camera_config.onvif.autotracking.zooming
== ZoomingModeEnum.relative
):
await self.onvif._move_relative(camera, pan, tilt, zoom, 1)
@@ -824,25 +834,22 @@ class PtzAutoTracker:
await self.onvif._move_relative(camera, pan, tilt, 0, 1)
# Wait until the camera finishes moving
while not self.ptz_metrics[camera].motor_stopped.is_set():
while not metrics.motor_stopped.is_set():
await self.onvif.get_camera_status(camera)
if (
zoom > 0
and self.ptz_metrics[camera].zoom_level.value != zoom
):
if zoom > 0 and metrics.zoom_level.value != zoom:
await self.onvif._zoom_absolute(camera, zoom, 1)
# Wait until the camera finishes moving
while not self.ptz_metrics[camera].motor_stopped.is_set():
while not metrics.motor_stopped.is_set():
await self.onvif.get_camera_status(camera)
if self.config.cameras[camera].onvif.autotracking.movement_weights:
if camera_config.onvif.autotracking.movement_weights:
logger.debug(
f"{camera}: Predicted movement time: {self._predict_movement_time(camera, pan, tilt)}"
)
logger.debug(
f"{camera}: Actual movement time: {self.ptz_metrics[camera].stop_time.value - self.ptz_metrics[camera].start_time.value}"
f"{camera}: Actual movement time: {metrics.stop_time.value - metrics.start_time.value}"
)
# save metrics for better estimate calculations
@@ -851,21 +858,15 @@ class PtzAutoTracker:
and len(self.move_metrics[camera])
< AUTOTRACKING_MAX_MOVE_METRICS
and (pan != 0 or tilt != 0)
and self.config.cameras[
camera
].onvif.autotracking.calibrate_on_startup
and camera_config.onvif.autotracking.calibrate_on_startup
):
logger.debug(f"{camera}: Adding new values to move metrics")
self.move_metrics[camera].append(
{
"pan": pan,
"tilt": tilt,
"start_timestamp": self.ptz_metrics[
camera
].start_time.value,
"end_timestamp": self.ptz_metrics[
camera
].stop_time.value,
"start_timestamp": metrics.start_time.value,
"end_timestamp": metrics.stop_time.value,
}
)
+65 -55
View File
@@ -180,6 +180,11 @@ class OnvifController:
return False
async def _init_onvif(self, camera_name: str) -> bool:
camera_config = self.config.cameras.get(camera_name)
if camera_config is None:
return False
onvif: ONVIFCamera = self.cams[camera_name]["onvif"]
try:
await onvif.update_xaddrs()
@@ -235,7 +240,7 @@ class OnvifController:
p.token,
)
configured_profile = self.config.cameras[camera_name].onvif.profile
configured_profile = camera_config.onvif.profile
profile = None
if configured_profile is not None:
@@ -339,7 +344,7 @@ class OnvifController:
except (AttributeError, TypeError):
fov_space_id = None
autotracking_config = self.config.cameras[camera_name].onvif.autotracking
autotracking_config = camera_config.onvif.autotracking
autotracking_enabled = (
autotracking_config.enabled_in_config and autotracking_config.enabled
)
@@ -614,6 +619,11 @@ class OnvifController:
logger.error(f"{camera_name} does not support ONVIF RelativeMove (FOV).")
return
metrics = self.ptz_metrics.get(camera_name)
if metrics is None:
return
logger.debug(
f"{camera_name} called RelativeMove: pan: {pan} tilt: {tilt} zoom: {zoom}"
)
@@ -627,15 +637,11 @@ class OnvifController:
self.cams[camera_name]["active"] = True
# only track start_time for autotracking
if self.ptz_metrics[camera_name].autotracker_enabled.value:
self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.clear()
logger.debug(
f"{camera_name}: PTZ start time: {self.ptz_metrics[camera_name].frame_time.value}"
)
self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value = self.ptz_metrics[
camera_name
].frame_time.value
self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value = 0
if metrics.autotracker_enabled.value:
metrics.motor_stopped.clear()
logger.debug(f"{camera_name}: PTZ start time: {metrics.frame_time.value}")
metrics.start_time.value = metrics.frame_time.value
metrics.stop_time.value = 0
move_request = self.cams[camera_name]["relative_move_request"]
@@ -697,9 +703,14 @@ class OnvifController:
logger.error(f"{preset} is not a valid preset for {camera_name}")
return
metrics = self.ptz_metrics.get(camera_name)
if metrics is None:
return
self.cams[camera_name]["active"] = True
self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value = 0
self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value = 0
metrics.start_time.value = 0
metrics.stop_time.value = 0
move_request = self.cams[camera_name]["move_request"]
preset_token = self.cams[camera_name]["presets"][preset]
@@ -738,6 +749,11 @@ class OnvifController:
logger.error(f"{camera_name} does not support ONVIF AbsoluteMove zooming.")
return
metrics = self.ptz_metrics.get(camera_name)
if metrics is None:
return
logger.debug(f"{camera_name} called AbsoluteMove: zoom: {zoom}")
if self.cams[camera_name]["active"]:
@@ -747,14 +763,10 @@ class OnvifController:
return
self.cams[camera_name]["active"] = True
self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.clear()
logger.debug(
f"{camera_name}: PTZ start time: {self.ptz_metrics[camera_name].frame_time.value}"
)
self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value = self.ptz_metrics[
camera_name
].frame_time.value
self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value = 0
metrics.motor_stopped.clear()
logger.debug(f"{camera_name}: PTZ start time: {metrics.frame_time.value}")
metrics.start_time.value = metrics.frame_time.value
metrics.stop_time.value = 0
move_request = self.cams[camera_name]["absolute_move_request"]
# function takes in 0 to 1 for zoom, interpolate to the values of the camera.
@@ -875,16 +887,18 @@ class OnvifController:
Returns camera details including features and presets if available.
"""
if not self.config.cameras[camera_name].enabled:
camera_config = self.config.cameras.get(camera_name)
if camera_config is None:
return {}
if not camera_config.enabled:
logger.debug(
f"Camera {camera_name} disabled, won't try to initialize ONVIF"
)
return {}
if camera_name not in self.cams.keys() and (
camera_name not in self.config.cameras
or not self.config.cameras[camera_name].onvif.host
):
if camera_name not in self.cams.keys() and (not camera_config.onvif.host):
logger.debug(f"ONVIF is not configured for {camera_name}")
return {}
@@ -985,6 +999,12 @@ class OnvifController:
logger.error(f"ONVIF is not configured for {camera_name}")
return
metrics = self.ptz_metrics.get(camera_name)
camera_config = self.config.cameras.get(camera_name)
if metrics is None or camera_config is None:
return
if not self.cams[camera_name]["init"]:
if not await self._init_onvif(camera_name):
return
@@ -1023,36 +1043,29 @@ class OnvifController:
zoom_status is None or zoom_status == "IDLE"
):
self.cams[camera_name]["active"] = False
if not self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.is_set():
self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.set()
if not metrics.motor_stopped.is_set():
metrics.motor_stopped.set()
logger.debug(
f"{camera_name}: PTZ stop time: {self.ptz_metrics[camera_name].frame_time.value}"
f"{camera_name}: PTZ stop time: {metrics.frame_time.value}"
)
self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value = self.ptz_metrics[
camera_name
].frame_time.value
metrics.stop_time.value = metrics.frame_time.value
else:
self.cams[camera_name]["active"] = True
if self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.is_set():
self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.clear()
if metrics.motor_stopped.is_set():
metrics.motor_stopped.clear()
logger.debug(
f"{camera_name}: PTZ start time: {self.ptz_metrics[camera_name].frame_time.value}"
f"{camera_name}: PTZ start time: {metrics.frame_time.value}"
)
self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value = self.ptz_metrics[
camera_name
].frame_time.value
self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value = 0
metrics.start_time.value = metrics.frame_time.value
metrics.stop_time.value = 0
if (
self.config.cameras[camera_name].onvif.autotracking.zooming
!= ZoomingModeEnum.disabled
):
if camera_config.onvif.autotracking.zooming != ZoomingModeEnum.disabled:
# store absolute zoom level as 0 to 1 interpolated from the values of the camera
self.ptz_metrics[camera_name].zoom_level.value = numpy.interp(
metrics.zoom_level.value = numpy.interp(
round(status.Position.Zoom.x, 2),
[
self.cams[camera_name]["absolute_zoom_range"]["XRange"]["Min"],
@@ -1061,25 +1074,22 @@ class OnvifController:
[0, 1],
)
logger.debug(
f"{camera_name}: Camera zoom level: {self.ptz_metrics[camera_name].zoom_level.value}"
f"{camera_name}: Camera zoom level: {metrics.zoom_level.value}"
)
# some hikvision cams won't update MoveStatus, so warn if it hasn't changed
if (
not self.ptz_metrics[camera_name].motor_stopped.is_set()
and not self.ptz_metrics[camera_name].reset.is_set()
and self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value != 0
and self.ptz_metrics[camera_name].frame_time.value
> (self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value + 10)
and self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value == 0
not metrics.motor_stopped.is_set()
and not metrics.reset.is_set()
and metrics.start_time.value != 0
and metrics.frame_time.value > (metrics.start_time.value + 10)
and metrics.stop_time.value == 0
):
logger.debug(
f"Start time: {self.ptz_metrics[camera_name].start_time.value}, Stop time: {self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value}, Frame time: {self.ptz_metrics[camera_name].frame_time.value}"
f"Start time: {metrics.start_time.value}, Stop time: {metrics.stop_time.value}, Frame time: {metrics.frame_time.value}"
)
# set the stop time so we don't come back into this again and spam the logs
self.ptz_metrics[camera_name].stop_time.value = self.ptz_metrics[
camera_name
].frame_time.value
metrics.stop_time.value = metrics.frame_time.value
logger.warning(
f"Camera {camera_name} is still in ONVIF 'MOVING' status."
)
+6 -2
View File
@@ -745,7 +745,9 @@ class RecordingMaintainer(threading.Thread):
regions,
) = data
if self.config.cameras[camera].record.enabled:
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if camera_config is not None and camera_config.record.enabled:
self.object_recordings_info[camera].append(
(
frame_time,
@@ -762,7 +764,9 @@ class RecordingMaintainer(threading.Thread):
audio_detections,
) = data
if self.config.cameras[camera].record.enabled:
camera_config = self.config.cameras.get(camera)
if camera_config is not None and camera_config.record.enabled:
self.audio_recordings_info[camera].append(
(
frame_time,
+9
View File
@@ -418,6 +418,11 @@ class ReviewSegmentMaintainer(threading.Thread):
return None
def _handle_camera_removed(self, camera: str) -> None:
"""Close out a deleted camera's segment so a reused name cannot inherit it."""
self.forcibly_end_segment(camera)
self.indefinite_events.pop(camera, None)
def update_existing_segment(
self,
segment: PendingReviewSegment,
@@ -666,6 +671,10 @@ class ReviewSegmentMaintainer(threading.Thread):
for camera in updated_topics["enabled"]:
self.forcibly_end_segment(camera)
if "remove" in updated_topics:
for camera in updated_topics["remove"]:
self._handle_camera_removed(camera)
result = self.detection_subscriber.check_for_update(timeout=1)
if not result:
@@ -2,7 +2,6 @@
from unittest.mock import patch
from frigate.jobs.debug_replay import NoRecordingsError
from frigate.models import Event, Recordings, ReviewSegment
from frigate.test.http_api.base_http_test import AuthTestClient, BaseTestHttp
@@ -67,32 +66,6 @@ class TestDebugReplayAPI(BaseTestHttp):
# (CodeQL: information exposure through an exception).
self.assertEqual(body["message"], "Invalid debug replay parameters")
def test_start_returns_404_when_no_recordings(self):
with patch(
"frigate.api.debug_replay.start_debug_replay_job",
side_effect=NoRecordingsError(
"No recordings found for camera 'front' in the specified time range"
),
):
with AuthTestClient(self.app) as client:
resp = client.post(
"/debug_replay/start",
json={
"camera": "front",
"start_time": 100,
"end_time": 200,
},
)
self.assertEqual(resp.status_code, 404)
body = resp.json()
self.assertFalse(body["success"])
# Message is hard-coded so we don't echo exception text back to clients
# (CodeQL: information exposure through an exception).
self.assertEqual(
body["message"], "No recordings found in the selected time range"
)
def test_start_returns_409_when_session_already_active(self):
with patch(
"frigate.api.debug_replay.start_debug_replay_job",
@@ -440,68 +440,3 @@ class TestGo2rtcStreamAccess(BaseTestHttp):
f"limited_user should be denied on alias back_door_main; "
f"got {resp.status_code}"
)
class TestReviewSummaryAccess(BaseTestHttp):
"""Tests for POST /review/summarize/start/{start_ts}/end/{end_ts}.
The summary correlates each flagged event with overlapping activity on
other cameras, so it is gated on full camera access rather than scoped to
the caller's cameras. These tests pin that decision so the dependency is
not loosened without first scoping the query.
GenAI is not configured in unit tests, so an authorized request returns 400
while an unauthorized one is rejected with 403 before the handler runs.
"""
def setUp(self):
super().setUp([Event, ReviewSegment, Recordings])
self.minimal_config = _MULTI_CAMERA_CONFIG
self.app = super().create_app()
def tearDown(self):
self.app.dependency_overrides.clear()
super().tearDown()
def _summarize(self, allowed_cameras: list[str]):
async def mock_cameras(request: Request):
return allowed_cameras
self.app.dependency_overrides[get_allowed_cameras_for_filter] = mock_cameras
with AuthTestClient(self.app) as client:
return client.post("/review/summarize/start/0/end/9999999999")
def _assert_allowed(self, resp):
assert resp.status_code not in (401, 403), (
f"Caller should not be blocked; got {resp.status_code}"
)
def test_partial_camera_access_blocked(self):
assert self._summarize(["front_door"]).status_code == 403
def test_no_camera_access_blocked(self):
assert self._summarize([]).status_code == 403
def test_full_camera_access_allowed(self):
# Covers admin and viewer, which always resolve to every camera, and a
# custom role whose list happens to name them all.
self._assert_allowed(self._summarize(["front_door", "back_door"]))
def _summarize_as_role(self, role: str):
"""Summarize using the real role to allowed-cameras resolution."""
self.app.dependency_overrides.pop(get_allowed_cameras_for_filter, None)
with AuthTestClient(self.app) as client:
return client.post(
"/review/summarize/start/0/end/9999999999",
headers={"remote-user": "test", "remote-role": role},
)
def test_viewer_role_allowed(self):
# viewer is never camera restricted, so it resolves to every camera.
self._assert_allowed(self._summarize_as_role("viewer"))
def test_admin_role_allowed(self):
self._assert_allowed(self._summarize_as_role("admin"))
def test_restricted_role_blocked(self):
assert self._summarize_as_role("limited_user").status_code == 403
+29 -6
View File
@@ -386,9 +386,19 @@ class TestConfigSetWildcardPropagation(BaseTestHttp):
guess (mode still equals the previous global) wrongly claims a camera
whose explicit yaml mode happens to match.
"""
self.minimal_config["birdseye"] = {"enabled": True, "mode": "motion"}
self.minimal_config["birdseye"] = {
"enabled": True,
"mode": {"motion": True},
}
# explicit override that matches the global value being replaced
self.minimal_config["cameras"]["front_door"]["birdseye"] = {"mode": "motion"}
self.minimal_config["cameras"]["front_door"]["birdseye"] = {
"mode": {
"continuous": False,
"motion": True,
"objects": False,
"stationary_objects": False,
}
}
config_path = self._write_config_file()
mock_find_config.return_value = config_path
@@ -399,7 +409,16 @@ class TestConfigSetWildcardPropagation(BaseTestHttp):
resp = client.put(
"/config/set",
json={
"config_data": {"birdseye": {"mode": "continuous"}},
"config_data": {
"birdseye": {
"mode": {
"continuous": True,
"motion": False,
"objects": False,
"stationary_objects": False,
}
}
},
"update_topic": "config/birdseye",
"requires_restart": 0,
},
@@ -411,7 +430,7 @@ class TestConfigSetWildcardPropagation(BaseTestHttp):
mock_publisher.publisher.publish.assert_called_once()
topic, settings = mock_publisher.publisher.publish.call_args[0]
self.assertEqual(topic, "config/birdseye")
self.assertEqual(settings.mode.value, "continuous")
self.assertEqual(settings.mode.to_mqtt_payload(), "CONTINUOUS")
published = {
call[0][0].camera: call[0][1]
@@ -425,8 +444,12 @@ class TestConfigSetWildcardPropagation(BaseTestHttp):
)
# the override survives, the inheriting camera follows global
self.assertEqual(published["front_door"].mode.value, "motion")
self.assertEqual(published["back_yard"].mode.value, "continuous")
self.assertEqual(
published["front_door"].mode.to_mqtt_payload(), "MOTION"
)
self.assertEqual(
published["back_yard"].mode.to_mqtt_payload(), "CONTINUOUS"
)
finally:
os.unlink(config_path)
-78
View File
@@ -1,7 +1,5 @@
import io
import os
import tempfile
import zipfile
from unittest.mock import patch
from frigate.jobs.export import (
@@ -1433,79 +1431,3 @@ 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"
)
+174
View File
@@ -1,15 +1,73 @@
"""Unit tests for recordings/media API endpoints."""
from dataclasses import dataclass
from datetime import UTC, datetime
from unittest.mock import patch
import pytz
from fastapi import Request
from frigate.api.auth import get_allowed_cameras_for_filter, get_current_user
from frigate.const import MAX_SEGMENT_DURATION
from frigate.models import Recordings
from frigate.test.http_api.base_http_test import AuthTestClient, BaseTestHttp
@dataclass(frozen=True)
class RangeCase:
"""Expected behavior for one segment relative to the requested range.
Offsets are seconds from REQUEST_START; the request ends at +100 seconds.
"""
name: str
start_offset: float
end_offset: float
included_in_recordings: bool
vod_clip_from_ms: int | None = None
vod_duration_ms: int | None = None
REQUEST_START = 1000
REQUEST_END = 1100
RANGE_CASES = (
RangeCase("before", -MAX_SEGMENT_DURATION + 1, -1, False),
RangeCase("meets_start", -10, 0, True),
RangeCase(
"overlaps_start",
-MAX_SEGMENT_DURATION + 0.5,
0.25,
True,
vod_clip_from_ms=599500,
vod_duration_ms=250,
),
RangeCase("starts_at_start", 0, 10, True, vod_duration_ms=10000),
RangeCase("inside", 20, 80, True, vod_duration_ms=60000),
RangeCase("ends_at_end", 90, 100, True, vod_duration_ms=10000),
RangeCase("matches_range", 0, 100, True, vod_duration_ms=100000),
RangeCase("starts_with_range", 0, 110, True, vod_duration_ms=100000),
RangeCase(
"covers_range",
-20,
120,
True,
vod_clip_from_ms=20000,
vod_duration_ms=100000,
),
RangeCase(
"ends_with_range",
-10,
100,
True,
vod_clip_from_ms=10000,
vod_duration_ms=100000,
),
RangeCase("overlaps_end", 95, 105, True, vod_duration_ms=5000),
RangeCase("starts_at_end", 100, 110, True),
RangeCase("after", 101, 110, False),
)
class TestHttpMedia(BaseTestHttp):
"""Test media API endpoints, particularly recordings with DST handling."""
@@ -44,6 +102,26 @@ class TestHttpMedia(BaseTestHttp):
self.app.dependency_overrides.clear()
super().tearDown()
def _assert_vod_response(
self,
response,
expected_clips: list[tuple[str, int | None, int]],
) -> None:
"""Assert VOD clip metadata and its derived duration fields."""
assert response.status_code == 200
vod = response.json()
assert [
(
clip["path"],
clip.get("clipFrom"),
clip["keyFrameDurations"][0],
)
for clip in vod["sequences"][0]["clips"]
] == expected_clips
expected_durations = [clip[2] for clip in expected_clips]
assert vod["durations"] == expected_durations
assert vod["segment_duration"] == max(expected_durations)
def test_recordings_summary_across_dst_spring_forward(self):
"""
Test recordings summary across spring DST transition (spring forward).
@@ -404,6 +482,102 @@ class TestHttpMedia(BaseTestHttp):
assert "2024-03-10" in summary
assert summary["2024-03-10"] is True
def test_recordings_handles_all_range_relations(self):
"""Recordings return every interval relation that touches the range."""
with AuthTestClient(self.app) as client:
for case in RANGE_CASES:
with self.subTest(case=case.name):
Recordings.delete().execute()
super().insert_mock_recording(
case.name,
REQUEST_START + case.start_offset,
REQUEST_START + case.end_offset,
)
response = client.get(
"/front_door/recordings",
params={"after": REQUEST_START, "before": REQUEST_END},
)
assert response.status_code == 200
expected_ids = [case.name] if case.included_in_recordings else []
assert [
recording["id"] for recording in response.json()
] == expected_ids
def test_vod_handles_all_range_relations(self):
"""VOD clips every interval relation with positive playback duration."""
with (
AuthTestClient(self.app) as client,
patch(
"frigate.api.media.get_keyframe_before",
side_effect=lambda _path, offset: offset,
),
):
for case in RANGE_CASES:
with self.subTest(case=case.name):
Recordings.delete().execute()
super().insert_mock_recording(
case.name,
REQUEST_START + case.start_offset,
REQUEST_START + case.end_offset,
)
response = client.get(
f"/vod/front_door/start/{REQUEST_START}/end/{REQUEST_END}"
)
if case.vod_duration_ms is None:
assert response.status_code == 404
continue
self._assert_vod_response(
response,
[
(
case.name,
case.vod_clip_from_ms,
case.vod_duration_ms,
)
],
)
def test_vod_handles_segment_ending_at_start_with_keyframe_fallbacks(self):
"""VOD keeps a boundary segment when keyframe lookup extends it."""
def keyframe_before(path: str, offset: int) -> int | None:
return offset - 1000 if path == "previous_keyframe" else None
with (
AuthTestClient(self.app) as client,
patch(
"frigate.api.media.get_keyframe_before",
side_effect=keyframe_before,
),
):
super().insert_mock_recording(
"previous_keyframe",
REQUEST_START - 10,
REQUEST_START,
)
super().insert_mock_recording(
"missing_keyframe",
REQUEST_START - 5,
REQUEST_START,
)
response = client.get(
f"/vod/front_door/start/{REQUEST_START}/end/{REQUEST_END}"
)
self._assert_vod_response(
response,
[
("previous_keyframe", 9000, 1000),
("missing_keyframe", None, 5000),
],
)
def test_recordings_unavailable_reports_gap_between_recordings(self):
"""A gap between two recordings is reported as an unavailable segment."""
with AuthTestClient(self.app) as client:
-113
View File
@@ -1,113 +0,0 @@
"""Tests for password change authorization."""
from fastapi import Request
from frigate.api.auth import get_current_user, hash_password, verify_password
from frigate.models import Event, Recordings, ReviewSegment, User
from frigate.test.http_api.base_http_test import AuthTestClient, BaseTestHttp
# Config carrying a custom role, which is the class of user the literal
# "viewer" check used to let through.
_CUSTOM_ROLE_CONFIG = {
"mqtt": {"host": "mqtt"},
"auth": {"roles": {"neighbor": ["front_door"]}, "hash_iterations": 10},
"cameras": {
"front_door": {
"ffmpeg": {
"inputs": [{"path": "rtsp://10.0.0.1:554/video", "roles": ["detect"]}]
},
"detect": {"height": 1080, "width": 1920, "fps": 5},
},
},
}
ADMIN_PASSWORD = "admin-real-password"
NEW_PASSWORD = "AttackerChosenPassword123!"
class TestUpdatePasswordAccess(BaseTestHttp):
def setUp(self):
super().setUp([Event, ReviewSegment, Recordings, User])
self.minimal_config = _CUSTOM_ROLE_CONFIG
self.app = super().create_app()
User.insert(
username="admin",
password_hash=hash_password(ADMIN_PASSWORD, iterations=10),
role="admin",
notification_tokens=[],
).execute()
async def mock_get_current_user(request: Request):
return {
"username": request.headers.get("remote-user"),
"role": request.headers.get("remote-role"),
}
self.app.dependency_overrides[get_current_user] = mock_get_current_user
def tearDown(self):
self.app.dependency_overrides.clear()
super().tearDown()
def _change_password(self, actor: str, role: str, target: str, old_password: str):
with AuthTestClient(self.app) as client:
return client.put(
f"/users/{target}/password",
json={"password": NEW_PASSWORD, "old_password": old_password},
headers={"remote-user": actor, "remote-role": role},
)
def _admin_password_unchanged(self) -> bool:
return verify_password(ADMIN_PASSWORD, User.get_by_id("admin").password_hash)
def test_custom_role_cannot_target_another_account(self):
resp = self._change_password("neighbor", "neighbor", "admin", "wrong-guess")
assert resp.status_code == 403
assert self._admin_password_unchanged()
def test_custom_role_cannot_target_another_account_with_correct_password(self):
# The 403 must land before old_password is checked, so knowing the
# target's password is not a way through
resp = self._change_password("neighbor", "neighbor", "admin", ADMIN_PASSWORD)
assert resp.status_code == 403
assert self._admin_password_unchanged()
def test_viewer_cannot_target_another_account(self):
resp = self._change_password("viewer_user", "viewer", "admin", ADMIN_PASSWORD)
assert resp.status_code == 403
assert self._admin_password_unchanged()
def test_admin_can_target_another_account(self):
User.insert(
username="neighbor",
password_hash=hash_password("neighbor-password", iterations=10),
role="neighbor",
notification_tokens=[],
).execute()
resp = self._change_password("admin", "admin", "neighbor", "")
assert resp.status_code == 200
def test_non_admin_can_change_own_password(self):
User.insert(
username="neighbor",
password_hash=hash_password("neighbor-password", iterations=10),
role="neighbor",
notification_tokens=[],
).execute()
resp = self._change_password(
"neighbor", "neighbor", "neighbor", "neighbor-password"
)
assert resp.status_code == 200
def test_non_admin_own_password_still_requires_old_password(self):
User.insert(
username="neighbor",
password_hash=hash_password("neighbor-password", iterations=10),
role="neighbor",
notification_tokens=[],
).execute()
resp = self._change_password("neighbor", "neighbor", "neighbor", "wrong-guess")
assert resp.status_code == 401
+267 -4
View File
@@ -1,13 +1,70 @@
"""Test camera user and password cleanup."""
"""Tests for Birdseye canvas sizing and layout behavior."""
import multiprocessing as mp
import unittest
from unittest.mock import Mock
from frigate.config import FrigateConfig
from frigate.output.birdseye import BirdsEyeFrameManager, get_canvas_shape
from frigate.config import BirdseyeModeConfig, FrigateConfig
from frigate.output.birdseye import (
Birdseye,
BirdseyeActivity,
BirdsEyeFrameManager,
get_canvas_shape,
)
class TestBirdseye(unittest.TestCase):
def _build_manager(
self, camera_dimensions: dict[str, tuple[int, int]]
) -> BirdsEyeFrameManager:
config = {
"mqtt": {"host": "mqtt"},
"birdseye": {"width": 1280, "height": 720},
"cameras": {},
}
for order, (camera, dimensions) in enumerate(
camera_dimensions.items(), start=1
):
config["cameras"][camera] = {
"ffmpeg": {
"inputs": [
{
"path": f"rtsp://10.0.0.1:554/{camera}",
"roles": ["detect"],
}
]
},
"detect": {
"width": dimensions[0],
"height": dimensions[1],
"fps": 5,
},
"birdseye": {"order": order},
}
return BirdsEyeFrameManager(FrigateConfig(**config), mp.Event())
def _assert_no_overlaps(
self, layout: list[list[tuple[str, tuple[int, int, int, int]]]]
):
rectangles = [position for row in layout for _, position in row]
for index, rect in enumerate(rectangles):
x1, y1, width1, height1 = rect
for other in rectangles[index + 1 :]:
x2, y2, width2, height2 = other
overlap = (
x1 < x2 + width2
and x2 < x1 + width1
and y1 < y2 + height2
and y2 < y1 + height1
)
self.assertFalse(
overlap,
msg=f"Overlapping rectangles found: {rect} and {other}",
)
def test_16x9(self):
"""Test 16x9 aspect ratio works as expected for birdseye."""
width = 1280
@@ -48,6 +105,212 @@ class TestBirdseye(unittest.TestCase):
assert canvas_width == width # width will be the same
assert canvas_height != height
def test_portrait_camera_does_not_overlap_next_row(self):
"""Portrait cameras should reserve their real horizontal position on the next row."""
manager = self._build_manager(
{
"cam_a": (1280, 720),
"cam_p": (360, 640),
"cam_b": (1280, 720),
"cam_c": (640, 480),
}
)
layout = manager.calculate_layout(["cam_a", "cam_p", "cam_b", "cam_c"], 3)
self.assertIsNotNone(layout)
assert layout is not None
self._assert_no_overlaps(layout)
cam_c = [
position for row in layout for camera, position in row if camera == "cam_c"
][0]
self.assertEqual(cam_c[0], 0)
def test_portrait_reservation_only_applies_to_next_row(self):
"""Portrait reservations should not push later rows after the span ends."""
manager = self._build_manager(
{
"cam_a": (1280, 720),
"cam_p": (360, 640),
"cam_b": (1280, 720),
"cam_c": (1280, 720),
"cam_d": (1280, 720),
"cam_e": (1280, 720),
}
)
layout = manager.calculate_layout(
["cam_a", "cam_p", "cam_b", "cam_c", "cam_d", "cam_e"],
3,
)
self.assertIsNotNone(layout)
assert layout is not None
self._assert_no_overlaps(layout)
cam_e = [
position for row in layout for camera, position in row if camera == "cam_e"
][0]
self.assertEqual(cam_e[0], 0)
def test_multiple_portraits_reserve_distinct_ranges(self):
"""Multiple portrait cameras in one row should reserve separate spans below them."""
manager = self._build_manager(
{
"cam_a": (640, 480),
"cam_p1": (360, 640),
"cam_p2": (360, 640),
"cam_b": (640, 480),
"cam_c": (1280, 720),
"cam_d": (640, 480),
}
)
layout = manager.calculate_layout(
["cam_a", "cam_p1", "cam_p2", "cam_b", "cam_c", "cam_d"],
4,
)
self.assertIsNotNone(layout)
assert layout is not None
self._assert_no_overlaps(layout)
def test_two_landscapes_then_portrait_then_two_landscapes(self):
"""A portrait after two landscapes should reserve only its own tail span."""
manager = self._build_manager(
{
"cam_a": (1280, 720),
"cam_b": (1280, 720),
"cam_p": (360, 640),
"cam_c": (1280, 720),
"cam_d": (1280, 720),
}
)
layout = manager.calculate_layout(
["cam_a", "cam_b", "cam_p", "cam_c", "cam_d"],
3,
)
self.assertIsNotNone(layout)
assert layout is not None
self._assert_no_overlaps(layout)
cam_c = [
position for row in layout for camera, position in row if camera == "cam_c"
][0]
cam_d = [
position for row in layout for camera, position in row if camera == "cam_d"
][0]
self.assertEqual(cam_c[0], 0)
self.assertEqual(cam_d[0], cam_c[0] + cam_c[2])
class TestBirdseyeActivity(unittest.TestCase):
"""Test which camera activity is included in each Birdseye mode."""
def setUp(self):
config = {
"mqtt": {"enabled": False},
"birdseye": {
"enabled": True,
"mode": {
"motion": True,
"objects": True,
"stationary_objects": True,
},
},
"cameras": {
"front": {
"ffmpeg": {
"inputs": [
{"path": "rtsp://10.0.0.1:554/video", "roles": ["detect"]}
]
},
"detect": {"height": 1080, "width": 1920, "fps": 5},
}
},
}
self.manager = BirdsEyeFrameManager(FrigateConfig(**config), mp.Event())
def test_existing_modes_keep_their_activity_rules(self):
continuous = BirdseyeModeConfig(continuous=True)
motion = BirdseyeModeConfig(motion=True)
objects = BirdseyeModeConfig(objects=True)
no_activity = BirdseyeActivity(False, False, False)
motion_activity = BirdseyeActivity(False, False, True)
stationary_activity = BirdseyeActivity(False, True, False)
active_object_activity = BirdseyeActivity(True, False, False)
assert self.manager.camera_active(continuous, no_activity)
assert self.manager.camera_active(motion, motion_activity)
assert not self.manager.camera_active(motion, stationary_activity)
assert self.manager.camera_active(objects, active_object_activity)
assert not self.manager.camera_active(objects, stationary_activity)
def test_modes_can_be_combined(self):
mode = BirdseyeModeConfig(motion=True, stationary_objects=True)
assert self.manager.camera_active(mode, BirdseyeActivity(False, False, True))
assert self.manager.camera_active(mode, BirdseyeActivity(False, True, False))
assert not self.manager.camera_active(
mode, BirdseyeActivity(False, False, False)
)
def test_stationary_objects_are_independent_from_active_objects(self):
stationary_objects = BirdseyeModeConfig(stationary_objects=True)
assert self.manager.camera_active(
stationary_objects, BirdseyeActivity(False, True, False)
)
assert not self.manager.camera_active(
stationary_objects, BirdseyeActivity(True, False, False)
)
def test_write_data_preserves_active_and_confirms_stationary_activity(self):
birdseye = Birdseye.__new__(Birdseye)
birdseye.birdseye_manager = Mock()
birdseye.birdseye_manager.update.return_value = (False, False)
birdseye._idle_interval = None
frame = Mock()
birdseye.write_data(
"front",
[
{"stationary": True, "false_positive": True},
{"stationary": False, "false_positive": True},
{"stationary": True, "false_positive": False},
],
[[0, 0, 10, 10]],
1.0,
frame,
)
birdseye.birdseye_manager.update.assert_called_once_with(
"front", BirdseyeActivity(True, True, True), 1.0, frame
)
def test_stationary_false_positive_does_not_activate_birdseye(self):
birdseye = Birdseye.__new__(Birdseye)
birdseye.birdseye_manager = Mock()
birdseye.birdseye_manager.update.return_value = (False, False)
birdseye._idle_interval = None
frame = Mock()
birdseye.write_data(
"front",
[{"stationary": True, "false_positive": True}],
[],
1.0,
frame,
)
birdseye.birdseye_manager.update.assert_called_once_with(
"front", BirdseyeActivity(False, False, False), 1.0, frame
)
class TestBirdseyeCameraOrder(unittest.TestCase):
"""Test that birdseye reacts to camera order changes without a restart."""
@@ -55,7 +318,7 @@ class TestBirdseyeCameraOrder(unittest.TestCase):
def setUp(self):
config = {
"mqtt": {"enabled": False},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": "continuous"},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": {"continuous": True}},
"cameras": {
camera: {
"ffmpeg": {
+227
View File
@@ -0,0 +1,227 @@
"""Regression tests for runtime camera add and delete handling."""
import asyncio
import threading
import unittest
from types import SimpleNamespace
from unittest.mock import MagicMock
# LicensePlatePostProcessor is imported via the maintainer rather than from
# data_processing.post.license_plate, which circularly imports back through
# frigate.embeddings before that package finishes initializing
from frigate.embeddings.maintainer import (
EmbeddingMaintainer,
LicensePlatePostProcessor,
)
from frigate.ptz.autotrack import PtzAutoTracker
from frigate.review.maintainer import ReviewSegmentMaintainer
from frigate.track.object_processing import TrackedObjectProcessor
def _make_processor() -> TrackedObjectProcessor:
"""Build a processor with no cameras, bypassing __init__."""
processor = TrackedObjectProcessor.__new__(TrackedObjectProcessor)
processor.camera_states = {}
processor.camera_states_lock = threading.Lock()
processor.config = SimpleNamespace(cameras={})
processor.event_sender = MagicMock()
processor.detection_publisher = MagicMock()
processor.ongoing_manual_events = {}
return processor
class TestObjectProcessorUnknownCamera(unittest.TestCase):
def test_save_lpr_snapshot_ignores_unknown_camera(self):
processor = _make_processor()
# 1x1 png, base64; decoding must not be what fails
payload = (
"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAADUlEQVR42mP8z8BQDwAEhQGAhKmMIQAAAABJRU5ErkJggg==",
"1234.5-abcdef",
"deleted_cam",
)
processor.save_lpr_snapshot(payload)
processor.event_sender.publish.assert_not_called()
def test_create_manual_event_ignores_unknown_camera(self):
processor = _make_processor()
payload = (
1234.5,
"deleted_cam",
"person",
"1234.5-abcdef",
True,
0.9,
None,
None,
"api",
False,
None,
)
processor.create_manual_event(payload)
processor.event_sender.publish.assert_not_called()
self.assertEqual(processor.ongoing_manual_events, {})
def test_create_lpr_event_ignores_unknown_camera(self):
processor = _make_processor()
payload = (
1234.5,
"deleted_cam",
"license_plate",
"1234.5-abcdef",
True,
0.9,
None,
"ABC123",
)
processor.create_lpr_event(payload)
processor.event_sender.publish.assert_not_called()
self.assertEqual(processor.ongoing_manual_events, {})
def test_create_manual_event_ignores_camera_added_but_not_yet_drained(self):
"""The add window: present in config.cameras, absent from camera_states.
debug_replay writes the camera into the shared config before publishing
add, so a guard on config.cameras passes here and falls through to
camera_states. This test fails against such a guard.
"""
processor = _make_processor()
processor.config = SimpleNamespace(
cameras={
"new_cam": SimpleNamespace(
record=SimpleNamespace(event_pre_capture=5, enabled=True)
)
}
)
payload = (
1234.5,
"new_cam",
"person",
"1234.5-abcdef",
True,
0.9,
None,
None,
"api",
False,
None,
)
processor.create_manual_event(payload)
processor.event_sender.publish.assert_not_called()
class TestEmbeddingsUnknownCamera(unittest.TestCase):
def _make_maintainer(self) -> EmbeddingMaintainer:
maintainer = EmbeddingMaintainer.__new__(EmbeddingMaintainer)
maintainer.config = SimpleNamespace(cameras={})
maintainer.event_end_subscriber = MagicMock()
maintainer.realtime_processors = [MagicMock()]
# spec is required: the dispatch loop is a chain of isinstance checks,
# and a bare MagicMock matches none of them, so the crashing branch
# would never run and the test would pass against unfixed code
maintainer.post_processors = [MagicMock(spec=LicensePlatePostProcessor)]
maintainer.detected_license_plates = {"1234.5-abcdef": {"obj_data": {}}}
maintainer.recordings_available_through = {"deleted_cam": 1234.5}
maintainer.event_metadata_publisher = MagicMock()
return maintainer
def test_process_finalized_skips_unknown_camera(self):
maintainer = self._make_maintainer()
# updated_db=False bypasses the Event.get branch, which would hit the
# database and mask the KeyError this test is about
maintainer.event_end_subscriber.check_for_update.side_effect = [
("1234.5-abcdef", "deleted_cam", False),
None,
]
maintainer._process_finalized()
maintainer.post_processors[0].process_data.assert_not_called()
def test_process_finalized_still_expires_realtime_state(self):
"""The guard must not skip per-event cleanup, only post processing."""
maintainer = self._make_maintainer()
maintainer.event_end_subscriber.check_for_update.side_effect = [
("1234.5-abcdef", "deleted_cam", False),
None,
]
maintainer._process_finalized()
maintainer.realtime_processors[0].expire_object.assert_called_once_with(
"1234.5-abcdef", "deleted_cam"
)
def test_expire_dedicated_lpr_drops_entry_for_unknown_camera(self):
maintainer = self._make_maintainer()
maintainer.detected_license_plates = {
"1234.5-abcdef": {"camera": "deleted_cam", "last_seen": 1.0}
}
maintainer._expire_dedicated_lpr()
self.assertEqual(maintainer.detected_license_plates, {})
class TestReviewMaintainerRemoval(unittest.TestCase):
def test_camera_removal_ends_segment_and_clears_state(self):
maintainer = ReviewSegmentMaintainer.__new__(ReviewSegmentMaintainer)
maintainer.active_review_segments = {"deleted_cam": MagicMock()}
maintainer.indefinite_events = {"deleted_cam": {"1234.5-abcdef": 1.0}}
maintainer.forcibly_end_segment = MagicMock()
maintainer._handle_camera_removed("deleted_cam")
maintainer.forcibly_end_segment.assert_called_once_with("deleted_cam")
self.assertNotIn("deleted_cam", maintainer.indefinite_events)
class TestAutotrackerMoveQueue(unittest.TestCase):
def test_move_queue_drops_move_for_removed_camera(self):
tracker = PtzAutoTracker.__new__(PtzAutoTracker)
tracker.stop_event = MagicMock()
# one pass through the loop, then stop
tracker.stop_event.is_set.side_effect = [False, True]
tracker.ptz_metrics = {}
tracker.move_queues = {"deleted_cam": asyncio.Queue()}
tracker.move_queue_locks = {"deleted_cam": asyncio.Lock()}
tracker.onvif = MagicMock()
tracker.config = SimpleNamespace(cameras={})
tracker.move_queues["deleted_cam"].put_nowait((1234.5, 0.1, 0.1, 0.0))
asyncio.run(tracker._process_move_queue("deleted_cam"))
tracker.onvif._move_relative.assert_not_called()
class TestCameraStateAccessors(unittest.TestCase):
def test_get_camera_state_returns_none_for_unknown_camera(self):
processor = _make_processor()
self.assertIsNone(processor.get_camera_state("deleted_cam"))
def test_get_camera_states_returns_a_snapshot_not_a_view(self):
"""A live values() view raises RuntimeError if the writer pops mid-iteration."""
processor = _make_processor()
processor.camera_states = {"one": MagicMock(), "two": MagicMock()}
states = processor.get_camera_states()
processor.camera_states.pop("one")
self.assertEqual(len(states), 2)
def test_get_current_frame_time_is_zero_for_unknown_camera(self):
processor = _make_processor()
self.assertEqual(processor.get_current_frame_time("deleted_cam"), 0.0)
+100 -9
View File
@@ -7,7 +7,7 @@ import numpy as np
from pydantic import ValidationError
from ruamel.yaml.constructor import DuplicateKeyError
from frigate.config import BirdseyeModeEnum, FrigateConfig
from frigate.config import FrigateConfig
from frigate.const import MODEL_CACHE_DIR
from frigate.detectors import DetectorTypeEnum
from frigate.util.builtin import deep_merge
@@ -170,7 +170,7 @@ class TestConfig(unittest.TestCase):
def test_override_birdseye(self):
config = {
"mqtt": {"host": "mqtt"},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": "continuous"},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": {"continuous": True}},
"cameras": {
"back": {
"ffmpeg": {
@@ -183,19 +183,30 @@ class TestConfig(unittest.TestCase):
"width": 1920,
"fps": 5,
},
"birdseye": {"enabled": False, "mode": "motion"},
"birdseye": {
"enabled": False,
"mode": {"continuous": False, "motion": True},
},
}
},
}
frigate_config = FrigateConfig(**config)
assert not frigate_config.cameras["back"].birdseye.enabled
assert frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode is BirdseyeModeEnum.motion
mode = frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode
assert mode.motion
assert not mode.continuous
assert not mode.objects
assert not mode.stationary_objects
def test_override_birdseye_non_inheritable(self):
config = {
"mqtt": {"host": "mqtt"},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": "continuous", "height": 1920},
"birdseye": {
"enabled": True,
"mode": {"continuous": True},
"height": 1920,
},
"cameras": {
"back": {
"ffmpeg": {
@@ -218,7 +229,7 @@ class TestConfig(unittest.TestCase):
def test_inherit_birdseye(self):
config = {
"mqtt": {"host": "mqtt"},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": "continuous"},
"birdseye": {"enabled": True, "mode": {"continuous": True}},
"cameras": {
"back": {
"ffmpeg": {
@@ -237,9 +248,89 @@ class TestConfig(unittest.TestCase):
frigate_config = FrigateConfig(**config)
assert frigate_config.cameras["back"].birdseye.enabled
assert (
frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode is BirdseyeModeEnum.continuous
)
mode = frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode
assert mode.continuous
assert not mode.motion
assert not mode.objects
assert not mode.stationary_objects
def test_combine_birdseye_activity_types(self):
config = {
**self.minimal,
"birdseye": {
"mode": {
"motion": True,
"stationary_objects": True,
}
},
}
frigate_config = FrigateConfig(**config)
mode = frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode
assert mode.motion
assert mode.stationary_objects
assert not mode.continuous
assert not mode.objects
def test_birdseye_requires_an_activity_type(self):
config = {
**self.minimal,
"birdseye": {
"mode": {
"continuous": False,
"motion": False,
"objects": False,
"stationary_objects": False,
}
},
}
with self.assertRaisesRegex(
ValidationError, "must enable at least one Birdseye activity type"
):
FrigateConfig(**config)
def test_camera_can_disable_an_inherited_activity_type(self):
config = {
**self.minimal,
"birdseye": {"mode": {"motion": True, "objects": True}},
}
config["cameras"]["back"]["birdseye"] = {"mode": {"motion": False}}
frigate_config = FrigateConfig(**config)
mode = frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode
assert not mode.motion
assert mode.objects
def test_profile_must_leave_an_activity_type_enabled(self):
config = {
**self.minimal,
"profiles": {"away": {"friendly_name": "Away"}},
"birdseye": {"mode": {"objects": True}},
}
config["cameras"]["back"]["profiles"] = {
"away": {"birdseye": {"mode": {"objects": False}}}
}
with self.assertRaisesRegex(
ValidationError, "must enable at least one Birdseye activity type"
):
FrigateConfig(**config)
def test_camera_birdseye_activity_types_override_global_values(self):
config = {
**self.minimal,
"birdseye": {"mode": {"motion": True, "objects": True}},
}
config["cameras"]["back"]["birdseye"] = {
"mode": {"motion": False, "stationary_objects": True}
}
frigate_config = FrigateConfig(**config)
mode = frigate_config.cameras["back"].birdseye.mode
assert not mode.motion
assert mode.objects
assert mode.stationary_objects
def test_override_tracked_objects(self):
config = {
+1 -2
View File
@@ -9,7 +9,6 @@ from unittest.mock import MagicMock, patch
from frigate.debug_replay import DebugReplayManager
from frigate.jobs.debug_replay import (
DebugReplayJob,
NoRecordingsError,
RecordingDebugReplaySource,
cancel_debug_replay_job,
get_active_runner,
@@ -130,7 +129,7 @@ class TestStartDebugReplayJob(unittest.TestCase):
empty_qs = MagicMock()
empty_qs.count.return_value = 0
with patch("frigate.jobs.debug_replay.query_recordings", return_value=empty_qs):
with self.assertRaises(NoRecordingsError):
with self.assertRaises(ValueError):
start_debug_replay_job(
source=RecordingDebugReplaySource(
source_camera="front",
-41
View File
@@ -1,41 +0,0 @@
"""Tests for ONNX Runtime session option selection."""
import unittest
import onnxruntime as ort
from frigate.detectors.detection_runners import 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))
@@ -8,6 +8,7 @@ from unittest.mock import MagicMock, patch
from frigate.app import FrigateApp
from frigate.comms.dispatcher import Dispatcher
from frigate.comms.runtime_state import RuntimeStatePersistence
from frigate.config import BirdseyeModeConfig
def _make_camera_mock(
@@ -51,6 +52,58 @@ def _build_dispatcher(cameras: dict[str, MagicMock]) -> Dispatcher:
return Dispatcher(config, config_updater, onvif, ptz_metrics, communicators)
class TestBirdseyeModeCommands(unittest.TestCase):
"""Verify Birdseye mode commands use the boolean mode contract."""
def setUp(self) -> None:
self.camera = _make_camera_mock()
self.camera.birdseye.enabled = True
self.dispatcher = _build_dispatcher({"front_door": self.camera})
self.dispatcher.publish = MagicMock()
def test_combined_modes_are_accepted(self) -> None:
self.dispatcher._on_birdseye_mode_command(
"front_door", "STATIONARY_OBJECTS,MOTION"
)
self.assertEqual(
self.camera.birdseye.mode,
BirdseyeModeConfig(motion=True, stationary_objects=True),
)
self.dispatcher.config_updater.publish_update.assert_called_once()
self.dispatcher.publish.assert_called_once_with(
"front_door/birdseye_mode/state",
"MOTION,STATIONARY_OBJECTS",
retain=True,
)
def test_single_activity_type_is_accepted(self) -> None:
self.dispatcher._on_birdseye_mode_command("front_door", "OBJECTS")
self.assertEqual(
self.camera.birdseye.mode,
BirdseyeModeConfig(objects=True),
)
self.dispatcher.publish.assert_called_once_with(
"front_door/birdseye_mode/state", "OBJECTS", retain=True
)
def test_unknown_mode_is_rejected(self) -> None:
for payload in (
"UNKNOWN",
"motion",
"MOTION_OBJECTS",
"NONE",
"NONE,MOTION",
"MOTION,MOTION",
"MOTION,",
):
with self.subTest(payload=payload):
self.dispatcher._on_birdseye_mode_command("front_door", payload)
self.dispatcher.config_updater.publish_update.assert_not_called()
class TestRestoreRuntimeState(unittest.TestCase):
"""Verify replay routes through handlers and tolerates missing entries."""
+88 -1
View File
@@ -1,7 +1,12 @@
import unittest
from io import StringIO
from unittest.mock import MagicMock, patch
from frigate.util.services import get_amd_gpu_stats, get_intel_gpu_stats
from frigate.util.services import (
get_amd_gpu_stats,
get_intel_gpu_stats,
get_openvino_npu_stats,
)
class TestGpuStats(unittest.TestCase):
@@ -17,6 +22,88 @@ class TestGpuStats(unittest.TestCase):
amd_stats = get_amd_gpu_stats()
assert amd_stats == {"gpu": "4.17%", "mem": "60.37%"}
@patch("frigate.util.services.time.sleep")
@patch("frigate.util.services.time.time", side_effect=[0.0, 1.0])
@patch(
"frigate.util.services.os.readlink",
return_value="/sys/bus/pci/drivers/intel_vpu",
)
@patch(
"frigate.util.services.glob.glob",
return_value=["/sys/class/accel/accel0"],
)
@patch(
"builtins.open",
side_effect=[StringIO("1000"), StringIO("1250")],
)
def test_openvino_npu_stats_discovers_accel0(
self, open_file, glob, readlink, time, sleep
):
assert get_openvino_npu_stats() == {"npu": "25.0", "mem": "-%"}
open_file.assert_any_call(
"/sys/class/accel/accel0/device/power/runtime_active_time"
)
@patch("frigate.util.services.time.sleep")
@patch("frigate.util.services.time.time", side_effect=[0.0, 1.0])
@patch(
"frigate.util.services.os.readlink",
side_effect=[
"/sys/bus/pci/drivers/other",
"/sys/bus/pci/drivers/intel_vpu",
],
)
@patch(
"frigate.util.services.glob.glob",
return_value=[
"/sys/class/accel/accel0",
"/sys/class/accel/accel1",
],
)
@patch(
"builtins.open",
side_effect=[StringIO("1000"), StringIO("1250")],
)
def test_openvino_npu_stats_skips_non_intel_accelerator(
self, open_file, glob, readlink, time, sleep
):
assert get_openvino_npu_stats() == {"npu": "25.0", "mem": "-%"}
open_file.assert_any_call(
"/sys/class/accel/accel1/device/power/runtime_active_time"
)
@patch(
"frigate.util.services.os.readlink",
return_value="/sys/bus/pci/drivers/other",
)
@patch(
"frigate.util.services.glob.glob",
return_value=["/sys/class/accel/accel0"],
)
@patch("builtins.open")
def test_openvino_npu_stats_no_intel_accelerator(self, open_file, glob, readlink):
assert get_openvino_npu_stats() is None
open_file.assert_not_called()
@patch(
"frigate.util.services.os.readlink",
return_value="/sys/bus/pci/drivers/intel_vpu",
)
@patch(
"frigate.util.services.glob.glob",
return_value=["/sys/class/accel/accel0"],
)
@patch("builtins.open", side_effect=FileNotFoundError)
def test_openvino_npu_stats_runtime_counter_unavailable(
self, open_file, glob, readlink
):
assert get_openvino_npu_stats() is None
open_file.assert_called_once_with(
"/sys/class/accel/accel0/device/power/runtime_active_time"
)
@patch("frigate.stats.intel_gpu_info.intel_gpu_name_resolver.get_names")
@patch("frigate.util.services.time.sleep")
@patch("frigate.util.services.time.monotonic")
+19
View File
@@ -560,6 +560,25 @@ class TestProfileManager(unittest.TestCase):
assert err is None
assert self.config.cameras["front"].enabled is False
@patch.object(ProfileManager, "_persist_active_profile")
def test_profile_can_disable_inherited_birdseye_activity(self, mock_persist):
"""A false-only mode override inherits the other base activity types."""
self.config.profiles["away"] = ProfileDefinitionConfig(friendly_name="Away")
base_mode = self.config.cameras["front"].birdseye.mode
base_mode.motion = True
base_mode.objects = True
self.config.cameras["front"].profiles["away"] = CameraProfileConfig(
birdseye={"mode": {"motion": False}}
)
self.manager = ProfileManager(self.config, self.mock_updater)
err = self.manager.activate_profile("away")
assert err is None
mode = self.config.cameras["front"].birdseye.mode
assert not mode.motion
assert mode.objects
@patch.object(ProfileManager, "_persist_active_profile")
def test_deactivate_restores_enabled(self, mock_persist):
"""Deactivating a profile restores the camera's base enabled state."""
-150
View File
@@ -1,150 +0,0 @@
"""Tests for push notification subscription validation."""
import unittest
from frigate.api.notification import _validate_push_endpoint, _validate_subscription
VALID_ENDPOINTS = [
"https://fcm.googleapis.com/fcm/send/dGhpcy1pcy1hLXRva2Vu",
"https://updates.push.services.mozilla.com/wpush/v2/dGhpcy1pcy1hLXRva2Vu",
"https://web.push.apple.com/dGhpcy1pcy1hLXRva2Vu",
"https://wns2-by3p.notify.windows.com/w/?token=dGhpcy1pcy1hLXRva2Vu",
"https://fcm.googleapis.com:443/fcm/send/dGhpcy1pcy1hLXRva2Vu",
]
def _subscription(endpoint: str) -> dict:
return {
"endpoint": endpoint,
"keys": {"p256dh": "cHVibGljLWtleQ", "auth": "YXV0aC1zZWNyZXQ"},
}
class TestValidatePushEndpoint(unittest.TestCase):
def test_accepts_real_push_service_endpoints(self):
for endpoint in VALID_ENDPOINTS:
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_http(self):
self.assertIsNotNone(
_validate_push_endpoint("http://fcm.googleapis.com/fcm/send/token")
)
def test_rejects_non_http_schemes(self):
for endpoint in (
"file:///etc/passwd",
"ftp://example.com/token",
"//example.com/token",
):
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_localhost(self):
for endpoint in (
"https://localhost/token",
"https://localhost:443/token",
"https://127.0.0.1/token",
"https://[::1]/token",
):
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_private_addresses(self):
for endpoint in (
"https://192.168.1.10/token",
"https://10.0.0.5/token",
"https://172.16.0.1/token",
"https://169.254.169.254/token",
"https://0.0.0.0/token",
):
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_internal_hostnames(self):
for endpoint in (
"https://frigate/token",
"https://nas.local/token",
"https://push.internal/token",
"https://host.home.arpa/token",
):
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_non_default_port(self):
self.assertIsNotNone(
_validate_push_endpoint("https://fcm.googleapis.com:8080/fcm/send/token")
)
def test_rejects_embedded_credentials(self):
self.assertIsNotNone(
_validate_push_endpoint(
"https://user:pass@fcm.googleapis.com/fcm/send/token"
)
)
def test_rejects_endpoint_without_path(self):
for endpoint in ("https://fcm.googleapis.com", "https://fcm.googleapis.com/"):
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_endpoint_that_breaks_audience_parsing(self):
# webpush.py locates the host by searching for a separator after index
# 10, which raises ValueError when the url has no path at all
endpoint = "https://fcm.googleapis.com"
with self.assertRaises(ValueError):
endpoint.index("/", 10)
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_missing_or_non_string_endpoint(self):
for endpoint in (None, "", 5, {"url": "https://example.com/token"}):
with self.subTest(endpoint=endpoint):
self.assertIsNotNone(_validate_push_endpoint(endpoint))
def test_rejects_overlong_endpoint(self):
self.assertIsNotNone(
_validate_push_endpoint(f"https://fcm.googleapis.com/{'a' * 4096}")
)
class TestValidateSubscription(unittest.TestCase):
def test_accepts_valid_subscription(self):
self.assertIsNone(_validate_subscription(_subscription(VALID_ENDPOINTS[0])))
def test_accepts_extra_fields_sent_by_the_browser(self):
sub = _subscription(VALID_ENDPOINTS[0])
sub["expirationTime"] = None
self.assertIsNone(_validate_subscription(sub))
def test_rejects_non_object(self):
for sub in ("https://fcm.googleapis.com/fcm/send/token", ["endpoint"], 5):
with self.subTest(sub=sub):
self.assertIsNotNone(_validate_subscription(sub))
def test_rejects_bad_endpoint(self):
self.assertIsNotNone(
_validate_subscription(_subscription("https://localhost/t"))
)
def test_rejects_missing_keys(self):
sub = _subscription(VALID_ENDPOINTS[0])
del sub["keys"]
self.assertIsNotNone(_validate_subscription(sub))
def test_rejects_incomplete_keys(self):
for keys in (
{"p256dh": "cHVibGljLWtleQ"},
{"auth": "YXV0aC1zZWNyZXQ"},
{"p256dh": "cHVibGljLWtleQ", "auth": ""},
{"p256dh": None, "auth": "YXV0aC1zZWNyZXQ"},
):
with self.subTest(keys=keys):
sub = _subscription(VALID_ENDPOINTS[0])
sub["keys"] = keys
self.assertIsNotNone(_validate_subscription(sub))
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
+60 -21
View File
@@ -68,6 +68,7 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
self.tracked_objects_queue = tracked_objects_queue
self.stop_event: MpEvent = stop_event
self.camera_states: dict[str, CameraState] = {}
self.camera_states_lock = threading.Lock()
self.frame_manager = SharedMemoryFrameManager()
self.last_motion_detected: dict[str, float] = {}
self.ptz_autotracker_thread = ptz_autotracker_thread
@@ -236,7 +237,9 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
camera_state.on("end", end)
camera_state.on("snapshot", snapshot)
camera_state.on("camera_activity", camera_activity)
self.camera_states[camera] = camera_state
with self.camera_states_lock:
self.camera_states[camera] = camera_state
def should_save_snapshot(self, camera: str, obj: TrackedObject) -> bool:
if obj.false_positive:
@@ -324,9 +327,22 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
# reset the last_motion so redundant `off` commands aren't sent
self.last_motion_detected[camera] = 0
def get_camera_state(self, camera: str) -> CameraState | None:
"""Returns the state for a camera, or None if it does not exist."""
with self.camera_states_lock:
return self.camera_states.get(camera)
def get_camera_states(self) -> list[CameraState]:
"""Returns a snapshot of camera states that is safe to iterate."""
with self.camera_states_lock:
return list(self.camera_states.values())
def get_best(self, camera: str, label: str) -> dict[str, Any]:
# TODO: need a lock here
camera_state = self.camera_states[camera]
camera_state = self.get_camera_state(camera)
if camera_state is None:
return {}
if label in camera_state.best_objects:
best_obj = camera_state.best_objects[label]
@@ -350,17 +366,21 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
(self.config.birdseye.height * 3 // 2, self.config.birdseye.width),
)
if camera not in self.camera_states:
camera_state = self.get_camera_state(camera)
if camera_state is None:
return None
return self.camera_states[camera].get_current_frame(draw_options)
return camera_state.get_current_frame(draw_options)
def get_current_frame_time(self, camera: str) -> float:
"""Returns the latest frame time for a given camera."""
if camera not in self.camera_states:
camera_state = self.get_camera_state(camera)
if camera_state is None:
return 0.0
return self.camera_states[camera].current_frame_time
return camera_state.current_frame_time
def set_sub_label(
self, event_id: str, sub_label: str | None, score: float | None
@@ -498,14 +518,18 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
# save the snapshot image
(frame, event_id, camera) = payload
camera_state = self.camera_states.get(camera)
if camera_state is None:
logger.debug("Discarding LPR snapshot for unknown camera %s", camera)
return
img = cv2.imdecode(
np.frombuffer(base64.b64decode(frame), dtype=np.uint8),
cv2.IMREAD_COLOR,
)
self.camera_states[camera].save_manual_event_image(
img, event_id, "license_plate", {}
)
camera_state.save_manual_event_image(img, event_id, "license_plate", {})
def create_manual_event(self, payload: tuple) -> None:
(
@@ -522,13 +546,17 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
pre_capture,
) = payload
camera_state = self.camera_states.get(camera_name)
if camera_state is None:
logger.debug("Discarding manual event for unknown camera %s", camera_name)
return
# save the snapshot image
self.camera_states[camera_name].save_manual_event_image(
None, event_id, label, draw
)
camera_state.save_manual_event_image(None, event_id, label, draw)
end_time = frame_time + duration if duration is not None else None
start_time = (
frame_time - self.config.cameras[camera_name].record.event_pre_capture
frame_time - camera_state.camera_config.record.event_pre_capture
if pre_capture is None
else frame_time - pre_capture
)
@@ -548,7 +576,7 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
"camera": camera_name,
"start_time": start_time,
"end_time": end_time,
"has_clip": self.config.cameras[camera_name].record.enabled
"has_clip": camera_state.camera_config.record.enabled
and include_recording,
"has_snapshot": True,
"snapshot_clean": True,
@@ -591,6 +619,12 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
plate,
) = payload
camera_state = self.camera_states.get(camera_name)
if camera_state is None:
logger.debug("Discarding LPR event for unknown camera %s", camera_name)
return
# send event to event maintainer
self.event_sender.publish(
(
@@ -605,9 +639,9 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
"score": score,
"camera": camera_name,
"start_time": frame_time
- self.config.cameras[camera_name].record.event_pre_capture,
- camera_state.camera_config.record.event_pre_capture,
"end_time": None,
"has_clip": self.config.cameras[camera_name].record.enabled
"has_clip": camera_state.camera_config.record.enabled
and include_recording,
"has_snapshot": True,
"snapshot_clean": True,
@@ -699,7 +733,10 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
continue
camera_state.shutdown()
self.camera_states.pop(camera)
with self.camera_states_lock:
self.camera_states.pop(camera)
self.camera_activity.pop(camera, None)
self.last_motion_detected.pop(camera, None)
@@ -715,8 +752,6 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
if camera_state is None:
continue
camera_state = self.camera_states[camera]
if camera_state.prev_enabled and not current_enabled:
logger.debug(f"Not processing objects for disabled camera {camera}")
self.force_end_all_events(camera, camera_state)
@@ -812,7 +847,11 @@ class TrackedObjectProcessor(threading.Thread):
break
event_id, camera, _ = update
self.camera_states[camera].finished(event_id)
camera_state = self.camera_states.get(camera)
# the camera may have been removed while its event was pending
if camera_state is not None:
camera_state.finished(event_id)
# shut down camera states
for state in self.camera_states.values():
+1 -6
View File
@@ -54,11 +54,6 @@ 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
@@ -154,7 +149,7 @@ 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.thumbnail_attributes,
self.obj_data["label"],
self.thumbnail_data,
obj_data,
self.camera_config.frame_shape,
+45 -2
View File
@@ -20,7 +20,7 @@ from frigate.util.services import get_video_properties
logger = logging.getLogger(__name__)
CURRENT_CONFIG_VERSION = "0.18-0"
CURRENT_CONFIG_VERSION = "0.19-0"
DEFAULT_CONFIG_FILE = os.path.join(CONFIG_DIR, "config.yml")
@@ -93,6 +93,7 @@ def migrate_frigate_config(config_file: str):
logger.info("copying config as backup...")
shutil.copy(config_file, os.path.join(CONFIG_DIR, "backup_config.yaml"))
new_config = config
if previous_version < "0.14":
logger.info(f"Migrating frigate config from {previous_version} to 0.14...")
@@ -147,6 +148,13 @@ def migrate_frigate_config(config_file: str):
yaml.dump(new_config, f)
previous_version = "0.18-0"
if previous_version < "0.19-0":
logger.info(f"Migrating frigate config from {previous_version} to 0.19-0...")
new_config = migrate_019_0(new_config)
with open(config_file, "w") as f:
yaml.dump(new_config, f)
previous_version = "0.19-0"
logger.info("Finished frigate config migration...")
@@ -525,6 +533,21 @@ def _convert_legacy_mask_to_dict(
return result
def _migrate_birdseye_mode(birdseye: dict[str, Any] | None) -> None:
"""Convert a scalar Birdseye mode to composable activity types."""
if not birdseye or not isinstance(birdseye.get("mode"), str):
return
legacy_mode = birdseye["mode"]
activity_types = ("continuous", "motion", "objects", "stationary_objects")
if legacy_mode not in activity_types:
return
birdseye["mode"] = {
activity_type: activity_type == legacy_mode for activity_type in activity_types
}
def migrate_018_0(config: dict[str, dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]:
"""Handle migrating frigate config to 0.18-0"""
new_config = config.copy()
@@ -533,7 +556,7 @@ 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"] = ["descriptions", "chat"]
genai["roles"] = ["embeddings", "descriptions", "chat"]
new_config["genai"] = {"default": genai}
# Remove deprecated sync_recordings from global record config
@@ -658,6 +681,26 @@ def migrate_018_0(config: dict[str, dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]
return new_config
def migrate_019_0(config: dict[str, dict[str, Any]]) -> dict[str, dict[str, Any]]:
"""Handle migrating Frigate config to 0.19-0."""
new_config = config.copy()
_migrate_birdseye_mode(new_config.get("birdseye"))
for name, camera in new_config.get("cameras", {}).items():
camera_config: dict[str, dict[str, Any]] = camera.copy()
_migrate_birdseye_mode(camera_config.get("birdseye"))
for profile in camera_config.get("profiles", {}).values():
if isinstance(profile, dict):
_migrate_birdseye_mode(profile.get("birdseye"))
new_config["cameras"][name] = camera_config
new_config["version"] = "0.19-0"
return new_config
def get_relative_coordinates(
mask: str | list | None,
frame_shape: tuple[int, int],
+13 -5
View File
@@ -67,7 +67,7 @@ def has_better_attr(current_thumb, new_obj, attr_label) -> bool:
def is_better_thumbnail(
label_attributes: list[str],
label: str,
current_thumb: dict[str, Any],
new_obj: dict[str, Any],
frame_shape: tuple[int, int],
@@ -76,12 +76,20 @@ def is_better_thumbnail(
# cutoff images are less ideal, but they should also be smaller?
# better scores are obviously better too
for attr_label in label_attributes:
if has_better_attr(current_thumb, new_obj, attr_label):
# check face on person
if label == "person":
if has_better_attr(current_thumb, new_obj, "face"):
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
# 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"]]):
# 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"]]):
return False
# if the new_thumb is on an edge, and the current thumb is not
+209
View File
@@ -0,0 +1,209 @@
"""Aggregation of the known sub label names an object can be tagged with."""
import logging
import os
from pathvalidate import sanitize_filename
from frigate.config import FrigateConfig
from frigate.config.classification import ObjectClassificationType
from frigate.const import CLIPS_DIR, FACE_DIR, MODEL_CACHE_DIR
from frigate.util.builtin import load_labels
logger = logging.getLogger(__name__)
# subdirectory of FACE_DIR holding unassigned training images, not a face name
FACE_TRAIN_DIR = "train"
# category used by classification models for "no match", never attached to an object
CLASSIFICATION_NONE_CATEGORY = "none"
def get_categorized_object_names(
config: FrigateConfig,
allowed_cameras: list[str],
object_type: str | None = None,
) -> dict[str, list[str]]:
"""Collect every sub label name this install can attach, by object type.
Unlike the database-backed /sub_labels endpoint, this reads the config and
model files, so it also covers names that are configured but have not been
detected yet. Names come from the detector's logo attributes (limited to
objects the allowed cameras actually track), LPR known plate names,
registered face names, and custom object classification categories.
Structural attributes such as `face` and `license_plate` are excluded: they
describe a part of an object rather than naming it, and are never attached
as a sub label.
Args:
config: The running Frigate config
allowed_cameras: Cameras the requesting user may see
object_type: Optional object label to restrict the result to
Returns:
Mapping of object label to its known sub label names, sorted and
deduplicated. Object types with no known names are omitted.
"""
tracked_objects = _get_tracked_objects(config, allowed_cameras)
names: dict[str, set[str]] = {}
logos = set(config.model.all_attribute_logos)
# 1. detector logo attributes, only for objects that are actually tracked
for label, label_attributes in config.model.attributes_map.items():
if label not in tracked_objects:
continue
label_logos = logos.intersection(label_attributes)
if label_logos:
names.setdefault(label, set()).update(label_logos)
# 2. LPR known plate names, for objects that can carry a plate
if config.lpr.known_plates and _lpr_enabled(config, allowed_cameras):
known_plates = set(config.lpr.known_plates)
for label in _objects_with_attribute(config, tracked_objects, "license_plate"):
names.setdefault(label, set()).update(known_plates)
# 3. registered face names, for objects that can carry a face
if _face_recognition_enabled(config, allowed_cameras):
face_names = _get_face_names()
if face_names:
for label in _objects_with_attribute(config, tracked_objects, "face"):
names.setdefault(label, set()).update(face_names)
# 4. custom object classification categories
for model_key, model_config in config.classification.custom.items():
if not model_config.enabled or model_config.object_config is None:
continue
if (
model_config.object_config.classification_type
!= ObjectClassificationType.sub_label
):
continue
categories = _get_classification_categories(model_key)
if not categories:
continue
for label in model_config.object_config.objects:
names.setdefault(label, set()).update(categories)
return {
label: sorted(label_names)
for label, label_names in sorted(names.items())
if label_names and (object_type is None or label == object_type)
}
def _get_tracked_objects(config: FrigateConfig, allowed_cameras: list[str]) -> set[str]:
"""Get the union of objects tracked by the cameras the user can see."""
tracked: set[str] = set()
for camera_name in allowed_cameras:
camera_config = config.cameras.get(camera_name)
if camera_config is None:
continue
tracked.update(camera_config.objects.track)
return tracked
def _objects_with_attribute(
config: FrigateConfig, tracked_objects: set[str], attribute: str
) -> set[str]:
"""Get the tracked objects that a given attribute can be recognized on.
The attribute may also be tracked as an object in its own right, as
`license_plate` is on a dedicated LPR camera, in which case the name is
attached to that object directly.
"""
objects = {
label
for label, label_attributes in config.model.attributes_map.items()
if attribute in label_attributes and label in tracked_objects
}
if attribute in tracked_objects:
objects.add(attribute)
return objects
def _lpr_enabled(config: FrigateConfig, allowed_cameras: list[str]) -> bool:
return any(
config.cameras[camera_name].lpr.enabled
for camera_name in allowed_cameras
if camera_name in config.cameras
)
def _face_recognition_enabled(
config: FrigateConfig, allowed_cameras: list[str]
) -> bool:
return any(
config.cameras[camera_name].face_recognition.enabled
for camera_name in allowed_cameras
if camera_name in config.cameras
)
def _get_face_names() -> set[str]:
"""Get the names of every registered face collection."""
if not os.path.exists(FACE_DIR):
return set()
try:
entries = os.listdir(FACE_DIR)
except OSError:
logger.debug("Failed to read face directory %s", FACE_DIR)
return set()
return {
name
for name in entries
if name != FACE_TRAIN_DIR and os.path.isdir(os.path.join(FACE_DIR, name))
}
def _get_classification_categories(model_key: str) -> set[str]:
"""Get the categories a custom classification model can output.
The trained labelmap is authoritative, but it only exists once the model
has been trained, so fall back to the dataset directories that will become
the labelmap on the next training run.
"""
safe_key = sanitize_filename(model_key)
categories: set[str] = set()
labelmap_path = os.path.join(MODEL_CACHE_DIR, safe_key, "labelmap.txt")
if os.path.exists(labelmap_path):
try:
labelmap = load_labels(labelmap_path, prefill=0, indexed=False)
except OSError:
logger.debug("Failed to read labelmap %s", labelmap_path)
labelmap = {}
categories.update(label for label in labelmap.values() if label)
dataset_dir = os.path.join(CLIPS_DIR, safe_key, "dataset")
if os.path.exists(dataset_dir):
try:
entries = os.listdir(dataset_dir)
except OSError:
logger.debug("Failed to read dataset directory %s", dataset_dir)
entries = []
categories.update(
name for name in entries if os.path.isdir(os.path.join(dataset_dir, name))
)
categories.discard(CLASSIFICATION_NONE_CATEGORY)
return categories
+20 -5
View File
@@ -1,6 +1,7 @@
"""Utilities for services."""
import asyncio
import glob
import json
import logging
import os
@@ -670,19 +671,33 @@ def get_intel_gpu_stats(
def get_openvino_npu_stats() -> dict[str, str] | None:
"""Get NPU stats using openvino."""
NPU_RUNTIME_PATH = "/sys/devices/pci0000:00/0000:00:0b.0/power/runtime_active_time"
for accel_path in sorted(glob.glob("/sys/class/accel/accel*")):
try:
driver = os.path.basename(os.readlink(f"{accel_path}/device/driver"))
except OSError:
continue
if driver != "intel_vpu":
continue
try:
runtime_path = f"{accel_path}/device/power/runtime_active_time"
with open(runtime_path) as f:
initial_runtime = float(f.read().strip())
break
except (FileNotFoundError, PermissionError, ValueError):
continue
else:
return None
try:
with open(NPU_RUNTIME_PATH) as f:
initial_runtime = float(f.read().strip())
initial_time = time.time()
# Sleep for 1 second to get an accurate reading
time.sleep(1.0)
# Read runtime value again
with open(NPU_RUNTIME_PATH) as f:
with open(runtime_path) as f:
current_runtime = float(f.read().strip())
current_time = time.time()
+14 -4
View File
@@ -216,10 +216,20 @@ def process_frames(
# remove license_plate from attributes if this camera is a dedicated LPR cam
if camera_config.type == CameraTypeEnum.lpr:
attributes_map = {
label: [attr for attr in attributes if attr != "license_plate"]
for label, attributes in model_config.attributes_map.items()
}
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
all_attributes = [
attr for attr in model_config.all_attributes if attr != "license_plate"
]
+32 -43
View File
@@ -54,59 +54,48 @@ def capture_frames(
skipped_eps = EventsPerSecond()
skipped_eps.start()
config_subscriber = CameraConfigUpdateSubscriber(
None, {config.name: config}, [CameraConfigUpdateEnum.enabled]
)
while not stop_event.is_set():
# CameraWatchdog applies enabled updates onto this same CameraConfig
# before it stops ffmpeg. Do not subscribe here: it would be rebuilt per
# ffmpeg restart and strand a pipe in the idle main process config PUB.
if not config.enabled:
logger.debug(f"Stopping capture thread for disabled {config.name}")
break
def get_enabled_state():
"""Fetch the latest enabled state from ZMQ."""
config_subscriber.check_for_updates()
return config.enabled
try:
while not stop_event.is_set():
if not get_enabled_state():
logger.debug(f"Stopping capture thread for disabled {config.name}")
fps.value = frame_rate.eps()
skipped_fps.value = skipped_eps.eps()
current_frame.value = datetime.now().timestamp()
frame_name = f"{config.name}_frame{frame_index}"
frame_buffer = frame_manager.write(frame_name)
try:
frame_buffer[:] = ffmpeg_process.stdout.read(frame_size)
except Exception:
# shutdown has been initiated
if stop_event.is_set():
break
fps.value = frame_rate.eps()
skipped_fps.value = skipped_eps.eps()
current_frame.value = datetime.now().timestamp()
frame_name = f"{config.name}_frame{frame_index}"
frame_buffer = frame_manager.write(frame_name)
try:
frame_buffer[:] = ffmpeg_process.stdout.read(frame_size)
except Exception:
# shutdown has been initiated
if stop_event.is_set():
break
logger.error(f"{config.name}: Unable to read frames from ffmpeg process.")
if ffmpeg_process.poll() is not None:
logger.error(
f"{config.name}: Unable to read frames from ffmpeg process."
f"{config.name}: ffmpeg process is not running. exiting capture thread..."
)
break
if ffmpeg_process.poll() is not None:
logger.error(
f"{config.name}: ffmpeg process is not running. exiting capture thread..."
)
break
continue
continue
frame_rate.update()
frame_rate.update()
# don't lock the queue to check, just try since it should rarely be full
try:
# add to the queue
frame_queue.put((frame_name, current_frame.value), False)
frame_manager.close(frame_name)
except queue.Full:
# if the queue is full, skip this frame
skipped_eps.update()
# don't lock the queue to check, just try since it should rarely be full
try:
# add to the queue
frame_queue.put((frame_name, current_frame.value), False)
frame_manager.close(frame_name)
except queue.Full:
# if the queue is full, skip this frame
skipped_eps.update()
frame_index = 0 if frame_index == shm_frame_count - 1 else frame_index + 1
finally:
config_subscriber.stop()
frame_index = 0 if frame_index == shm_frame_count - 1 else frame_index + 1
class CameraWatchdog(threading.Thread):
+2 -8
View File
@@ -94,7 +94,6 @@ SPEC_SERVERS = [
PUBLIC = "public"
AUTHENTICATED = "any"
CAMERA = "camera"
ALL_CAMERAS = "all_cameras"
ADMIN = "admin"
ADMIN_SCHEME = "frigateAdminAuth"
@@ -129,7 +128,6 @@ ACCESS_NOTES = {
PUBLIC: "**Access:** Public — no authentication required.",
AUTHENTICATED: "**Access:** Any authenticated user.",
CAMERA: "**Access:** Authenticated user with access to the referenced camera.",
ALL_CAMERAS: "**Access:** Authenticated user with access to all cameras.",
ADMIN: "**Access:** Admin role required.",
}
@@ -199,8 +197,6 @@ def _route_markers(route: APIRoute) -> tuple[set[str], list[str] | None]:
pass
elif name in ("require_camera_access", "require_go2rtc_stream_access"):
markers.add(CAMERA)
elif name == "require_full_camera_access":
markers.add(ALL_CAMERAS)
elif "auth_checker" in qualname:
markers.add(AUTHENTICATED)
elif "public_checker" in qualname:
@@ -258,8 +254,6 @@ def _classify_base(
# Explicit route-level markers win, in order of specificity.
if ADMIN in markers:
return ADMIN, admin_roles or ["admin"], None
if ALL_CAMERAS in markers:
return ALL_CAMERAS, None, None
if CAMERA in markers:
return CAMERA, None, None
if AUTHENTICATED in markers:
@@ -343,8 +337,8 @@ def security_for(level: str) -> list:
return []
if level == ADMIN:
return [{ADMIN_SCHEME: []}]
# AUTHENTICATED, CAMERA and ALL_CAMERAS all require any authenticated
# session; the camera scoping is conveyed in the note and x-required-role.
# AUTHENTICATED and CAMERA both require any authenticated session; the
# camera-specific scoping is conveyed in the note and x-required-role.
return [{USER_SCHEME: []}]
File diff suppressed because one or more lines are too long
+2 -40
View File
@@ -38,7 +38,7 @@
"cough": "سُعَال",
"throat_clearing": "تَنْحِيم",
"sneeze": "عُطَاس",
"sniff": "كشف",
"sniff": "شَمَّ",
"run": "رَكْض",
"shuffle": "خَلْط",
"footsteps": "خُطُوَات",
@@ -161,43 +161,5 @@
"rumble": "الحلبة",
"skateboard": "لوح تزلج",
"echo": "صدى الصوت",
"noise": "ازعاج",
"duck": "بطة",
"quack": "صوت البطة",
"goose": "وزة",
"honk": "نعيق الأوز",
"wild_animals": "حيوانات برية",
"roar": "زئير",
"chirp": "زقزقة",
"pigeon": "حمامة",
"crow": "غراب",
"roaring_cats": "قطط هائجة",
"squawk": "نعيق",
"coo": "هديل الحمام",
"mallet_percussion": "مطرقة إيقاعية",
"marimba": "ماريمبا",
"glockenspiel": "معزف الأجراس",
"vibraphone": "فيبرافون",
"steelpan": "طبل نحاسي",
"orchestra": "أوركسترا",
"brass_instrument": "آلة نحاسية",
"french_horn": "بوق فرنسي",
"trumpet": "بوق",
"trombone": "ترومبون",
"bowed_string_instrument": "آلة وترية مقوسة",
"string_section": "آلات وترية",
"violin": "كمان",
"pizzicato": "تقنية العزف بيزيكاتو",
"cello": "تشيلو",
"double_bass": "كمان كبير",
"wind_instrument": "آلة نفخية",
"flute": "فلوت",
"saxophone": "ساكسفون",
"clarinet": "كلارينيت",
"harp": "قيثارة",
"bell": "جرس",
"church_bell": "جرس الكنيسة",
"jingle_bell": "جرس جلجل",
"bicycle_bell": "جرس الدراجة",
"tuning_fork": "شوكة رنانة"
"noise": "ازعاج"
}
-502
View File
@@ -1,502 +0,0 @@
{
"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"
}
-331
View File
@@ -1,331 +0,0 @@
{
"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"
}
},
"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"
}
}
@@ -1,16 +0,0 @@
{
"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."
}
}
}
@@ -1,90 +0,0 @@
{
"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"
}
}
@@ -1,204 +0,0 @@
{
"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"
}
}
@@ -1,140 +0,0 @@
{
"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"
}
}
@@ -1,8 +0,0 @@
{
"iconPicker": {
"selectIcon": "Выберыце значок",
"search": {
"placeholder": "Пошук значка…"
}
}
}
@@ -1,10 +0,0 @@
{
"button": {
"downloadVideo": {
"label": "Спампаваць відэа",
"toast": {
"success": "Відэа элемента разгляду пачало спампоўвацца."
}
}
}
}
@@ -1,52 +0,0 @@
{
"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+"
}
}
}
-956
View File
@@ -1,956 +0,0 @@
{
"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."
}
}
File diff suppressed because it is too large Load Diff
-73
View File
@@ -1,73 +0,0 @@
{
"audio": {
"global": {
"detection": "Глабальнае дэтэктаванне",
"sensitivity": "Глабальная адчувальнасць"
},
"cameras": {
"detection": "Дэтэктаванне",
"sensitivity": "Адчувальнасць"
}
},
"timestamp_style": {
"global": {
"appearance": "Глабальны выгляд"
},
"cameras": {
"appearance": "Выгляд"
}
},
"motion": {
"global": {
"sensitivity": "Глабальная адчувальнасць",
"algorithm": "Глабальны алгарытм"
},
"cameras": {
"sensitivity": "Адчувальнасць",
"algorithm": "Алгарытм"
}
},
"snapshots": {
"global": {
"display": "Глабальнае адлюстраванне"
},
"cameras": {
"display": "Дысплэй"
}
},
"detect": {
"global": {
"resolution": "Глабальнае разрозненне",
"tracking": "Глабальнае адсочванне"
},
"cameras": {
"resolution": "Разрозненне",
"tracking": "Адсочванне"
}
},
"objects": {
"global": {
"tracking": "Глабальнае адсочванне",
"filtering": "Глабальная фільтрацыя"
},
"cameras": {
"tracking": "Адсочванне",
"filtering": "Фільтрацыя"
}
},
"record": {
"global": {
"retention": "Глабальнае захоўванне",
"events": "Глабальныя падзеі"
},
"cameras": {
"retention": "Захоўванне",
"events": "Падзеі"
}
},
"ffmpeg": {
"cameras": {
"cameraFfmpeg": "Аргументы FFmpeg для гэтай камеры"
}
}
}
@@ -1,35 +0,0 @@
{
"minimum": "Мусіць быць не меней за {{limit}}",
"maximum": "Мусіць быць не болей за {{limit}}",
"exclusiveMinimum": "Мусіць быць больш за {{limit}}",
"exclusiveMaximum": "Мусіць быць менш за {{limit}}",
"minLength": "Сімвалаў мусіць быць не меней за {{limit}}",
"maxLength": "Сімвалаў мусіць быць не болей за {{limit}}",
"minItems": "Элементаў мусіць быць не меней за {{limit}}",
"maxItems": "Элементаў мусіць быць не болей за {{limit}}",
"pattern": "Памылковы фармат",
"required": "Гэта поле абавязковае",
"type": "Памылковы тып значэння",
"enum": "Мусіць быць адным з дазволеных значэнняў",
"const": "Значэнне не супадае з чаканай канстантай",
"uniqueItems": "Усе элементы мусяць быць унікальнымі",
"format": "Памылковы фармат",
"additionalProperties": "Невядомая ўласцівасць не дазваляецца",
"oneOf": "Мусіць адпавядаць роўна адной з дазволеных схем",
"anyOf": "Мусіць адпавядаць хаця б адной з дазволеных схем",
"proxy": {
"header_map": {
"roleHeaderRequired": "Калі наладжаны супастаўленні роляў, патрабуецца загаловак ролі."
}
},
"ffmpeg": {
"inputs": {
"rolesUnique": "Кожную ролю можна прызначыць толькі аднаму ўваходнай плыні.",
"detectRequired": "Хаця б аднаму ўваходнай плыні мусіць быць прызначана роля «detect».",
"hwaccelDetectOnly": "Аргументы апаратнага паскарэння можа задаваць толькі ўваходная плынь з роляй «detect»."
}
},
"detect": {
"dimensionMustBeEven": "Мусіць быць цотным лікам."
}
}
-131
View File
@@ -1,131 +0,0 @@
{
"animal": "Жывёла",
"dog": "Сабака",
"bark": "Брэх",
"cat": "Кот",
"horse": "Конь",
"goat": "Каза",
"sheep": "Авечка",
"bird": "Птушка",
"mouse": "Мыш",
"keyboard": "Клавіятура",
"vehicle": "Транспартны Сродак",
"boat": "Лодка",
"car": "Аўтамабіль",
"bus": "Аўтобус",
"motorcycle": "Матацыкл",
"train": "Цягнік",
"bicycle": "Веласіпед",
"skateboard": "Скейтборд",
"door": "Дзверы",
"blender": "Блендэр",
"sink": "Ракавіна",
"hair_dryer": "Фен",
"toothbrush": "Зубная Шчотка",
"scissors": "Нажніцы",
"clock": "Гадзіннік",
"person": "Чалавек",
"airplane": "Самалёт",
"traffic_light": "Святлафор",
"fire_hydrant": "Пажарны Гідрант",
"street_sign": "Дарожны Знак",
"stop_sign": "Знак «Стоп»",
"parking_meter": "Паркамат",
"bench": "Лаўка",
"cow": "Карова",
"elephant": "Слон",
"bear": "Мядзведзь",
"zebra": "Зебра",
"giraffe": "Жырафа",
"hat": "Капялюш",
"backpack": "Заплечнік",
"umbrella": "Парасон",
"shoe": "Чаравік",
"eye_glasses": "Акуляры",
"handbag": "Сумка",
"tie": "Гальштук",
"suitcase": "Чамадан",
"frisbee": "Фрысбі",
"skis": "Лыжы",
"snowboard": "Сноўборд",
"sports_ball": "Спартыўны Мяч",
"kite": "Паветраны Змей",
"baseball_bat": "Бейсбольная Біта",
"baseball_glove": "Бейсбольная Рукавіца",
"surfboard": "Дошка для Сёрфінгу",
"tennis_racket": "Тэнісная Ракетка",
"bottle": "Бутэлька",
"plate": "Талерка",
"wine_glass": "Бакал",
"cup": "Кубак",
"fork": "Відэлец",
"knife": "Нож",
"spoon": "Лыжка",
"bowl": "Чаша",
"banana": "Банан",
"apple": "Яблык",
"sandwich": "Сэндвіч",
"orange": "Апельсін",
"broccoli": "Брокалі",
"carrot": "Морква",
"hot_dog": "Хот-Дог",
"pizza": "Піцца",
"donut": "Пончык",
"cake": "Торт",
"chair": "Крэсла",
"couch": "Канапа",
"potted_plant": "Расліна ў Гаршку",
"bed": "Ложак",
"mirror": "Люстэрка",
"dining_table": "Абедзены Стол",
"window": "Акно",
"desk": "Пісьмовы Стол",
"toilet": "Туалет",
"tv": "Тэлевізар",
"laptop": "Ноўтбук",
"remote": "Пульт",
"cell_phone": "Мабільны Тэлефон",
"microwave": "Мікрахвалевая Печ",
"oven": "Печ",
"toaster": "Тостар",
"refrigerator": "Халадзільнік",
"book": "Кніга",
"vase": "Ваза",
"teddy_bear": "Мядзведзік",
"hair_brush": "Шчотка для Валасоў",
"squirrel": "Вавёрка",
"deer": "Алень",
"fox": "Ліс",
"rabbit": "Заяц",
"raccoon": "Янот",
"robot_lawnmower": "Робат-Газонакасілка",
"waste_bin": "Сметніца",
"on_demand": "Па Запатрабаванні",
"face": "Твар",
"license_plate": "Нумарны Знак",
"package": "Пасылка",
"bbq_grill": "Грыль",
"amazon": "Amazon",
"usps": "USPS",
"ups": "UPS",
"fedex": "FedEx",
"dhl": "DHL",
"an_post": "An Post",
"purolator": "Purolator",
"postnl": "PostNL",
"nzpost": "NZPost",
"postnord": "PostNord",
"gls": "GLS",
"dpd": "DPD",
"canada_post": "Canada Post",
"royal_mail": "Royal Mail",
"school_bus": "Школьны Аўтобус",
"skunk": "Скунс",
"kangaroo": "Кенгуру",
"baby": "Немаўля",
"baby_stroller": "Дзіцячы Вазок",
"rickshaw": "Рыкша",
"rodent": "Грызун",
"possum": "Апосум",
"garbage_truck": "Смеццявоз"
}
-72
View File
@@ -1,72 +0,0 @@
{
"documentTitle": "Чат - Frigate",
"title": "Чат Frigate",
"subtitle": "Ваш памочнік ШІ для кіравання камерамі і аналізу",
"placeholder": "Спытайце што заўгодна…",
"error": "Нешта пайшло не так. Паспрабуйце зноў.",
"processing": "Апрацоўка…",
"toolsUsed": "Скарыстана: {{tools}}",
"showTools": "Паказаць інструменты ({{count}})",
"hideTools": "Схаваць інструменты",
"call": "Выклік",
"result": "Вынік",
"arguments": "Аргументы:",
"response": "Адказ:",
"attachment_chip_label": "{{label}} на {{camera}}",
"attachment_chip_remove": "Прыбраць укладанне",
"open_in_explore": "Адкрыць у аглядзе",
"attach_event_aria": "Прымацаваць падзею {{eventId}}",
"attachment_picker_paste_label": "Або ўстаўце ID падзеі",
"attachment_picker_attach": "Прымацаваць",
"attachment_picker_placeholder": "Прымацуйце падзею",
"quick_reply_find_similar": "Знайсці падобныя выпадкі",
"quick_reply_tell_me_more": "Раскажы падрабязней",
"quick_reply_when_else": "Калі яшчэ гэта бачылі?",
"quick_reply_find_similar_text": "Знайдзі выпадкі, падобныя да гэтага.",
"quick_reply_tell_me_more_text": "Раскажы падрабязней пра гэты.",
"quick_reply_when_else_text": "Калі яшчэ гэта бачылі?",
"anchor": "Спасылка",
"similarity_score": "Падабенства",
"no_similar_objects_found": "Падобных аб'ектаў не знойдзена.",
"semantic_search_required": "Каб шукаць падобныя аб'екты, трэба ўключыць семантычны пошук.",
"send": "Адправіць",
"suggested_requests": "Паспрабуйце спытаць:",
"starting_requests": {
"show_recent_events": "Паказаць апошнія падзеі",
"show_camera_status": "Паказаць стан камер",
"recap": "Што адбылося, пакуль мяне не было?",
"watch_camera": "Сачыць за камерай"
},
"starting_requests_prompts": {
"show_recent_events": "Пакажы падзеі за апошнюю гадзіну",
"show_camera_status": "Які зараз стан маіх камер?",
"recap": "Што адбылося, пакуль мяне не было?",
"watch_camera": "Сачы за ўваходнымі дзвярыма і паведам, калі хтосьці з'явіцца"
},
"new_chat": "Новы чат",
"settings": {
"title": "Налады чата",
"show_stats": {
"title": "Паказваць статыстыку",
"desc": "Паказваць хуткасць генерацыі і памер кантэксту для адказаў чата.",
"while_generating": "Пры генерацыі",
"always": "Заўсёды"
},
"auto_scroll": {
"title": "Аўтапракрутка",
"desc": "Сачыць за новымі паведамленнямі па меры паступлення."
}
},
"stats": {
"context": "такенаў: {{tokens}}",
"tokens_per_second": "{{rate}} т/с"
},
"reasoning": {
"active": "Разважанне…",
"show": "Паказаць разважанне",
"hide": "Схаваць разважанне"
},
"thinking": {
"toggle": "Пераключыць разважанне"
}
}
@@ -1,219 +0,0 @@
{
"description": {
"invalidName": "Памылковая назва. Назвы могуць утрымліваць толькі літары, лічбы, прабелы, апострафы, падкрэсліванні і злучкі."
},
"details": {
"unknown": "Невядома",
"scoreInfo": "Бал - гэта сярэдняя пэўнасць класіфікацыі па ўсіх дэтэктаваннях гэтага аб'екта.",
"none": "Няма"
},
"train": {
"titleShort": "Апошнія",
"title": "Апошнія класіфікацыі",
"aria": "Выбраць апошнія класіфікацыі"
},
"documentTitle": "Мадэлі класіфікацыі - Frigate",
"disabled": "Адключана",
"button": {
"deleteClassificationAttempts": "Выдаліць відарысы класіфікацыі",
"renameCategory": "Перайменаваць клас",
"deleteCategory": "Выдаліць клас",
"deleteImages": "Выдаліць відарысы",
"trainModel": "Навучыць мадэль",
"addClassification": "Дадаць класіфікацыю",
"deleteModels": "Выдаліць мадэлі",
"editModel": "Рэдагаваць мадэль"
},
"tooltip": {
"trainingInProgress": "Мадэль зараз навучаецца",
"noNewImages": "Няма новых відарысаў для навучання. Спачатку класіфікуйце больш відарысаў у наборы даных.",
"noChanges": "З апошняга навучання набор даных не змяніўся.",
"modelNotReady": "Мадэль не гатова да навучання"
},
"toast": {
"success": {
"deletedModel_one": "Выдалена {{count}} мадэль",
"deletedModel_few": "Выдалена {{count}} мадэлі",
"deletedModel_many": "Выдалена {{count}} мадэляў",
"categorizedImage": "Відарыс класіфікаваны",
"reclassifiedImage": "Відарыс перакласіфікаваны",
"trainedModel": "Мадэль навучана.",
"trainingModel": "Навучанне мадэлі пачата.",
"updatedModel": "Канфігурацыя мадэлі абноўлена",
"renamedCategory": "Клас перайменаваны на {{name}}",
"deletedCategory_one": "Выдалены {{count}} клас",
"deletedCategory_few": "Выдалена {{count}} класы",
"deletedCategory_many": "Выдалена {{count}} класаў",
"deletedImage_one": "Выдалены {{count}} відарыс",
"deletedImage_few": "Выдалена {{count}} відарысы",
"deletedImage_many": "Выдалена {{count}} відарысаў"
},
"error": {
"deleteImageFailed": "Не ўдалося выдаліць: {{errorMessage}}",
"deleteCategoryFailed": "Не ўдалося выдаліць клас: {{errorMessage}}",
"deleteModelFailed": "Не ўдалося выдаліць мадэль: {{errorMessage}}",
"categorizeFailed": "Не ўдалося класіфікаваць відарыс: {{errorMessage}}",
"trainingFailed": "Навучанне мадэлі не ўдалося. Падрабязнасці ў журналах Frigate.",
"trainingFailedToStart": "Не ўдалося пачаць навучанне мадэлі: {{errorMessage}}",
"updateModelFailed": "Не ўдалося абнавіць мадэль: {{errorMessage}}",
"renameCategoryFailed": "Не ўдалося перайменаваць клас: {{errorMessage}}",
"reclassifyFailed": "Не ўдалося перакласіфікаваць відарыс: {{errorMessage}}"
}
},
"deleteCategory": {
"title": "Выдаліць клас",
"desc": "Сапраўды выдаліць клас {{name}}? Гэта назаўсёды выдаліць усе звязаныя відарысы і запатрабуе паўторнага навучання мадэлі.",
"minClassesTitle": "Нельга выдаліць клас",
"minClassesDesc": "Мадэль класіфікацыі мусіць мець не меней за 2 класы. Дадайце іншы клас, перш чым выдаляць гэты."
},
"deleteModel": {
"title": "Выдаліць мадэль класіфікацыі",
"single": "Сапраўды выдаліць {{name}}? Гэта назаўсёды выдаліць усе звязаныя даныя, у тым ліку відарысы і даныя навучання. Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_one": "Сапраўды выдаліць {{count}} мадэль? Гэта назаўсёды выдаліць усе звязаныя даныя, у тым ліку відарысы і даныя навучання. Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_few": "Сапраўды выдаліць {{count}} мадэлі? Гэта назаўсёды выдаліць усе звязаныя даныя, у тым ліку відарысы і даныя навучання. Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_many": "Сапраўды выдаліць {{count}} мадэляў? Гэта назаўсёды выдаліць усе звязаныя даныя, у тым ліку відарысы і даныя навучання. Гэтае дзеянне нельга адрабіць."
},
"edit": {
"title": "Рэдагаваць мадэль класіфікацыі",
"descriptionState": "Змяніце класы гэтай мадэлі класіфікацыі стану. Змены запатрабуюць паўторнага навучання мадэлі.",
"descriptionObject": "Змяніце тып аб'екта і тып класіфікацыі для гэтай мадэлі класіфікацыі аб'ектаў.",
"enabled": "Уключана",
"enabledDesc": "Запускаць гэтую мадэль. Пры адключэнні яна спыняецца і больш не класіфікуе.",
"saveAttempts": "Захоўваць спробы",
"saveAttemptsDesc": "Колькасць відарысаў спроб класіфікацыі, якія захоўваюцца для інтэрфейсу апошніх класіфікацый.",
"motion": "Запускаць пры руху",
"motionDesc": "Запускаць класіфікацыю, калі ў наладжанай абрэзцы выяўлены рух.",
"interval": "Інтэрвал",
"intervalDesc": "Секунд паміж перыядычнымі запускамі класіфікацыі. Пакіньце пустым, каб запускаць толькі пры руху.",
"intervalPlaceholder": "Без інтэрвалу",
"stateClassesInfo": "Мадэль абноўлена. Каб змены класаў уступілі ў сілу, навучыце мадэль нанова.",
"errors": {
"saveAttemptsInvalid": "Колькасць спроб мусіць быць цэлым лікам 0 або больш",
"intervalInvalid": "Інтэрвал мусіць быць цэлым лікам больш за 0"
}
},
"deleteDatasetImages": {
"title": "Выдаліць відарысы набору даных",
"desc_one": "Сапраўды выдаліць {{count}} відарыс з {{dataset}}? Гэтае дзеянне нельга адрабіць, і яно запатрабуе паўторнага навучання мадэлі.",
"desc_few": "Сапраўды выдаліць {{count}} відарысы з {{dataset}}? Гэтае дзеянне нельга адрабіць, і яно запатрабуе паўторнага навучання мадэлі.",
"desc_many": "Сапраўды выдаліць {{count}} відарысаў з {{dataset}}? Гэтае дзеянне нельга адрабіць, і яно запатрабуе паўторнага навучання мадэлі."
},
"deleteTrainImages": {
"title": "Выдаліць відарысы навучання",
"desc_one": "Сапраўды выдаліць {{count}} відарыс? Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_few": "Сапраўды выдаліць {{count}} відарысы? Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_many": "Сапраўды выдаліць {{count}} відарысаў? Гэтае дзеянне нельга адрабіць."
},
"renameCategory": {
"title": "Перайменаваць клас",
"desc": "Увядзіце новую назву для {{name}}. Каб змена назвы ўступіла ў сілу, трэба будзе навучыць мадэль нанова."
},
"categories": "Класы",
"createCategory": {
"new": "Стварыць новы клас"
},
"categorizeImageAs": "Класіфікаваць відарыс як:",
"categorizeImage": "Класіфікаваць відарыс",
"reclassifyImageAs": "Перакласіфікаваць відарыс як:",
"reclassifyImage": "Перакласіфікаваць відарыс",
"menu": {
"objects": "Аб'екты",
"states": "Станы"
},
"noModels": {
"object": {
"title": "Няма мадэляў класіфікацыі аб'ектаў",
"description": "Стварыце ўласную мадэль, каб класіфікаваць выяўленыя аб'екты.",
"buttonText": "Стварыць мадэль аб'ектаў"
},
"state": {
"title": "Няма мадэляў класіфікацыі стану",
"description": "Стварыце ўласную мадэль, каб сачыць за зменамі стану ў пэўных вобласцях камеры і класіфікаваць іх.",
"buttonText": "Стварыць мадэль стану"
}
},
"wizard": {
"title": "Стварыць новую класіфікацыю",
"steps": {
"nameAndDefine": "Назва і вызначэнне",
"stateArea": "Вобласць стану",
"chooseExamples": "Выбар прыкладаў"
},
"step1": {
"description": "Мадэлі стану сочаць за зменамі ў нерухомых вобласцях камеры (напрыклад, дзверы адчынены або зачынены). Мадэлі аб'ектаў дадаюць класіфікацыі да выяўленых аб'ектаў (напрыклад, знаёмыя жывёлы, кур'еры і г. д.).",
"name": "Назва",
"namePlaceholder": "Увядзіце назву мадэлі…",
"type": "Тып",
"typeState": "Стан",
"typeObject": "Аб'ект",
"objectLabel": "Метка аб'екта",
"objectLabelPlaceholder": "Выберыце тып аб'екта…",
"classificationType": "Тып класіфікацыі",
"classificationTypeTip": "Даведацца пра тыпы класіфікацыі",
"classificationTypeDesc": "Падметкі дадаюць дадатковы тэкст да меткі аб'екта (напрыклад «Чалавек: UPS»). Атрыбуты - гэта метаданыя з магчымасцю пошуку, якія захоўваюцца асобна ў метаданых аб'екта.",
"classificationSubLabel": "Падметка",
"classificationAttribute": "Атрыбут",
"classes": "Класы",
"states": "Станы",
"classesTip": "Даведацца пра класы",
"classesStateDesc": "Вызначце розныя станы, у якіх можа быць вобласць камеры. Напрыклад: «адчынена» і «зачынена» для гаражных дзвярэй.",
"classesObjectDesc": "Вызначце розныя катэгорыі, па якіх класіфікаваць выяўленыя аб'екты. Напрыклад: «кур'ер», «жыхар», «незнаёмец» для класіфікацыі людзей.",
"classPlaceholder": "Увядзіце назву класа…",
"errors": {
"nameRequired": "Патрабуецца назва мадэлі",
"nameLength": "Назва мадэлі мусіць мець не болей за 64 сімвалы",
"nameOnlyNumbers": "Назва мадэлі не можа складацца толькі з лічбаў",
"classRequired": "Патрабуецца прынамсі 1 клас",
"classesUnique": "Назвы класаў мусяць быць унікальнымі",
"noneNotAllowed": "Клас «none» не дазваляецца",
"stateRequiresTwoClasses": "Мадэлі стану патрабуюць не меней за 2 класы",
"objectLabelRequired": "Выберыце метку аб'екта",
"objectTypeRequired": "Выберыце тып класіфікацыі"
}
},
"step2": {
"description": "Выберыце камеры і вызначце вобласць назірання для кожнай. Мадэль будзе класіфікаваць стан гэтых вобласцей.",
"cameras": "Камеры",
"selectCamera": "Выберыце камеру",
"noCameras": "Націсніце +, каб дадаць камеры",
"selectCameraPrompt": "Выберыце камеру са спіса, каб вызначыць яе вобласць назірання"
},
"step3": {
"selectImagesPrompt": "Выберыце ўсе відарысы з: {{className}}",
"selectImagesDescription": "Націскайце на відарысы, каб выбраць іх. Націсніце «Працягнуць», калі скончыце з гэтым класам.",
"allImagesRequired_one": "Класіфікуйце ўсе відарысы. Засталося {{count}} відарыс.",
"allImagesRequired_few": "Класіфікуйце ўсе відарысы. Засталося {{count}} відарысы.",
"allImagesRequired_many": "Класіфікуйце ўсе відарысы. Засталося {{count}} відарысаў.",
"generating": {
"title": "Стварэнне прыкладаў відарысаў",
"description": "Frigate падбірае прадстаўнічыя відарысы з вашых запісаў. Гэта можа заняць момант…"
},
"training": {
"title": "Навучанне мадэлі",
"description": "Ваша мадэль навучаецца ў фоне. Закрыйце гэтае акно, і мадэль запусціцца, як толькі навучанне завершыцца."
},
"retryGenerate": "Паўтарыць стварэнне",
"noImages": "Прыклады відарысаў не створаны",
"classifying": "Класіфікацыя і навучанне…",
"trainingStarted": "Навучанне пачата",
"modelCreated": "Мадэль створана. Скарыстайцеся выглядам «Апошнія класіфікацыі», каб дадаць відарысы для адсутных станаў, а потым навучыце мадэль.",
"errors": {
"noCameras": "Камеры не наладжаны",
"noObjectLabel": "Метка аб'екта не выбрана",
"generateFailed": "Не ўдалося стварыць прыклады: {{error}}",
"generationFailed": "Стварэнне не ўдалося. Паспрабуйце зноў.",
"classifyFailed": "Не ўдалося класіфікаваць відарысы: {{error}}"
},
"generateSuccess": "Прыклады відарысаў створаны",
"refreshExamples": "Стварыць новыя прыклады",
"refreshConfirm": {
"title": "Стварыць новыя прыклады?",
"description": "Гэта створыць новы набор відарысаў і зніме ўвесь выбар, у тым ліку па папярэдніх класах. Прыклады давядзецца выбраць нанова для ўсіх класаў."
},
"missingStatesWarning": {
"title": "Не хапае прыкладаў класаў",
"description": "Не ўсе класы маюць прыклады. Паспрабуйце стварыць новыя прыклады, каб знайсці адсутны клас, або працягніце і дадайце відарысы пазней праз выгляд «Апошнія класіфікацыі»."
}
}
}
}
@@ -1,18 +0,0 @@
{
"documentTitle": "Рэдактар канфігурацыі - Frigate",
"configEditor": "Рэдактар канфігурацыі",
"safeConfigEditor": "Рэдактар канфігурацыі (бяспечны рэжым)",
"safeModeDescription": "Frigate працуе ў бяспечным рэжыме праз памылку праверкі канфігурацыі.",
"copyConfig": "Скапіяваць канфігурацыю",
"saveAndRestart": "Захаваць і перазапусціць",
"saveOnly": "Толькі захаваць",
"confirm": "Выйсці без захавання?",
"toast": {
"success": {
"copyToClipboard": "Канфігурацыя скапіявана ў буфер абмену."
},
"error": {
"savingError": "Памылка захавання канфігурацыі"
}
}
}
-95
View File
@@ -1,95 +0,0 @@
{
"camera": "Камера",
"selected_one": "Выбрана: {{count}}",
"selected_other": "Выбрана: {{count}}",
"alerts": "Абвесткі",
"detections": "Дэтэктаванні",
"motion": {
"label": "Рух",
"only": "Толькі рух"
},
"allCameras": "Усе камеры",
"empty": {
"alert": "Няма абвестак для разгляду",
"detection": "Няма дэтэктаванняў для разгляду",
"motion": "Даных пра рух не знойдзена",
"recordingsDisabled": {
"title": "Патрабуецца ўключыць запіс",
"description": "Элементы разгляду ствараюцца для камеры толькі тады, калі для яе ўключаны запіс."
}
},
"timeline": {
"label": "Шкала часу",
"aria": "Выбраць шкалу часу"
},
"zoomIn": "Наблізіць",
"zoomOut": "Аддаліць",
"events": {
"label": "Падзеі",
"aria": "Выбраць падзеі",
"noFoundForTimePeriod": "За гэты перыяд падзей не знойдзена."
},
"detail": {
"label": "Падрабязна",
"noDataFound": "Няма падрабязных даных для разгляду",
"aria": "Пераключыць падрабязны выгляд",
"trackedObject_one": "{{count}} аб'ект",
"trackedObject_other": "{{count}} аб'екта",
"noObjectDetailData": "Падрабязных даных пра аб'ект няма.",
"settings": "Налады падрабязнага выгляду",
"alwaysExpandActive": {
"title": "Заўсёды разгортваць актыўны",
"desc": "Заўсёды разгортваць падрабязнасці пра аб'екты актыўнага элемента разгляду, калі яны ёсць."
}
},
"objectTrack": {
"trackedPoint": "Пункт адсочвання",
"clickToSeek": "Націсніце, каб перайсці на гэты час"
},
"documentTitle": "Разгляд - Frigate",
"recordings": {
"documentTitle": "Запісы - Frigate",
"invalidSharedLink": "Не ўдалося адкрыць спасылку на запіс з меткай часу праз памылку разбору.",
"invalidSharedCamera": "Не ўдалося адкрыць спасылку на запіс з меткай часу праз невядомую камеру або адсутнасць доступу."
},
"calendarFilter": {
"last24Hours": "Апошнія 24 гадзіны"
},
"markAsReviewed": "Пазначыць як разгледжанае",
"markTheseItemsAsReviewed": "Пазначыць гэтыя элементы як разгледжаныя",
"newReviewItems": {
"label": "Паказаць новыя элементы разгляду",
"button": "Новыя элементы для разгляду"
},
"select_all": "Усе",
"detected": "выяўлена",
"normalActivity": "Звычайны",
"needsReview": "Патрабуе разгляду",
"securityConcern": "Пытанне бяспекі",
"motionSearch": {
"menuItem": "Пошук руху",
"openMenu": "Параметры камеры"
},
"motionPreviews": {
"menuItem": "Паказаць перадпрагляды руху",
"title": "Перадпрагляды руху: {{camera}}",
"mobileSettingsTitle": "Налады перадпрагляду руху",
"mobileSettingsDesc": "Наладзьце хуткасць прайгравання, зацямненне і абрэзку, а таксама выберыце дату для разгляду кліпаў толькі з рухам.",
"dim": "Зацямненне",
"dimAria": "Наладзіць сілу зацямнення",
"dimDesc": "Павялічце зацямненне, каб лепш бачыць вобласці з рухам.",
"speed": "Хуткасць",
"speedAria": "Выбраць хуткасць прайгравання перадпрагляду",
"speedDesc": "Выберыце, як хутка прайграваць кліпы перадпрагляду.",
"back": "Назад",
"empty": "Перадпрагляды недаступныя",
"noPreview": "Перадпрагляд недаступны",
"seekAria": "Перайсці ў плэеры {{camera}} на {{time}}",
"filter": "Фільтр",
"filterDesc": "Выберыце вобласці, каб паказваць толькі кліпы з рухам у іх.",
"filterClear": "Ачысціць",
"crop": "Абрэзаць па фільтры",
"cropAria": "Пераключыць абрэзку перадпрагляду па выбраных вобласцях",
"cropDesc": "Набліжаць перадпрагляды да выбраных вобласцей фільтра замест паказу ўсяго кадра."
}
}
-267
View File
@@ -1,267 +0,0 @@
{
"documentTitle": "Агляд - Frigate",
"generativeAI": "Generative AI",
"exploreMore": "Паглядзець іншыя аб'екты «{{label}}»",
"exploreIsUnavailable": {
"title": "Агляд недаступны",
"embeddingsReindexing": {
"context": "Агляд стане даступным пасля таго, як завершыцца пераіндэксацыя ўбудаванняў аб'ектаў пад адсочваннем.",
"startingUp": "Запуск…",
"estimatedTime": "Прыблізна засталося:",
"finishingShortly": "Хутка завершыцца",
"step": {
"thumbnailsEmbedded": "Апрацавана паменшаных выяў: ",
"descriptionsEmbedded": "Апрацавана апісанняў: ",
"trackedObjectsProcessed": "Апрацавана аб'ектаў пад адсочваннем: "
}
},
"downloadingModels": {
"context": "Frigate спампоўвае мадэлі ўбудаванняў, патрэбныя для семантычнага пошуку. Гэта можа заняць некалькі хвілін у залежнасці ад хуткасці вашага злучэння.",
"setup": {
"visionModel": "Мадэль зроку",
"visionModelFeatureExtractor": "Экстрактар прыкмет мадэлі зроку",
"textModel": "Тэкставая мадэль",
"textTokenizer": "Тэкставы такенізатар"
},
"tips": {
"context": "Пасля спампоўкі мадэляў варта пераіндэксаваць убудаванні вашых аб'ектаў пад адсочваннем."
},
"error": "Адбылася памылка. Праверце журналы Frigate."
}
},
"trackedObjectDetails": "Падрабязнасці пра аб'ект пад адсочваннем",
"type": {
"details": "падрабязнасці",
"snapshot": "здымак",
"thumbnail": "паменшаная выява",
"video": "відэа",
"tracking_details": "падрабязнасці адсочвання"
},
"trackingDetails": {
"title": "Падрабязнасці адсочвання",
"noImageFound": "Для гэтай меткі часу відарыса не знойдзена.",
"createObjectMask": "Стварыць маску аб'ектаў",
"adjustAnnotationSettings": "Наладзіць параметры анатацый",
"scrollViewTips": "Націсніце, каб паглядзець важныя моманты жыццёвага цыкла гэтага аб'екта.",
"autoTrackingTips": "Для камер з аўтаадсочваннем становішча абмяжавальнага прамавугольніка будзе недакладным.",
"count": "{{first}} з {{second}}",
"trackedPoint": "Пункт адсочвання",
"lifecycleItemDesc": {
"visible": "{{label}} выяўлены",
"entered_zone": "{{label}} увайшоў у {{zones}}",
"active": "{{label}} стаў актыўным",
"stationary": "{{label}} стаў нерухомым",
"attribute": {
"faceOrLicense_plate": "{{attribute}} выяўлены для {{label}}",
"other": "{{label}} распазнаны як {{attribute}}"
},
"gone": "{{label}} выйшаў",
"heard": "{{label}} пачуты",
"external": "{{label}} выяўлены",
"header": {
"zones": "Зоны",
"ratio": "Суадносіны",
"area": "Вобласць",
"score": "Бал",
"computedScore": "Разлічаны бал",
"topScore": "Найвышэйшы бал",
"toggleAdvancedScores": "Пераключыць падрабязныя балы"
}
},
"annotationSettings": {
"title": "Параметры анатацый",
"showAllZones": {
"title": "Паказваць усе зоны",
"desc": "Заўсёды паказваць зоны на кадрах, дзе аб'екты ўвайшлі ў зону."
},
"offset": {
"label": "Зрух анатацый",
"desc": "Гэтыя даныя паступаюць з плыні «detect» вашай камеры, але накладаюцца на відарысы з плыні «record». Наўрад ці абедзве плыні ідэальна сінхронныя, таму абмяжавальны прамавугольнік і відэа не супадуць дакладна. Гэтым параметрам можна зрушыць анатацыі наперад або назад у часе, каб лепш сумясціць іх з запісаным відэа.",
"millisecondsToOffset": "Зрух анатацый дэтэктавання ў мілісекундах. <em>Прадвызначана: 0</em>",
"tips": "Паменшыце значэнне, калі відэа апярэджвае прамавугольнікі і пункты шляху, і павялічце, калі адстае. Значэнне можа быць адмоўным.",
"toast": {
"success": "Зрух анатацый для {{camera}} захаваны ў файл канфігурацыі."
}
}
},
"carousel": {
"previous": "Папярэдні слайд",
"next": "Наступны слайд"
}
},
"details": {
"item": {
"title": "Падрабязнасці элемента разгляду",
"desc": "Падрабязнасці элемента разгляду",
"button": {
"share": "Падзяліцца гэтым элементам разгляду",
"viewInExplore": "Паказаць у аглядзе"
},
"tips": {
"mismatch_one": "Выяўлены і ўключаны ў гэты элемент разгляду {{count}} недаступны аб'ект. Гэтыя аб'екты або не адпавядалі ўмовам абвесткі ці дэтэктавання, або ўжо выдалены.",
"mismatch_few": "Выяўлены і ўключаны ў гэты элемент разгляду {{count}} недаступныя аб'екты. Гэтыя аб'екты або не адпавядалі ўмовам абвесткі ці дэтэктавання, або ўжо выдалены.",
"mismatch_many": "Выяўлена і ўключана ў гэты элемент разгляду {{count}} недаступных аб'ектаў. Гэтыя аб'екты або не адпавядалі ўмовам абвесткі ці дэтэктавання, або ўжо выдалены.",
"hasMissingObjects": "Змяніце канфігурацыю, калі хочаце, каб Frigate захоўваў аб'екты пад адсочваннем для гэтых метак: <em>{{objects}}</em>"
},
"toast": {
"success": {
"regenerate": "У {{provider}} запытана новае апісанне. У залежнасці ад хуткасці правайдара гэта можа заняць некаторы час.",
"updatedSublabel": "Падметка абноўлена.",
"updatedLPR": "Нумарны знак абноўлены.",
"updatedAttributes": "Атрыбуты абноўлены.",
"audioTranscription": "Транскрыпцыя гуку запытана. У залежнасці ад хуткасці вашага сервера Frigate гэта можа заняць некаторы час."
},
"error": {
"regenerate": "Не ўдалося звярнуцца да {{provider}} за новым апісаннем: {{errorMessage}}",
"updatedSublabelFailed": "Не ўдалося абнавіць падметку: {{errorMessage}}",
"updatedLPRFailed": "Не ўдалося абнавіць нумарны знак: {{errorMessage}}",
"updatedAttributesFailed": "Не ўдалося абнавіць атрыбуты: {{errorMessage}}",
"audioTranscription": "Не ўдалося запытаць транскрыпцыю гуку: {{errorMessage}}"
}
}
},
"label": "Метка",
"editSubLabel": {
"title": "Рэдагаваць падметку",
"desc": "Увядзіце новую падметку для гэтага аб'екта «{{label}}»",
"descNoLabel": "Увядзіце новую падметку для гэтага аб'екта пад адсочваннем"
},
"editLPR": {
"title": "Рэдагаваць нумарны знак",
"desc": "Увядзіце новы нумарны знак для гэтага аб'екта «{{label}}»",
"descNoLabel": "Увядзіце новы нумарны знак для гэтага аб'екта пад адсочваннем"
},
"editAttributes": {
"title": "Рэдагаваць атрыбуты",
"desc": "Выберыце атрыбуты класіфікацыі для гэтага аб'екта «{{label}}»"
},
"snapshotScore": {
"label": "Бал здымка"
},
"topScore": {
"label": "Найвышэйшы бал",
"info": "Найвышэйшы бал - гэта найбольшы медыянны бал аб'екта пад адсочваннем, таму ён можа адрознівацца ад бала на паменшанай выяве ў выніках пошуку."
},
"score": {
"label": "Бал"
},
"recognizedLicensePlate": "Распазнаны нумарны знак",
"attributes": "Атрыбуты класіфікацыі",
"estimatedSpeed": "Ацэненая хуткасць",
"objects": "Аб'екты",
"camera": "Камера",
"zones": "Зоны",
"timestamp": "Метка часу",
"button": {
"findSimilar": "Знайсці падобныя",
"regenerate": {
"title": "Стварыць нанова",
"label": "Стварыць нанова апісанне аб'екта пад адсочваннем"
}
},
"description": {
"label": "Апісанне",
"placeholder": "Апісанне аб'екта пад адсочваннем",
"aiTips": "Frigate не будзе запытваць апісанне ў правайдара Generative AI, пакуль не завершыцца жыццёвы цыкл аб'екта пад адсочваннем."
},
"expandRegenerationMenu": "Разгарнуць меню стварэння нанова",
"regenerateFromSnapshot": "Стварыць нанова са здымка",
"regenerateFromThumbnails": "Стварыць нанова з паменшаных выяў",
"tips": {
"descriptionSaved": "Апісанне захавана",
"saveDescriptionFailed": "Не ўдалося абнавіць апісанне: {{errorMessage}}"
},
"title": {
"label": "Загаловак"
},
"scoreInfo": "Звесткі пра бал"
},
"itemMenu": {
"downloadVideo": {
"label": "Спампаваць відэа",
"aria": "Спампаваць відэа"
},
"downloadSnapshot": {
"label": "Спампаваць здымак",
"aria": "Спампаваць здымак"
},
"downloadCleanSnapshot": {
"label": "Спампаваць чысты здымак",
"aria": "Спампаваць чысты здымак"
},
"viewTrackingDetails": {
"label": "Паказаць падрабязнасці адсочвання",
"aria": "Паказаць падрабязнасці адсочвання"
},
"findSimilar": {
"label": "Знайсці падобныя",
"aria": "Знайсці падобныя аб'екты пад адсочваннем"
},
"addTrigger": {
"label": "Дадаць трыгер",
"aria": "Дадаць трыгер для гэтага аб'екта пад адсочваннем"
},
"audioTranscription": {
"label": "Транскрыбіраваць",
"aria": "Запытаць транскрыпцыю гуку"
},
"submitToPlus": {
"label": "Адправіць у Frigate+",
"aria": "Адправіць у Frigate Plus"
},
"viewInHistory": {
"label": "Паказаць у гісторыі",
"aria": "Паказаць у гісторыі"
},
"deleteTrackedObject": {
"label": "Выдаліць гэты аб'ект пад адсочваннем"
},
"showObjectDetails": {
"label": "Паказаць шлях аб'екта"
},
"hideObjectDetails": {
"label": "Схаваць шлях аб'екта"
},
"debugReplay": {
"label": "Адладачны паўтор",
"aria": "Паказаць гэты аб'ект у выглядзе адладачнага паўтору"
},
"more": {
"aria": "Больш"
}
},
"dialog": {
"confirmDelete": {
"title": "Пацвердзіце выдаленне",
"desc": "Выдаленне гэтага аб'екта пад адсочваннем прыбярэ здымак, усе захаваныя ўбудаванні і ўсе звязаныя запісы падрабязнасцей адсочвання. Запісанае відэа гэтага аб'екта ў выглядзе «Гісторыя» <em>НЕ</em> будзе выдалена.<br /><br />Сапраўды працягнуць?"
},
"toast": {
"error": "Памылка выдалення гэтага аб'екта пад адсочваннем: {{errorMessage}}"
}
},
"noTrackedObjects": "Аб'ектаў пад адсочваннем не знойдзена",
"fetchingTrackedObjectsFailed": "Памылка атрымання аб'ектаў пад адсочваннем: {{errorMessage}}",
"trackedObjectsCount_one": "{{count}} аб'ект пад адсочваннем ",
"trackedObjectsCount_few": "{{count}} аб'екты пад адсочваннем ",
"trackedObjectsCount_many": "{{count}} аб'ектаў пад адсочваннем ",
"searchResult": {
"tooltip": "Супадзенне {{type}} на {{confidence}}%",
"previousTrackedObject": "Папярэдні аб'ект пад адсочваннем",
"nextTrackedObject": "Наступны аб'ект пад адсочваннем",
"deleteTrackedObject": {
"toast": {
"success": "Аб'ект пад адсочваннем выдалены.",
"error": "Не ўдалося выдаліць аб'ект пад адсочваннем: {{errorMessage}}"
}
}
},
"aiAnalysis": {
"title": "Аналіз ШІ"
},
"concerns": {
"label": "Заўвагі"
},
"objectLifecycle": {
"noImageFound": "Для гэтага аб'екта пад адсочваннем відарыса не знойдзена."
}
}
-128
View File
@@ -1,128 +0,0 @@
{
"documentTitle": "Экспарт - Frigate",
"search": "Пошук",
"noExports": "Экспартаў не знойдзена",
"headings": {
"cases": "Справы",
"uncategorizedExports": "Экспарты без катэгорыі"
},
"deleteExport": {
"label": "Выдаліць экспарт",
"desc": "Сапраўды выдаліць {{exportName}}?"
},
"editExport": {
"title": "Перайменаваць экспарт",
"desc": "Увядзіце новую назву гэтага экспарту.",
"saveExport": "Захаваць экспарт"
},
"tooltip": {
"shareExport": "Падзяліцца экспартам",
"downloadVideo": "Спампаваць відэа",
"editName": "Рэдагаваць назву",
"deleteExport": "Выдаліць экспарт",
"assignToCase": "Дадаць у справу",
"removeFromCase": "Прыбраць са справы"
},
"toolbar": {
"newCase": "Новая справа",
"addExport": "Дадаць экспарт",
"editCase": "Рэдагаваць справу",
"deleteCase": "Выдаліць справу"
},
"toast": {
"error": {
"renameExportFailed": "Не ўдалося перайменаваць экспарт: {{errorMessage}}",
"assignCaseFailed": "Не ўдалося абнавіць прывязку да справы: {{errorMessage}}",
"caseSaveFailed": "Не ўдалося захаваць справу: {{errorMessage}}",
"caseDeleteFailed": "Не ўдалося выдаліць справу: {{errorMessage}}"
}
},
"deleteCase": {
"label": "Выдаліць справу",
"desc": "Сапраўды выдаліць {{caseName}}?",
"descKeepExports": "Экспарты застануцца даступнымі як экспарты без катэгорыі.",
"descDeleteExports": "Усе экспарты гэтай справы будуць выдалены назаўсёды.",
"deleteExports": "Таксама выдаліць экспарты"
},
"caseDialog": {
"title": "Дадаць у справу",
"description": "Выберыце наяўную справу або стварыце новую.",
"selectLabel": "Справа",
"newCaseOption": "Стварыць новую справу",
"nameLabel": "Назва справы",
"descriptionLabel": "Апісанне"
},
"caseCard": {
"emptyCase": "Пакуль няма экспартаў"
},
"jobCard": {
"defaultName": "Экспарт {{camera}}",
"queued": "У чарзе",
"running": "Выконваецца",
"preparing": "Падрыхтоўка",
"copying": "Капіяванне",
"encoding": "Кадаванне",
"encodingRetry": "Кадаванне (паўтор)",
"finalizing": "Завяршэнне"
},
"caseView": {
"noDescription": "Без апісання",
"createdAt": "Створана {{value}}",
"exportCount_one": "1 экспарт",
"exportCount_other": "{{count}} экспарту",
"cameraCount_one": "1 камера",
"cameraCount_other": "{{count}} камеры",
"showMore": "Паказаць больш",
"showLess": "Паказаць меней",
"emptyTitle": "Гэта справа пустая",
"emptyDescription": "Дадайце наяўныя экспарты без катэгорыі, каб справа была ўпарадкаванай.",
"emptyDescriptionNoExports": "Пакуль няма экспартаў без катэгорыі, якія можна дадаць."
},
"caseEditor": {
"createTitle": "Стварыць справу",
"editTitle": "Рэдагаваць справу",
"namePlaceholder": "Назва справы",
"descriptionPlaceholder": "Дадайце нататкі або кантэкст для гэтай справы"
},
"addExportDialog": {
"title": "Дадаць экспарт у {{caseName}}",
"searchPlaceholder": "Пошук экспартаў без катэгорыі",
"empty": "Няма экспартаў без катэгорыі, якія адпавядаюць запыту.",
"addButton_one": "Дадаць 1 экспарт",
"addButton_other": "Дадаць {{count}} экспарту",
"adding": "Даданне…"
},
"selected_one": "Выбрана: {{count}}",
"selected_other": "Выбрана: {{count}}",
"bulkActions": {
"addToCase": "Дадаць у справу",
"moveToCase": "Перамясціць у справу",
"removeFromCase": "Прыбраць са справы",
"delete": "Выдаліць",
"deleteNow": "Выдаліць зараз"
},
"bulkDelete": {
"title": "Выдаліць экспарты",
"desc_one": "Сапраўды выдаліць {{count}} экспарт?",
"desc_other": "Сапраўды выдаліць {{count}} экспарту?"
},
"bulkRemoveFromCase": {
"title": "Прыбраць са справы",
"desc_one": "Прыбраць {{count}} экспарт з гэтай справы?",
"desc_other": "Прыбраць {{count}} экспарту з гэтай справы?",
"descKeepExports": "Экспарты будуць перанесены ў катэгорыю «без катэгорыі».",
"descDeleteExports": "Экспарты будуць выдалены назаўсёды.",
"deleteExports": "Замест гэтага выдаліць экспарты"
},
"bulkToast": {
"success": {
"delete": "Экспарты выдалены",
"reassign": "Прывязка да справы абноўлена",
"remove": "Экспарты прыбраны са справы"
},
"error": {
"deleteFailed": "Не ўдалося выдаліць экспарты: {{errorMessage}}",
"reassignFailed": "Не ўдалося абнавіць прывязку да справы: {{errorMessage}}"
}
}
}
@@ -1,102 +0,0 @@
{
"details": {
"timestamp": "Метка часу",
"unknown": "Невядома",
"scoreInfo": "Бал - гэта сярэдняе ўзважанае ўсіх балаў твару, узважанае па памеры твару на кожным відарысе."
},
"description": {
"addFace": "Дадайце новую калекцыю ў бібліятэку асоб, запампаваўшы першы відарыс.",
"placeholder": "Увядзіце назву гэтай калекцыі",
"invalidName": "Памылковая назва. Назвы могуць утрымліваць толькі літары, лічбы, прабелы, апострафы, падкрэсліванні і злучкі.",
"nameCannotContainHash": "Назва не можа ўтрымліваць #."
},
"documentTitle": "Бібліятэка асоб - Frigate",
"uploadFaceImage": {
"title": "Запампаваць відарыс твару",
"desc": "Запампуйце відарыс, каб знайсці на ім твары і дадаць у {{pageToggle}}"
},
"collections": "Калекцыі",
"createFaceLibrary": {
"new": "Стварыць новую асобу",
"nextSteps": "Каб закласці добрую аснову:<li>Скарыстайцеся ўкладкай «Апошнія распазнаванні», каб выбраць відарысы для навучання па кожнай выяўленай асобе.</li><li>Для лепшага выніку бярыце відарысы твару анфас, пазбягайце твараў пад вуглом.</li></ul>"
},
"steps": {
"faceName": "Увядзіце імя асобы",
"uploadFace": "Запампуйце відарыс твару",
"nextSteps": "Наступныя крокі",
"description": {
"uploadFace": "Запампуйце відарыс {{name}}, дзе твар зняты анфас. Абразаць відарыс да аднаго твару не трэба."
}
},
"train": {
"title": "Апошнія распазнаванні",
"titleShort": "Апошнія",
"aria": "Выбраць апошнія распазнаванні",
"empty": "Нядаўніх спроб распазнавання асобы няма",
"emptyNoLibrary": {
"title": "Запампуйце твар",
"description": "Каб распазнаванне асобы працавала, трэба дадаць у бібліятэку хаця б адзін твар."
}
},
"deleteFaceLibrary": {
"title": "Выдаліць імя",
"desc": "Сапраўды выдаліць калекцыю {{name}}? Гэта назаўсёды выдаліць усе звязаныя твары."
},
"deleteFaceAttempts": {
"title": "Выдаліць твары",
"desc_one": "Сапраўды выдаліць {{count}} твар? Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_few": "Сапраўды выдаліць {{count}} твары? Гэтае дзеянне нельга адрабіць.",
"desc_many": "Сапраўды выдаліць {{count}} твараў? Гэтае дзеянне нельга адрабіць."
},
"renameFace": {
"title": "Перайменаваць твар",
"desc": "Увядзіце новае імя для {{name}}"
},
"button": {
"deleteFaceAttempts": "Выдаліць твары",
"addFace": "Дадаць твар",
"renameFace": "Перайменаваць твар",
"deleteFace": "Выдаліць твар",
"uploadImage": "Запампаваць відарыс",
"reprocessFace": "Апрацаваць твар нанова"
},
"imageEntry": {
"validation": {
"selectImage": "Выберыце файл відарыса."
},
"dropActive": "Перацягніце відарыс сюды…",
"dropInstructions": "Перацягніце або ўстаўце відарыс сюды, або націсніце, каб выбраць",
"maxSize": "Максімальны памер: {{size}} МБ"
},
"nofaces": "Твараў няма",
"trainFaceAs": "Навучыць твар як:",
"trainFace": "Навучыць твар",
"reclassifyFaceAs": "Перакласіфікаваць твар як:",
"reclassifyFace": "Перакласіфікаваць твар",
"toast": {
"success": {
"uploadedImage": "Відарыс запампаваны.",
"addFaceLibrary": "{{name}} дададзены ў бібліятэку асоб!",
"deletedFace_one": "Выдалены {{count}} твар.",
"deletedFace_few": "Выдалена {{count}} твары.",
"deletedFace_many": "Выдалена {{count}} твараў.",
"deletedName_one": "Выдалены {{count}} твар.",
"deletedName_few": "Выдалена {{count}} твары.",
"deletedName_many": "Выдалена {{count}} твараў.",
"renamedFace": "Твар перайменаваны на {{name}}",
"trainedFace": "Твар навучаны.",
"reclassifiedFace": "Твар перакласіфікаваны.",
"updatedFaceScore": "Бал твару абноўлены на {{name}} ({{score}})."
},
"error": {
"uploadingImageFailed": "Не ўдалося запампаваць відарыс: {{errorMessage}}",
"addFaceLibraryFailed": "Не ўдалося задаць імя асобы: {{errorMessage}}",
"deleteFaceFailed": "Не ўдалося выдаліць: {{errorMessage}}",
"deleteNameFailed": "Не ўдалося выдаліць імя: {{errorMessage}}",
"renameFaceFailed": "Не ўдалося перайменаваць твар: {{errorMessage}}",
"trainFailed": "Не ўдалося навучыць: {{errorMessage}}",
"reclassifyFailed": "Не ўдалося перакласіфікаваць твар: {{errorMessage}}",
"updateFaceScoreFailed": "Не ўдалося абнавіць бал твару: {{errorMessage}}"
}
}
}
-200
View File
@@ -1,200 +0,0 @@
{
"documentTitle": {
"default": "Жывы прагляд - Frigate",
"withCamera": "{{camera}} - жывы прагляд - Frigate"
},
"lowBandwidthMode": "Рэжым нізкай паласы прапускання",
"twoWayTalk": {
"enable": "Уключыць двухбаковую размову",
"disable": "Адключыць двухбаковую размову"
},
"cameraAudio": {
"enable": "Уключыць гук камеры",
"disable": "Адключыць гук камеры"
},
"ptz": {
"move": {
"clickMove": {
"label": "Націсніце ў кадры, каб цэнтраваць камеру",
"enable": "Уключыць перамяшчэнне націсканнем",
"enableWithZoom": "Уключыць перамяшчэнне націсканнем і маштабаванне перацягваннем",
"disable": "Адключыць перамяшчэнне націсканнем"
},
"left": {
"label": "Павярнуць камеру PTZ улева"
},
"up": {
"label": "Павярнуць камеру PTZ уверх"
},
"down": {
"label": "Павярнуць камеру PTZ уніз"
},
"right": {
"label": "Павярнуць камеру PTZ управа"
}
},
"zoom": {
"in": {
"label": "Наблізіць камеру PTZ"
},
"out": {
"label": "Аддаліць камеру PTZ"
}
},
"focus": {
"in": {
"label": "Навесці фокус камеры PTZ бліжэй"
},
"out": {
"label": "Навесці фокус камеры PTZ далей"
}
},
"frame": {
"center": {
"label": "Націсніце ў кадры, каб цэнтраваць камеру PTZ"
}
},
"presets": "Прэсеты камеры PTZ"
},
"camera": {
"turnOn": "Уключыць камеру",
"turnOff": "Выключыць камеру"
},
"muteCameras": {
"enable": "Выключыць гук усіх камер",
"disable": "Уключыць гук усіх камер"
},
"detect": {
"enable": "Уключыць дэтэктаванне",
"disable": "Адключыць дэтэктаванне"
},
"recording": {
"enable": "Уключыць запіс",
"disable": "Адключыць запіс",
"disabledInConfig": "Спачатку трэба ўключыць запіс для гэтай камеры ў наладах."
},
"snapshots": {
"enable": "Уключыць здымкі",
"disable": "Адключыць здымкі"
},
"snapshot": {
"takeSnapshot": "Спампаваць імгненны здымак",
"noVideoSource": "Няма відэакрыніцы для здымка.",
"captureFailed": "Не ўдалося зрабіць здымак.",
"downloadStarted": "Спампоўка здымка пачалася."
},
"audioDetect": {
"enable": "Уключыць дэтэктаванне гуку",
"disable": "Адключыць дэтэктаванне гуку"
},
"transcription": {
"enable": "Уключыць жывую транскрыпцыю гуку",
"disable": "Адключыць жывую транскрыпцыю гуку"
},
"autotracking": {
"enable": "Уключыць аўтаадсочванне",
"disable": "Адключыць аўтаадсочванне"
},
"streamStats": {
"enable": "Паказваць статыстыку плыні",
"disable": "Схаваць статыстыку плыні"
},
"manualRecording": {
"title": "Па запатрабаванні",
"tips": "Спампуйце імгненны здымак або пачніце ручную падзею паводле налад захоўвання запісаў гэтай камеры.",
"playInBackground": {
"label": "Прайграваць у фоне",
"desc": "Уключыце гэты параметр, каб плынь працягваўся, калі плэер схаваны."
},
"showStats": {
"label": "Паказваць статыстыку",
"desc": "Уключыце гэты параметр, каб паказваць статыстыку плыні паверх відарыса камеры."
},
"debugView": "Адладачны выгляд",
"start": "Пачаць запіс па запатрабаванні",
"started": "Ручны запіс па запатрабаванні пачаты.",
"failedToStart": "Не ўдалося пачаць ручны запіс па запатрабаванні.",
"recordDisabledTips": "Паколькі запіс для гэтай камеры адключаны або абмежаваны ў канфігурацыі, будзе захаваны толькі здымак.",
"end": "Скончыць запіс па запатрабаванні",
"ended": "Ручны запіс па запатрабаванні скончаны.",
"failedToEnd": "Не ўдалося скончыць ручны запіс па запатрабаванні."
},
"streamingSettings": "Налады трансляцыі",
"notifications": "Апавяшчэнні",
"audio": "Аўдыя",
"suspend": {
"forTime": "Прыпыніць на: "
},
"stream": {
"title": "Плынь",
"audio": {
"tips": {
"title": "Гук мусіць выводзіцца з камеры і быць наладжаны ў go2rtc для гэтай плыні."
},
"available": "Для гэтай плыні даступны гук",
"unavailable": "Для гэтай плыні гук недаступны"
},
"debug": {
"picker": "Выбар плыні недаступны ў рэжыме адладкі. Адладачны выгляд заўсёды выкарыстоўвае плынь з роляй «detect»."
},
"twoWayTalk": {
"tips": "Ваша прылада мусіць падтрымліваць гэтую функцыю, а WebRTC мусіць быць наладжаны для двухбаковай размовы.",
"available": "Для гэтай плыні даступная двухбаковая размова",
"unavailable": "Для гэтай плыні двухбаковая размова недаступная"
},
"lowBandwidth": {
"tips": "Жывы прагляд працуе ў рэжыме нізкай паласы прапускання праз буферызацыю або памылкі плыні.",
"resetStream": "Скінуць плынь"
},
"playInBackground": {
"label": "Прайграваць у фоне",
"tips": "Уключыце гэты параметр, каб плынь працягваўся, калі плэер схаваны."
}
},
"cameraSettings": {
"title": "Налады: {{camera}}",
"camera": "Камера",
"objectDetection": "Дэтэктаванне аб'ектаў",
"recording": "Запіс",
"snapshots": "Здымкі",
"audioDetection": "Дэтэктаванне гуку",
"transcription": "Транскрыпцыя гуку",
"autotracking": "Аўтаадсочванне"
},
"history": {
"label": "Паказаць архіўныя відэа"
},
"effectiveRetainMode": {
"modes": {
"all": "Усе",
"motion": "Рух",
"active_objects": "Актыўныя аб'екты"
}
},
"editLayout": {
"label": "Рэдагаваць макет",
"group": {
"label": "Рэдагаваць групу камер"
},
"exitEdit": "Выйсці з рэдагавання"
},
"noCameras": {
"title": "Камеры не наладжаны",
"description": "Пачніце з падлучэння камеры да Frigate.",
"buttonText": "Дадаць камеру",
"restricted": {
"title": "Няма даступных камер",
"description": "У вас няма дазволу праглядаць камеры ў гэтай групе."
},
"default": {
"title": "Камеры не наладжаны",
"description": "Пачніце з падлучэння камеры да Frigate.",
"buttonText": "Дадаць камеру"
},
"group": {
"title": "У групе няма камер",
"description": "У гэтай групе камер няма прызначаных або ўключаных камер.",
"buttonText": "Кіраваць групамі"
}
}
}
@@ -1,80 +0,0 @@
{
"documentTitle": "Пошук руху - Frigate",
"title": "Пошук руху",
"description": "Намалюйце шматвугольнік, каб задаць вобласць цікавасці, і ўкажыце прамежак часу для пошуку змен руху ў гэтай вобласці.",
"selectCamera": "Пошук руху загружаецца",
"startSearch": "Пачаць пошук",
"searchStarted": "Пошук пачаты",
"searchCancelled": "Пошук скасаваны",
"cancelSearch": "Скасаваць",
"searching": "Пошук выконваецца.",
"scanning": "Сканіраванне {{time}}",
"searchComplete": "Пошук завершаны",
"noResultsYet": "Запусціце пошук, каб знайсці змены руху ў выбранай вобласці",
"noChangesFound": "У выбранай вобласці змен пікселяў не выяўлена",
"changesFound_one": "Знойдзена {{count}} змена руху",
"changesFound_few": "Знойдзена {{count}} змены руху",
"changesFound_many": "Знойдзена {{count}} змен руху",
"framesProcessed": "Апрацаваны {{count}} кадр",
"jumpToTime": "Перайсці на гэты час",
"results": "Вынікі",
"showSegmentHeatmap": "Цеплавая карта",
"newSearch": "Новы пошук",
"clearResults": "Ачысціць вынікі",
"clearROI": "Ачысціць шматвугольнік",
"polygonControls": {
"points_one": "{{count}} пункт",
"points_few": "{{count}} пункты",
"points_many": "{{count}} пунктаў",
"undo": "Адрабіць апошні пункт",
"reset": "Скінуць шматвугольнік",
"drawMode": "Маляваць",
"moveMode": "Перамяшчаць"
},
"motionHeatmapLabel": "Цеплавая карта руху",
"dialog": {
"title": "Пошук руху",
"cameraLabel": "Камера",
"previewAlt": "Перадпрагляд камеры {{camera}}"
},
"timeRange": {
"title": "Прамежак пошуку",
"start": "Час пачатку",
"end": "Час заканчэння"
},
"settings": {
"title": "Налады пошуку",
"parallelMode": "Паралельны рэжым",
"parallelModeDesc": "Сканіраваць некалькі прамежкаў запісу адначасова (хутчэй, але патрабуе больш рэсурсаў на дэкадаванне)",
"threshold": "Парог адчувальнасці",
"thresholdDesc": "Меншыя значэнні выяўляюць меншыя змены (1-255)",
"minArea": "Мінімальная вобласць змены",
"minAreaDesc": "Мінімальны памер асобнай вобласці руху ў працэнтах ад вобласці цікавасці",
"maxResults": "Максімум вынікаў",
"maxResultsDesc": "Спыніцца пасля такой колькасці супадзенняў па метках часу"
},
"errors": {
"noCamera": "Выберыце камеру",
"noROI": "Намалюйце вобласць цікавасці",
"noTimeRange": "Выберыце прамежак часу",
"invalidTimeRange": "Час заканчэння мусіць быць пазней за час пачатку",
"searchFailed": "Пошук не ўдаўся: {{message}}",
"polygonTooSmall": "Шматвугольнік мусіць мець не меней за 3 пункты",
"unknown": "Невядомая памылка"
},
"changePercentage": "Зменена на {{percentage}}%",
"metrics": {
"title": "Метрыкі пошуку",
"segmentsScanned": "Прасканіравана сегментаў",
"segmentsProcessed": "Апрацавана",
"segmentsSkippedInactive": "Прапушчана (няма актыўнасці)",
"segmentsSkippedHeatmap": "Прапушчана (няма перакрыцця з вобласцю)",
"fallbackFullRange": "Рэзервовае сканіраванне ўсяго прамежку",
"framesDecoded": "Дэкадавана кадраў",
"wallTime": "Час пошуку",
"segmentErrors": "Памылкі сегментаў",
"seconds": "{{seconds}} с",
"minutesSeconds": "{{minutes}} хв {{seconds}} с",
"scanSummary": "сегментаў: {{segments}} · {{time}}"
}
}
@@ -1,12 +0,0 @@
{
"filter": "Фільтр",
"export": "Экспарт",
"calendar": "Каляндар",
"filters": "Фільтры",
"toast": {
"error": {
"noValidTimeSelected": "Не выбраны сапраўдны прамежак часу",
"endTimeMustAfterStartTime": "Час заканчэння мусіць быць пазней за час пачатку"
}
}
}
-60
View File
@@ -1,60 +0,0 @@
{
"title": "Адладачны паўтор",
"description": "Паўтараць запісы камеры для адладкі. Спіс аб'ектаў паказвае зводку выяўленых аб'ектаў з затрымкай, а ўкладка «Паведамленні» паказвае плынь унутраных паведамленняў Frigate з відэа паўтору.",
"websocket_messages": "Паведамленні",
"dialog": {
"title": "Запусціць адладачны паўтор",
"description": "Стварыць часовую камеру паўтору, якая зацыклівае архіўныя відэа для адладкі праблем з дэтэктаваннем і адсочваннем аб'ектаў. Камера паўтору будзе мець тую самую канфігурацыю дэтэктавання, што і зыходная камера. Выберыце прамежак часу, каб пачаць.",
"camera": "Зыходная камера",
"timeRange": "Прамежак часу",
"preset": {
"1m": "Апошняя 1 хвіліна",
"5m": "Апошнія 5 хвілін",
"timeline": "Са шкалы часу",
"custom": "Уласны"
},
"startButton": "Запусціць паўтор",
"selectFromTimeline": "Выбраць",
"starting": "Запуск паўтору…",
"startLabel": "Запусціць",
"endLabel": "Канец",
"toast": {
"error": "Не ўдалося запусціць адладачны паўтор: {{error}}",
"alreadyActive": "Сеанс паўтору ўжо актыўны",
"noRecordings": "У выбраным прамежку часу запісаў не знойдзена",
"stopError": "Не ўдалося спыніць адладачны паўтор: {{error}}",
"goToReplay": "Перайсці да паўтору"
}
},
"page": {
"noSession": "Няма актыўнага сеанса адладачнага паўтору",
"noSessionDesc": "Запусціце адладачны паўтор з выгляду «Гісторыя»: націсніце кнопку «Дзеянні» на панэлі інструментаў і выберыце «Адладачны паўтор».",
"goToRecordings": "Перайсці да гісторыі",
"preparingClip": "Падрыхтоўка кліпа…",
"preparingClipDesc": "Frigate злучае запісы за выбраны прамежак часу. Для доўгіх прамежкаў гэта можа заняць хвіліну.",
"startingCamera": "Запуск адладачнага паўтору…",
"startError": {
"title": "Не ўдалося запусціць адладачны паўтор",
"back": "Назад да гісторыі"
},
"sourceCamera": "Зыходная камера",
"replayCamera": "Камера паўтору",
"initializingReplay": "Ініцыялізацыя адладачнага паўтору…",
"stoppingReplay": "Спыненне адладачнага паўтору…",
"stopReplay": "Спыніць паўтор",
"confirmStop": {
"title": "Спыніць адладачны паўтор?",
"description": "Гэта спыніць сеанс і выдаліць усе часовыя даныя. Сапраўды?",
"confirm": "Спыніць паўтор",
"cancel": "Скасаваць"
},
"activity": "Актыўнасць",
"objects": "Спіс аб'ектаў",
"audioDetections": "Дэтэктаванні гуку",
"noActivity": "Актыўнасці не выяўлена",
"activeTracking": "Актыўнае адсочванне",
"noActiveTracking": "Актыўнага адсочвання няма",
"configuration": "Канфігурацыя",
"configurationDesc": "Дакладна наладзьце дэтэктаванне руху і адсочванне аб'ектаў для камеры адладачнага паўтору. Змены не захоўваюцца ў файл канфігурацыі Frigate."
}
}
-73
View File
@@ -1,73 +0,0 @@
{
"search": "Пошук",
"savedSearches": "Захаваныя пошукі",
"searchFor": "Шукаць {{inputValue}}",
"button": {
"clear": "Ачысціць пошук",
"save": "Захаваць пошук",
"delete": "Выдаліць захаваны пошук",
"filterInformation": "Звесткі пра фільтры",
"filterActive": "Фільтры актыўныя"
},
"trackedObjectId": "ID аб'екта пад адсочваннем",
"filter": {
"label": {
"cameras": "Камеры",
"labels": "Меткі",
"zones": "Зоны",
"sub_labels": "Падметкі",
"attributes": "Атрыбуты",
"search_type": "Тып пошуку",
"time_range": "Прамежак часу",
"before": "Да",
"after": "Пасля",
"min_score": "Мін. бал",
"max_score": "Макс. бал",
"min_speed": "Мін. хуткасць",
"max_speed": "Макс. хуткасць",
"recognized_license_plate": "Распазнаны нумарны знак",
"has_clip": "Мае кліп",
"has_snapshot": "Мае здымак"
},
"searchType": {
"thumbnail": "Паменшаная выява",
"description": "Апісанне"
},
"toast": {
"error": {
"beforeDateBeLaterAfter": "Дата «before» мусіць быць пазней за дату «after».",
"afterDatebeEarlierBefore": "Дата «after» мусіць быць раней за дату «before».",
"minScoreMustBeLessOrEqualMaxScore": "«min_score» мусіць быць меншым або роўным «max_score».",
"maxScoreMustBeGreaterOrEqualMinScore": "«max_score» мусіць быць большым або роўным «min_score».",
"minSpeedMustBeLessOrEqualMaxSpeed": "«min_speed» мусіць быць меншым або роўным «max_speed».",
"maxSpeedMustBeGreaterOrEqualMinSpeed": "«max_speed» мусіць быць большым або роўным «min_speed»."
}
},
"tips": {
"title": "Як карыстацца тэкставымі фільтрамі",
"desc": {
"text": "Фільтры дапамагаюць звузіць вынікі пошуку. Вось як ужываць іх у полі ўводу:",
"step1": "Набярыце назву ключа фільтра і двукроп'е (напрыклад «cameras:»).",
"step2": "Выберыце значэнне з падказак або набярыце сваё.",
"step3": "Каб ужыць некалькі фільтраў, дадавайце іх адзін за адным праз прабел.",
"step4": "Фільтры па даце (before: і after:) выкарыстоўваюць фармат {{DateFormat}}.",
"step5": "Фільтр прамежку часу выкарыстоўвае фармат {{exampleTime}}.",
"step6": "Каб прыбраць фільтр, націсніце «x» побач з ім.",
"exampleLabel": "Прыклад:"
}
},
"header": {
"currentFilterType": "Значэнні фільтра",
"noFilters": "Фільтры",
"activeFilters": "Актыўныя фільтры"
}
},
"similaritySearch": {
"title": "Пошук па падабенстве",
"active": "Пошук па падабенстве актыўны",
"clear": "Ачысціць пошук па падабенстве"
},
"placeholder": {
"search": "Пошук…"
}
}
File diff suppressed because it is too large Load Diff
-269
View File
@@ -1,269 +0,0 @@
{
"documentTitle": {
"cameras": "Статыстыка камер - Frigate",
"storage": "Статыстыка сховішча - Frigate",
"general": "Агульная статыстыка - Frigate",
"enrichments": "Статыстыка ўзбагачэнняў - Frigate",
"logs": {
"frigate": "Журналы Frigate - Frigate",
"go2rtc": "Журналы go2rtc - Frigate",
"nginx": "Журналы Nginx - Frigate",
"websocket": "Журналы паведамленняў - Frigate"
}
},
"title": "Сістэма",
"metrics": "Сістэмныя метрыкі",
"logs": {
"websocket": {
"label": "Паведамленні",
"pause": "Паўза",
"resume": "Працягнуць",
"clear": "Ачысціць",
"filter": {
"all": "Усе топікі",
"topics": "Топікі",
"events": "Падзеі",
"reviews": "Разгляды",
"classification": "Класіфікацыя",
"face_recognition": "Распазнаванне асобы",
"lpr": "LPR",
"camera_activity": "Актыўнасць камеры",
"system": "Сістэма",
"camera": "Камера",
"all_cameras": "Усе камеры",
"cameras_count_one": "{{count}} камера",
"cameras_count_other": "{{count}} камеры"
},
"empty": "Паведамленняў пакуль не запісана",
"count_one": "{{count}} паведамленне",
"count_other": "{{count}} паведамлення",
"expanded": {
"payload": "Карысная нагрузка"
}
},
"download": {
"label": "Спампаваць журналы"
},
"copy": {
"label": "Скапіяваць у буфер абмену",
"success": "Журналы скапіяваны ў буфер абмену",
"error": "Не ўдалося скапіяваць журналы ў буфер абмену"
},
"type": {
"label": "Тып",
"timestamp": "Метка часу",
"tag": "Тэг",
"message": "Паведамленне"
},
"tips": "Журналы паступаюць з сервера ў рэальным часе",
"toast": {
"error": {
"fetchingLogsFailed": "Памылка атрымання журналаў: {{errorMessage}}",
"whileStreamingLogs": "Памылка пры атрыманні плыні журналаў: {{errorMessage}}"
}
}
},
"general": {
"title": "Агульныя",
"detector": {
"title": "Дэтэктары",
"inferenceSpeed": "Хуткасць вывядзення дэтэктара",
"temperature": "Тэмпература дэтэктара",
"cpuUsage": "Выкарыстанне CPU дэтэктарам",
"cpuUsageInformation": "CPU, выкарыстаны на падрыхтоўку ўваходных і выходных даных для мадэляў дэтэктавання. Гэта значэнне не вымярае само вывядзенне, нават калі выкарыстоўваецца GPU або паскаральнік.",
"memoryUsage": "Выкарыстанне памяці дэтэктарам"
},
"hardwareInfo": {
"title": "Звесткі пра абсталяванне",
"gpuUsage": "Выкарыстанне GPU",
"gpuMemory": "Памяць GPU",
"gpuEncoder": "Кадавальнік GPU",
"gpuCompute": "Вылічэнні / кадаванне GPU",
"gpuDecoder": "Дэкадавальнік GPU",
"gpuTemperature": "Тэмпература GPU",
"gpuInfo": {
"vainfoOutput": {
"title": "Вывад vainfo",
"returnCode": "Код вяртання: {{code}}",
"processOutput": "Вывад працэсу:",
"processError": "Памылка працэсу:"
},
"nvidiaSMIOutput": {
"title": "Вывад Nvidia SMI",
"name": "Назва: {{name}}",
"driver": "Драйвер: {{driver}}",
"cudaComputerCapability": "Вылічальныя магчымасці CUDA: {{cuda_compute}}",
"vbios": "Звесткі пра VBios: {{vbios}}"
},
"closeInfo": {
"label": "Закрыць звесткі пра GPU"
},
"copyInfo": {
"label": "Скапіяваць звесткі пра GPU"
},
"toast": {
"success": "Звесткі пра GPU скапіяваны ў буфер абмену"
}
},
"npuUsage": "Выкарыстанне NPU",
"npuMemory": "Памяць NPU",
"npuTemperature": "Тэмпература NPU"
},
"otherProcesses": {
"title": "Іншыя працэсы",
"processCpuUsage": "Выкарыстанне CPU працэсам",
"processMemoryUsage": "Выкарыстанне памяці працэсам",
"series": {
"go2rtc": "go2rtc",
"recording": "запіс",
"review_segment": "сегмент разгляду",
"embeddings": "убудаванні",
"audio_detector": "дэтэктар гуку"
}
}
},
"storage": {
"title": "Сховішча",
"overview": "Агляд",
"recordings": {
"title": "Запісы",
"tips": "Гэта значэнне паказвае агульны аб'ём сховішча, заняты запісамі ў базе даных Frigate. Frigate не адсочвае месца, занятае ўсімі файламі на дыску.",
"earliestRecording": "Самы ранні даступны запіс:"
},
"shm": {
"title": "Выдзеленая памяць SHM (агульная памяць)",
"warning": "Бягучы памер SHM {{total}} МБ занадта малы. Павялічце яго прынамсі да {{min_shm}} МБ.",
"frameLifetime": {
"title": "Час жыцця кадра",
"description": "Колькасць слотаў кадраў у агульнай памяці для кожнай камеры: {{frames}}. Пры частаце кадраў самай хуткай камеры кожны кадр даступны прыблізна {{lifetime}} с, пакуль не будзе перазапісаны."
}
},
"cameraStorage": {
"title": "Сховішча камер",
"camera": "Камера",
"unusedStorageInformation": "Звесткі пра нявыкарыстанае месца",
"storageUsed": "Сховішча",
"percentageOfTotalUsed": "Працэнт ад агульнага",
"bandwidth": "Паласа прапускання",
"unused": {
"title": "Нявыкарыстана",
"tips": "Гэта значэнне можа недакладна адлюстроўваць вольнае месца, даступнае Frigate, калі на дыску ёсць іншыя файлы акрамя запісаў Frigate. Frigate не адсочвае месца па-за сваімі запісамі."
}
}
},
"cameras": {
"title": "Камеры",
"overview": "Агляд",
"info": {
"aspectRatio": "фарматныя суадносіны",
"cameraProbeInfo": "Звесткі зандзіравання камеры {{camera}}",
"streamDataFromFFPROBE": "Даныя плыні атрыманы праз <code>ffprobe</code>.",
"fetching": "Атрыманне даных камеры",
"stream": "Плынь {{idx}}",
"video": "Відэа:",
"codec": "Кодэк:",
"resolution": "Разрозненне:",
"fps": "FPS:",
"unknown": "Невядома",
"audio": "Гук:",
"error": "Памылка: {{error}}",
"tips": {
"title": "Звесткі зандзіравання камеры"
},
"keyframes": {
"title": "Аналіз ключавых кадраў",
"analyzing": "Аналіз ключавых кадраў… засталося секунд: {{seconds}}",
"stillAnalyzing": "Аналіз ключавых кадраў працягваецца…",
"recordStream": "Плынь запісу:",
"keyframeCount": "Заўважана ключавых кадраў:",
"observedDuration": "Назіраная працягласць:",
"gap": "Прамежак паміж ключавымі кадрамі (мін. / сяр. / макс.):",
"segmentLength": "Даўжыня сегмента запісу:",
"ok": "Ключавыя кадры прыблізна кожныя {{seconds}} с, гэта добра для запісу і прайгравання.",
"warning": "Рэдкія або нераўнамерныя ключавыя кадры (найбольшы прамежак каля {{seconds}} с), верагодна разумны кодэк (H.264+/H.265+), гэта не рэкамендуецца.",
"error": "Прамежак паміж ключавымі кадрамі (каля {{seconds}} с) перавышае даўжыню сегмента запісу ({{segmentTime}} с). Некаторыя сегменты могуць застацца без ключавога кадра, што ламае прайграванне. Адключыце разумны кодэк «+» на камеры або скараціце інтэрвал ключавых кадраў.",
"unknown": "Не ўдалося вызначыць інтэрвал ключавых кадраў.",
"recordDisabled": "Для гэтай камеры запіс адключаны."
}
},
"framesAndDetections": "Кадры / дэтэктаванні",
"noCameras": {
"title": "Камер не знойдзена"
},
"label": {
"camera": "камера",
"detect": "дэтэктаваць",
"skipped": "прапушчана",
"ffmpeg": "FFMPEG",
"capture": "захоп",
"overallFramesPerSecond": "агульная колькасць кадраў на секунду",
"overallDetectionsPerSecond": "агульная колькасць дэтэктаванняў на секунду",
"overallSkippedDetectionsPerSecond": "агульная колькасць прапушчаных дэтэктаванняў на секунду",
"cameraFfmpeg": "FFmpeg {{camName}}",
"cameraCapture": "захоп {{camName}}",
"cameraDetect": "дэтэктаванне {{camName}}",
"cameraGpu": "GPU {{camName}}",
"cameraFramesPerSecond": "кадраў на секунду {{camName}}",
"cameraDetectionsPerSecond": "дэтэктаванняў на секунду {{camName}}",
"cameraSkippedDetectionsPerSecond": "прапушчаных дэтэктаванняў на секунду {{camName}}"
},
"connectionQuality": {
"title": "Якасць злучэння",
"excellent": "Выдатная",
"fair": "Здавальняючая",
"poor": "Слабая",
"unusable": "Непрыдатная",
"fps": "FPS",
"expectedFps": "Чаканы FPS",
"reconnectsLastHour": "Перападключэнні (за апошнюю гадзіну)",
"stallsLastHour": "Затрымкі (за апошнюю гадзіну)"
},
"toast": {
"success": {
"copyToClipboard": "Даныя зандзіравання скапіяваны ў буфер абмену."
},
"error": {
"unableToProbeCamera": "Не ўдалося зандзіраваць камеру: {{errorMessage}}"
}
}
},
"lastRefreshed": "Апошняе абнаўленне: ",
"stats": {
"ffmpegHighCpuUsage": "{{camera}} моцна нагружае CPU праз FFmpeg ({{ffmpegAvg}}%)",
"detectHighCpuUsage": "{{camera}} моцна нагружае CPU дэтэктаваннем ({{detectAvg}}%)",
"healthy": "Сістэма спраўная",
"reindexingEmbeddings": "Пераіндэксацыя ўбудаванняў (гатова {{processed}}%)",
"cameraIsOffline": "{{camera}} па-за сеткай",
"detectIsSlow": "{{detect}} працуе павольна ({{speed}} мс)",
"detectIsVerySlow": "{{detect}} працуе вельмі павольна ({{speed}} мс)",
"shmTooLow": "Выдзеленую памяць /dev/shm ({{total}} МБ) трэба павялічыць прынамсі да {{min}} МБ.",
"debugReplayActive": "Сеанс адладачнага паўтору актыўны"
},
"enrichments": {
"title": "Узбагачэнні",
"infPerSecond": "Вывядзенняў на секунду",
"averageInf": "Сярэдні час вывядзення",
"embeddings": {
"image_embedding": "Убудаванне відарыса",
"text_embedding": "Убудаванне тэксту",
"face_recognition": "Распазнаванне асобы",
"plate_recognition": "Распазнаванне нумарнога знака",
"image_embedding_speed": "Хуткасць убудавання відарыса",
"face_embedding_speed": "Хуткасць убудавання твару",
"face_recognition_speed": "Хуткасць распазнавання асобы",
"plate_recognition_speed": "Хуткасць распазнавання нумарнога знака",
"text_embedding_speed": "Хуткасць убудавання тэксту",
"yolov9_plate_detection_speed": "Хуткасць дэтэктавання нумарнога знака YOLOv9",
"yolov9_plate_detection": "Дэтэктаванне нумарнога знака YOLOv9",
"review_description": "Апісанне разгляду",
"review_description_speed": "Хуткасць апісання разгляду",
"review_description_events_per_second": "Апісанне разгляду",
"object_description": "Апісанне аб'екта",
"object_description_speed": "Хуткасць апісання аб'екта",
"object_description_events_per_second": "Апісанне аб'екта",
"classification": "Класіфікацыя {{name}}",
"classification_speed": "Хуткасць класіфікацыі {{name}}",
"classification_events_per_second": "Падзей класіфікацыі {{name}} на секунду"
}
}
}

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More