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Ein vollständiges und lokales NVR-System, entwickelt für [Home Assistant](https://www.home-assistant.io) mit KI-gestützter Objekterkennung. Nutzt OpenCV und Tensorflow, um Objekterkennung in Echtzeit lokal für IP-Kameras durchzuführen.
Die Verwendung einer GPU oder eines KI-Beschleunigers wie [Google Coral](https://coral.ai/products/) oder [Hailo](https://hailo.ai/) wird dringend empfohlen. KI-Beschleuniger übertreffen selbst die besten CPUs mit minimalem Overhead.
- Enge Integration mit Home Assistant über eine [benutzerdefinierte Komponente](https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration)
- Entwickelt, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren und die Leistung zu maximieren, indem Objekte nur dann und dort erkannt werden, wo es notwendig ist
- Nutzt Multiprocessing intensiv mit Fokus auf Echtzeit statt Verarbeitung jedes einzelnen Frames
- Sehr ressourcenschonende Bewegungserkennung, um festzustellen, wo Objekterkennung ausgeführt werden soll
- Objekterkennung mit TensorFlow läuft in separaten Prozessen für maximale FPS
- Kommunikation über MQTT für einfache Integration in andere Systeme
- Videoaufzeichnung mit Aufbewahrungseinstellungen basierend auf erkannten Objekten
- 24/7-Aufzeichnung
- Re-Streaming via RTSP zur Reduzierung der Verbindungen zur Kamera
- WebRTC- & MSE-Unterstützung für latenzarme Live-Ansicht
## Dokumentation
Die vollständige Dokumentation findest du unter: https://docs.frigate.video
## Spenden
Wenn du die Entwicklung unterstützen möchtest, kannst du dies über [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear) tun.
## Screenshots
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