# Frigate NVR™ - 一个具有实时目标检测的本地 NVR
[English](https://github.com/blakeblackshear/frigate) | \[简体中文\]
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
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Atlas Cloud 是一个兼容 OpenAI 接口的推理平台，可作为即插即用的多模态 LLM 后端，
为 Frigate 的生成式 AI（Generative AI）功能提供算力支持。
只需将 atlas provider 指向 Atlas Cloud，并选用一个支持视觉的模型
（例如 qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking 或 Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct），
即可基于检测帧画面生成自然语言的物体描述与审查摘要，无需本地 GPU。
请参阅 GenAI 配置文档开始使用，
或了解 coding plan。
适合做 GenAI 描述的 Atlas Cloud 多模态模型
Frigate 的 GenAI 功能要求使用**支持视觉**的模型。Atlas Cloud 上推荐的多模态模型包括：
- `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`
- `Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct`
- `qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct`
- `qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking`
- `qwen/qwen3-vl-8b-instruct`
- `google/gemini-3.5-flash`
- `google/gemini-3.1-pro-preview`
完整且实时更新的模型列表请见 [Atlas Cloud 控制台](https://www.atlascloud.ai/console)。
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一个完整的本地网络视频录像机（NVR），专为[Home Assistant](https://www.home-assistant.io)设计，具备 AI 目标/物体检测功能。使用 OpenCV 和 TensorFlow 在本地为 IP 摄像头执行实时物体检测。
强烈推荐使用 GPU 或者 AI 加速器（例如[Google Coral 加速器](https://coral.ai/products/) 或者 [Hailo](https://hailo.ai/)等）。它们的运行效率远远高于现在的顶级 CPU，并且功耗也极低。
- 通过[自定义组件](https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration)与 Home Assistant 紧密集成
- 设计上通过仅在必要时和必要地点寻找目标，最大限度地减少资源使用并最大化性能
- 大量利用多进程处理，强调实时性而非处理每一帧
- 使用非常低开销的画面变动检测（也叫运动检测）来确定运行目标检测的位置
- 使用 TensorFlow 进行目标检测，并运行在单独的进程中以达到最大 FPS
- 通过 MQTT 进行通信，便于集成到其他系统中
- 根据检测到的物体设置保留时间进行视频录制
- 24/7 全天候录制
- 通过 RTSP 重新流传输以减少摄像头的连接数
- 支持 WebRTC 和 MSE，实现低延迟的实时观看
## 社区中文翻译文档
你可以在这里查看文档 https://docs.frigate-cn.video
## 赞助
如果您想通过捐赠支持开发，请使用 [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear)。
## 协议
本项目采用 **MIT 许可证**授权。
**代码部分**：本代码库中的源代码、配置文件和文档均遵循 [MIT 许可证](LICENSE)。您可以自由使用、修改和分发这些代码，但必须保留原始版权声明。
**商标部分**：“Frigate”名称、“Frigate NVR”品牌以及 Frigate 的 Logo 为 **Frigate, Inc. 的商标**，**不在** MIT 许可证覆盖范围内。
有关品牌资产的规范使用详情，请参阅我们的[《商标政策》](TRADEMARK.md)。
## 截图
### 实时监控面板
### 简单的核查工作流程
### 多摄像头可按时间轴查看
### 内置遮罩和区域编辑器
## 翻译
我们使用 [Weblate](https://hosted.weblate.org/projects/frigate-nvr/) 平台提供翻译支持，欢迎参与进来一起完善。
## 非官方中文讨论社区
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