mirror of
https://github.com/blakeblackshear/frigate.git
synced 2026-06-21 03:41:55 +03:00
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Add an `atlas` GenAI provider backed by Atlas Cloud, an OpenAI-compatible inference platform serving vision-capable models. The provider subclasses the existing OpenAIClient and only defaults the base_url to the Atlas endpoint, reusing all vision, streaming, reasoning, and tool-calling logic. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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<img align="center" alt="logo" src="docs/static/img/branding/frigate.png">
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# Frigate NVR™ - 一个具有实时目标检测的本地 NVR
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<a href="https://hosted.weblate.org/engage/frigate-nvr/-/zh_Hans/">
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<img src="https://hosted.weblate.org/widget/frigate-nvr/-/zh_Hans/svg-badge.svg" alt="翻译状态" />
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</a>
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[English](https://github.com/blakeblackshear/frigate) | \[简体中文\]
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[](https://opensource.org/licenses/MIT)
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<a href="https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=frigate">
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<img src="docs/static/img/branding/atlas-cloud-logo.png" alt="Atlas Cloud" width="200">
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</a>
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<b><a href="https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=frigate">Atlas Cloud</a></b> 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，
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为 Frigate 的<a href="https://docs.frigate.video/configuration/genai/">生成式 AI（Generative AI）</a>功能提供算力支持。
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只需将 <code>atlas</code> provider 指向 Atlas Cloud，并选用一个支持视觉的模型
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（例如 <code>qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking</code> 或 <code>Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct</code>），
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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。
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请参阅 <a href="https://docs.frigate.video/configuration/genai/">GenAI 配置文档</a>开始使用，
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或了解 <a href="https://www.atlascloud.ai/console/coding-plan">coding plan</a>。
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<summary>适合做 GenAI 描述的 Atlas Cloud 多模态模型</summary>
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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：
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- `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`
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- `Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct`
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- `qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct`
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- `qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking`
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- `qwen/qwen3-vl-8b-instruct`
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- `google/gemini-3.5-flash`
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- `google/gemini-3.1-pro-preview`
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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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</details>
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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。
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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。
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- 通过[自定义组件](https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration)与 Home Assistant 紧密集成
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- 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
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- 大量利用多进程处理，强调实时性而非处理每一帧
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- 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
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- 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
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- 通过 MQTT 进行通信，便于集成到其他系统中
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- 根据检测到的物体设置保留时间进行视频录制
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- 24/7 全天候录制
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- 通过 RTSP 重新流传输以减少摄像头的连接数
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- 支持 WebRTC 和 MSE，实现低延迟的实时观看
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## 社区中文翻译文档
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你可以在这里查看文档 https://docs.frigate-cn.video
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## 赞助
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如果您想通过捐赠支持开发，请使用 [Github Sponsors](https://github.com/sponsors/blakeblackshear)。
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## 协议
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本项目采用 **MIT 许可证**授权。
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**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。
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**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。
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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)。
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## 截图
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### 实时监控面板
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<img width="800" alt="实时监控面板" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/5e713cb9-9db5-41dc-947a-6937c3bc376e">
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### 简单的核查工作流程
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<img width="800" alt="简单的审查工作流程" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/6fed96e8-3b18-40e5-9ddc-31e6f3c9f2ff">
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### 多摄像头可按时间轴查看
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<img width="800" alt="多摄像头可按时间轴查看" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d6788a15-0eeb-4427-a8d4-80b93cae3d74">
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### 内置遮罩和区域编辑器
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<img width="800" alt="内置遮罩和区域编辑器" src="https://github.com/blakeblackshear/frigate/assets/569905/d7885fc3-bfe6-452f-b7d0-d957cb3e31f5">
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## 翻译
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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。
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## 非官方中文讨论社区
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欢迎加入中文讨论 QQ 群：[1043861059](https://qm.qq.com/q/7vQKsTmSz)
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Bilibili：https://space.bilibili.com/3546894915602564
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## 中文社区赞助商
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[](https://edgeone.ai/zh?from=github)
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本项目 CDN 加速及安全防护由 Tencent EdgeOne 赞助
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