11P by neo 7달전 | favorite | 댓글 1개
  • OpenCV와 Tensorflow를 이용하여 로컬에서 실시간 AI 객체 감지 기능을 수행하는 오픈 소스 NVR(Network Video Recorder)
    • 모든 처리는 사용자의 하드웨어에서 로컬로 수행되며, 카메라 피드는 사용자의 로컬에서만 처리됨
    • 단순히 동작만 감지하는게 아니라 사람/자동차 등 객체를 감지

Frigate의 특징

  • GitHub에서 가장 많이 별표를 받은 네트워크 비디오 레코더 중 하나이며, Docker Hub에서 200만 번 이상 다운로드됨.
  • Google Coral TPU를 이용한 로컬 객체 감지로 잘못된 경보를 줄이면서, 매우 작은 오버헤드 만으로 100+ FPS 처리 가능
  • Frigate의 AI가 비디오 피드를 검사하여 중요한 감지 사항만 리뷰하게 함
  • 실시간으로 객체를 추적하고, 정확한 위치에 기반한 알림을 세밀하게 조정할 수 있음.
  • Home Assistant 및 기타 자동화 플랫폼과 통합하여 객체 감지를 홈 자동화에 적용함.
  • 활성 감지가 있는 카메라를 동적으로 렌더링하여 관심 있는 카메라를 쉽게 확인할 수 있는 Birdseye 뷰를 제공함
  • MQTT 를 통한 통신으로 다른 시스템과 쉽게 연동 가능

사용자 경험

  • 사용자는 Frigate의 높은 사용자 정의 가능성, 빠른 객체 감지 및 Home Assistant와의 긴밀한 통합으로 인해 완벽한 오픈 소스, 로컬 제어 보안 카메라 시스템을 경험함.
  • Frigate은 사용자가 하드 드라이브에서 수많은 잘못된 감지를 줄이고, 사건이 없는 영상을 검토하는 데 드는 시간을 절약함.
  • Frigate을 사용함으로써 사용자는 보안 카메라의 클라우드 의존성을 제거하고, 객체 감지 기능이나 녹화 이력을 잃지 않음.
  • Frigate+를 통해 Frigate에 특별히 설계된 맞춤형 모델에 대한 액세스가 곧 제공될 예정임.

GN⁺의 의견

  • Frigate은 로컬에서 AI를 이용해 보안 카메라를 모니터링하는 오픈 소스 솔루션으로, 사용자의 개인 정보 보호를 강화하면서도 정확한 객체 감지와 통합 자동화 기능을 제공함.
  • 이 기술은 사용자가 보안 카메라 시스템을 더욱 효율적으로 관리할 수 있게 하며, 클라우드 서비스에 대한 의존성을 줄이는 동시에 데이터 프라이버시를 강화하는 데 기여함.
  • Frigate의 특징과 사용자 경험은 보안 및 자동화에 관심 있는 초급 소프트웨어 엔지니어에게 흥미로운 영감을 제공할 수 있으며, 오픈 소스 커뮤니티의 혁신적인 접근 방식을 보여줌.
Hacker News 의견
  • Frigate 사용 경험

    • Frigate를 라즈베리파이 4와 Google Coral TPU를 사용하여 6개월간 사용함.
    • 2개의 2MP 네트워크 카메라 연결, 매끄러운 작동과 정확한 객체 감지 기능.
    • 이벤트뿐만 아니라 24/7 비디오 녹화 가능, 오래된 데이터 자동 삭제.
    • Home Assistant와 연동하여 휴대폰으로 실시간 비디오, 스냅샷, 녹화본 알림 수신.
    • 사용자 경험과 설정 옵션이 상용 제품보다 우수함.
    • 사용이 쉽고 재미있으며, 생명을 구할 수도 있는 매우 추천할 만한 제품.
  • Frigate 테스트 관찰

    • Frigate는 야심 찬 프로젝트로 성공을 기대함.
    • 하드웨어 디코딩이나 Coral이 필수는 아니지만 도움이 됨.
    • OpenCV를 사용한 움직임 감지는 정확도가 떨어짐.
    • 공개적으로 이용 가능한 객체 감지 모델의 정확도가 낮아 중요 이벤트 누락.
    • Coral 지원이 불안정하며, 드라이버와 라이브러리 유지보수가 미흡함.
    • CPU에서 모델을 실행하는 것은 비용이 많이 들지 않음.
    • 더 단순한 소프트웨어로 전환을 고려 중임.
  • Frigate의 기능 부족

    • Frigate는 가장 유망한 NVR/VMS 제품 중 하나지만, Blue Iris를 대체하기에는 기능이 부족함.
    • 연속 녹화 기능이 기본적이지만, 이벤트 중심 제품에서는 우선순위가 낮음.
  • Ring 카메라와 Frigate 사용 가능성

    • Ring 카메라를 아마존과 연결할 수 없는 문제.
    • Frigate를 사용하여 Ring 카메라를 루팅하거나 사용할 수 있는 방법 탐색.
    • 서비스 요금 지불과 아마존의 비디오 활용에 대한 거부감.
  • Frigate의 우수한 지원

    • go2rtc와 ffmpeg을 통한 탁월한 카메라 지원.
    • ffmpeg을 통한 가속화된 비디오 코덱 지원.
    • 사용자 정의 Yolo 가중치와 모델을 사용한 객체 감지 지원.
    • OpenVINO 지원으로 인텔 CPU/GPU에서의 가속화된 추론 가능.
    • 문서화가 잘 되어 있음.
  • 카메라 내 객체 감지 기능에 대한 기대

    • 많은 카메라에 내장된 이벤트 감지 기능을 활용하여 객체 감지를 카메라에 오프로딩하는 기능 희망.
  • Docker 컨테이너 내 Frigate 운영

    • M1 Mac Mini에서 Docker 컨테이너로 Frigate 운영, 안정적인 NVR 솔루션 제공.
    • Scrypted와 함께 HomeKit Secure Video를 사용하여 원격 모니터링 가능.
  • Frigate와 사용자 정의 모델 통합

    • Frigate에 roboflow 데이터셋을 통합하는 과정에 대한 궁금증.
  • Frigate 기본 설정 요구 사항

    • 인텔 기반 PC, USB Coral TPU, 유선 PoE 카메라 필요.
    • 카메라 전원 공급 방법에 대한 질문: PoE 스위치 또는 여러 PoE 인젝터 중 선택.
    • Wi-Fi 카메라 사용 권장하지 않음, 고해상도 카메라로 업그레이드 좋은 시기.
  • Arm SBCs에서의 Frigate 실행 가능성

    • Arm 기반 SBCs에서 Frigate 실행 가능성에 대한 호기심.