Выпуск Frigate 0.14, системы определения объектов на камерах наблюдения

Доступен выпуск проекта Frigate 0.14, предоставляющего средства для создания сетевых видеорегистраторов (NVR, Network Video Recorder) в реальном режиме времени анализирующих видео, передаваемое с IP-камер видеонаблюдения, а также выявляющих и фиксирующих изменения и объекты. Например, система может сохранять изображений людей, проходивших мимо камеры. Для выявления объектов используется модель машинного обучения, выполняемая на локальной системе без обращения к внешним сервисам. Код платформы написан на языке Python и распространяется под лицензией MIT.

Для обработки передаваемых с камеры изображений и определения объектов используются OpenCV и Tensorflow. Система оптимизирована для минимального потребления ресурсов и использует многопроцессную модель запуска моделей. Для снижения нагрузки определение объектов выполняется только в привязке к определению изменений и движения. Возможна интеграция с различными системами домашней автоматизации, поддерживающими протокол MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), такими как Home Assistant и OpenHab. Управление производится через web-интерфейс, который может быть интегрирован непосредственно в интерфейс Home Assistant.

Из особенностей упоминается низкий уровень ложных срабатываний, возможность раздельного определения объектов (люди, машины), поддержка опционального задействования устройств Google Coral TPU для ускорения обработки видео в режиме реального времени (Frigate может обрабатывать более 100 операций определения объектов в секунду), возможность определения зон срабатывания и точного времени вторжения, гибкая система отправки оповещений. Система также поддерживает ретрансляцию видео и просмотр в Live-режиме при помощи WebRTC и RTSP, что позволяет снизить число подключений к камере.

Новый выпуск примечателен добавлением нового полностью переписанного интерфейса пользователя, который оптимизирован для настольных и мобильных систем. Интерфейс позволяет быстро оценить состояние в данный момент и изучить недавно произошедшие события, получить live-доступ к изображению камер, просмотреть сводное состояние камер и отследить историю событий, которые наглядно отобраюатся в виде анимированных миниатюр. Добавлена поддержка аутентификации, определения ролей доступа (администратор, пользователь) и подключения с использованием прокси, таких как authelia, authentik и oauth2_proxy.

Улучшен интерфейс для пересмотра записанного видео, в котором теперь можно быстро переключаться между моментами, на которых зафиксировано движение и выявлены объекты. Выявленные события разделены на категории важности и типы объектов, добавлена возможность фильтрации на основе приоритетов (например, ситуация пересечения человеком границы собственности имеет более высокий приоритет, чем определение рядом гуляющего человека). Реализована возможность разделения камер на группы.

Источник: opennet.ru