Вышла новая бета-версия Frigate NVR — 0.17 Beta 1. Этот релиз насыщен новыми функциями, улучшениями пользовательского интерфейса и расширенными возможностями искусственного интеллекта. В данной статье подробно разобраны все ключевые изменения, инструкции по обновлению и примеры настройки.
ВНИМАНИЕ: Дзен не может корректно отображать коды скриптов. Для сохранения корректной разметки кода рекомендую читать на сайте:
Как обновиться
Для пользователей Docker процесс обновления стандартный. В файле docker-compose.yml необходимо изменить тег версии образа на актуальный бета-релиз.
Пример изменения в docker-compose:
Default
services:
frigate:
image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:0.17.0-beta1
# Остальная конфигурация...
После изменения версии необходимо перезапустить контейнер Frigate.
Важные изменения (Breaking Changes)
Перед обновлением обязательно сделайте резервную копию базы данных и файла конфигурации (config.yml). В версии 0.17 есть изменения, нарушающие обратную совместимость:
- GenAI (Генеративный ИИ): Глобальная конфигурация genai теперь отвечает только за настройку провайдера. Все остальные настройки (например, для конкретных камер) перенесены в соответствующие секции объектов или камер.
- Хранение записей (Retention): Настройка срока хранения теперь полностью разделена. Можно отдельно задать срок для непрерывной записи (continuous) и отдельно для событий движения (motion).Пример: 3 дня непрерывной записи и 2 дня записи только движения.
- Распознавание номеров (LPR): Обновлены модели. Теперь «малая» (small) модель, используемая по умолчанию, работает эффективнее и точнее, чем «большая» (large) модель из версии 0.16. Она отлично работает как на CPU, так и на GPU.
- Форматирование даты: Директива strftime_format, которая была объявлена устаревшей в версии 0.16, теперь полностью удалена. Формат даты и времени теперь зависит от языка, выбранного в настройках интерфейса (UI).
Новые функции
1. Обучение моделей классификации
Появилась возможность классифицировать модели двух типов: Состояние (State) и Объект (Object). Модели обучаются локально на вашем устройстве, используя ImageNet (через MobileNet v2).
- Классификация состояния: Позволяет определить положение объекта, например, «открыто» или «закрыто».Пример: Можно обучить модель определять состояние ворот на камере «East Side». Вы выбираете зону ворот, загружаете изображения для состояний «Open» и «Closed», и система учится различать их.
- Классификация объекта: Позволяет идентифицировать конкретные объекты, например, вашу собаку.Пример: Создается модель «Dog», добавляется подметка (sub-label) с именем питомца (например, «Haley»). Системе скармливаются фото именно этой собаки. В итоге Frigate будет помечать «Haley», когда распознает именно её, и просто «собака», если это чужое животное.
2. Пользовательские роли (User Roles)
В настройках пользователей теперь можно создавать кастомные роли с ограниченным доступом.
- Можно создать роль (например, east_side_user), которая будет иметь доступ только к одной конкретной камере.
- Имя роли не должно содержать пробелов или подчеркиваний.
- При входе под таким пользователем в интерфейсе будет отображаться только разрешенная камера. Доступ к глобальным настройкам и другим камерам будет заблокирован.
3. Мастер добавления камер (UI Wizard)
Теперь добавить новую камеру можно прямо через интерфейс, не редактируя конфигурационный файл вручную.
В разделе Settings -> Management -> Add New Camera доступен мастер настройки:
- Ввод IP-адреса, логина и пароля.
- Автоматическое определение модели камеры и путей к потокам (probe).
- Возможность ручного ввода URL потока.
4. Мгновенное обновление зон и масок
Больше не нужно перезагружать Frigate при редактировании зон движения или масок конфиденциальности.
- Если вы измените маску (например, расширите зону на крыльце) и нажмете «Сохранить», изменения применятся мгновенно.
5. Безопасный режим (Safe Mode)
Если при настройке конфигурации допущена ошибка, Frigate загрузится в безопасном режиме. Интерфейс покажет место ошибки, позволяя исправить её без полного падения системы.
Улучшения интерфейса (Frontend)
- Detail Stream в Истории: В режиме просмотра истории появился раздел «Detail». Он показывает карточки для каждого события. При развертывании карточки виден полный жизненный цикл объекта (когда появился, когда был детектирован).
- Обновленная панель отслеживаемых объектов: Вкладка «Object Lifecycle» переименована в Tracking Details. Информация консолидирована: оценка уверенности (score), данные об объекте и возможность отправить данные в Frigate+ для дообучения.
- Настройка смещения (Automation Offset): Если видео отстает или опережает рамки детекции (bounding boxes), можно прямо в интерфейсе настроить смещение (offset), в том числе задать отрицательное значение.
- Обновленные настройки: Меню настроек переработано и вынесено в боковую панель для лучшей масштабируемости в будущем.
- Временная шкала (Timeline): Периоды без записи теперь отображаются черным фоном, что упрощает поиск событий.
- Кликабельный Bird’s Eye: В режиме «Птичий глаз» клик по изображению камеры сразу открывает её живой просмотр.
- Отладка (Debug View): Режим отладки теперь включается через иконку шестеренки на камере -> Debug.Добавлена опция Paths (Пути): отображает траекторию движения объектов точками.
Вкладка Audio в отладке показывает уровни громкости (dBFS, RMS) в реальном времени. - Мгновенный скриншот: В окне просмотра камеры появилась кнопка для мгновенного скачивания скриншота.
ИИ-сводки (Review Summaries with GenAI)
Это одно из самых крупных нововведений. Frigate теперь может использовать генеративный ИИ для создания структурированных сводок событий. В отличие от простых описаний объектов, это полноценный анализ ситуации.
Возможности:
- Генерация заголовка и описания события.
- Классификация активности по уровням опасности: Normal (Нормально), Suspicious (Подозрительно), Critical (Критично).
- Уведомления с ИИ-описанием.
Пример настройки (Концептуальный):
Настройка производится через API или конфигурацию. Можно задать контекст (Prompt), чтобы объяснить ИИ, что считать подозрительным.
Пример контекста (Activity Context Prompt):
«Suspicious activity includes: trying to open doors or windows, taking items that don’t belong, climbing fences. Critical activity includes: visible weapons, forcing entry, physical aggression.» (Перевод: К подозрительным действиям относятся: попытки открыть двери или окна, взятие посторонних предметов, перелезание через заборы. К критическим действиям относятся: видимое оружие, проникновение со взломом, физическая агрессия.). При общении практически с любыми ИИ лучше использовать английский язык.
Важные нюансы использования токенов:
Использование ИИ стоит денег (или токенов).
- Источник изображений:Preview (Превью): Низкое разрешение, меньше токенов (дешевле), но меньше деталей.
Recordings (Записи): Высокое разрешение, больше деталей, но значительно больше токенов (дороже). - Alerts vs Detections:Рекомендуется включать GenAI только для Alerts (Тревог), а не для всех детекций.Пример: Если мимо дома проезжает 300 машин в день — это просто детекции. Анализировать их ИИ не нужно. Но если машина заехала в зону, помеченную как тревожная — это Alert, и его стоит отправить в ИИ для анализа.
Пример части конфигурации для камеры (псевдокод):
Default
cameras:
driveway:
genai:
enabled: True
# Включаем только для тревог, чтобы экономить токены
objects:
- person
- car
events:
alerts: True
detections: False
Выбор провайдера ИИ
Бесплатный тариф Google Gemini может иметь строгие ограничения (лимиты), из-за чего сводки могут не работать стабильно. В качестве альтернативы пользователями успешно тестировался облачный сервис Ollama или локальные модели (если позволяет железо), которые работают стабильно и показывают отличные результаты в анализе угроз.
Примечание: Версия 0.17 является первой бетой. Возможны ошибки, поэтому не рекомендуется сразу устанавливать её на критически важные системы без предварительного тестирования.
Читайте про Свой умный дом локально:
🌐 Сайт
📱 Телеграм
📰 Дзен