- ระบบนี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระดับท้องถิ่นเพื่อแยกแยะวัตถุจริงออกจากผลลัพธ์ที่ผิดพลาด ช่วยลดการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็น
- จำเป็นต้องใช้ตัวเร่งความเร็ว Google Coral TPU เพื่อลดการใช้งาน CPU อย่างมากและเพิ่มความเร็วในการตรวจจับ
- มันทำงานร่วมกับ Home Assistant ผ่านทาง MQTT ทำให้สามารถตั้งค่าระบบอัตโนมัติขั้นสูงตามโซนและประเภทของวัตถุได้
เบื่อไหมกับการที่โทรศัพท์ของคุณสั่นอยู่ตลอดเวลาเพราะกิ่งไม้ขยับตามลม หรือแมวของเพื่อนบ้านเดินเข้ามาในสวนของคุณ? นี่คือปัญหาทั่วไปของกล้องราคาถูก: มันตรวจจับทุกการเปลี่ยนแปลงของพิกเซลและส่งการแจ้งเตือนมาให้คุณ ทำให้คุณละเลยการแจ้งเตือนในเวลาที่สำคัญ จริงๆ เพื่อแก้ปัญหานี้ Frigate คือระบบบันทึกวิดีโอเครือข่าย (NVR) แบบโอเพนซอร์ส ที่พลิกโฉมวงการด้วยการประมวลผลทุกอย่างในเครื่องและใช้ปัญญาประดิษฐ์
ความมหัศจรรย์ของซอฟต์แวร์นี้คือ มันไม่ได้แค่ตรวจจับการเคลื่อนไหวเท่านั้น แต่ยังสามารถระบุได้ว่าวัตถุนั้นคืออะไรไม่ว่าจะเป็นคน รถยนต์ หรือสุนัข ด้วยการผสานรวมอย่างราบรื่นกับ Home Assistant คุณสามารถติดตั้งระบบรักษาความปลอดภัยระดับมืออาชีพในบ้านของคุณเองได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายรายเดือนหรือส่งวิดีโอส่วนตัวของคุณไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ ทำให้คุณควบคุมความเป็นส่วนตัวและเวลาตอบสนอง ได้อย่างสมบูรณ์
เครื่องมืออัจฉริยะ: Google Coral TPU
หากคุณต้องการให้ Frigate ทำงานได้อย่างราบรื่นโดยไม่ทำให้หน่วยประมวลผลของเซิร์ฟเวอร์ทำงานหนักเกินไป คุณจำเป็นต้องใช้ตัวเร่งฮาร์ดแวร์ และนี่คือจุดที่Google Coral USB Accelerator เข้ามา มีบทบาท อุปกรณ์ขนาดเล็กนี้ทำหน้าที่เหมือนเครื่องคิดเลขวิทยาศาสตร์ที่เชี่ยวชาญด้าน AI ในขณะที่ CPU ทั่วไปประมวลผลข้อมูลทีละขั้นตอน ชิป TPU จะทำการประมวลผลพร้อมกันหลายพันครั้ง ลดการใช้ทรัพยากรจาก 80% เหลือเพียง10%เท่านั้น
หากไม่มีส่วนประกอบนี้ Raspberry Pi หรือ Mini PC ใดๆ ก็จะวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ได้ยาก Coral ช่วยให้ตรวจจับวัตถุ ได้ทันที ซึ่งสำคัญมากหากคุณต้องการให้ไฟระเบียงเปิดทันทีที่มีคนก้าวเข้ามาในบริเวณบ้าน ไม่ใช่หลังจากนั้นห้าวินาที
ข้อกำหนดทางเทคนิคและการเตรียมสภาพแวดล้อม
ในการเริ่มต้นใช้งาน คุณไม่จำเป็นต้องเป็นวิศวกรของ NASA แต่คุณต้องเข้าใจพื้นฐานบางอย่าง คุณจะต้องมีเซิร์ฟเวอร์ที่สามารถใช้งานDockerได้ (เช่น Mini PC, NAS หรือ Raspberry Pi 4/5) ฮาร์ดไดรฟ์ที่มีความจุเพียงพอสำหรับจัดเก็บคลิป และแน่นอนกล้องวงจรปิดที่รองรับโปรโตคอล RTSP
รายละเอียดที่สำคัญคือ กล้องของคุณต้องมีสตรีมวิดีโออย่างน้อยสองสตรีม สตรีมย่อย (ความละเอียดต่ำ) คือสตรีมที่ Frigate วิเคราะห์อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวโดยไม่ใช้ CPU มากนัก ในขณะที่สตรีมหลัก (ความละเอียดสูงหรือ 4K) จะใช้เฉพาะในการบันทึกหลักฐานสุดท้ายเมื่อ AI ยืนยันว่ามีวัตถุที่น่าสนใจอยู่
คู่มือการติดตั้งทีละขั้นตอน
วิธีติดตั้ง Frigate ที่สะอาดที่สุดคือโดย Docker Composeขั้นแรก คุณต้องสร้างโฟลเดอร์และไฟล์บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณก่อน docker-compose.yml โดยที่คุณกำหนดคอนเทนเนอร์ กำหนดสิทธิ์ที่จำเป็นในการเข้าถึง Coral USB และกำหนดค่าพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในนั้น /media/frigate เพื่อไม่ให้ไฟล์วิดีโอใช้พื้นที่พาร์ติชั่นระบบจนเต็ม
หัวใจสำคัญของทุกสิ่งคือคลังเอกสาร config.ymlในนั้นคุณต้องกำหนดค่า โบรกเกอร์ MQTT (เช่นเดียวกับ Mosquitto) ซึ่งเป็นภาษาที่ Frigate ใช้เพื่อแจ้งให้ Home Assistant ทราบว่าตรวจพบบางสิ่ง นอกจากนี้ยังเป็นที่ที่คุณกำหนดค่ากล้องแต่ละตัว โดยระบุ... URL RTSP (ซึ่งรวมถึงชื่อผู้ใช้ รหัสผ่าน และที่อยู่ IP) และบทบาทที่แต่ละกระบวนการจะมี ไม่ว่าจะเป็น detect สำหรับ AI หรือ record เพื่อเก็บรักษาไว้ในหอจดหมายเหตุทางประวัติศาสตร์
การตั้งค่าขั้นสูง: หน้ากากและโซน
เพื่อป้องกันไม่ให้ระบบทำงานผิดพลาดเนื่องจากการเคลื่อนไหวของต้นไม้หรือนาฬิกาดิจิทัลของกล้อง คุณสามารถใช้มาสก์การเคลื่อนไหวได้ มาสก์เหล่านี้จะบอก Frigate ว่า "ให้ละเลยทุกสิ่งที่เกิดขึ้นในเฟรมนี้โดยสิ้นเชิง" มันเป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการกำจัดผลลัพธ์ที่ผิดพลาด ที่น่า รำคาญ
ในทางกลับกันโซนตรวจจับช่วยให้คุณกำหนดรายละเอียดได้มากขึ้น คุณสามารถกำหนดพื้นที่ที่เรียกว่า "ทางเข้าโรงรถ" และอีกพื้นที่หนึ่งที่เรียกว่า "รั้วด้านหลัง" ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถตั้งโปรแกรมระบบอัตโนมัติที่แตกต่างกันได้ เช่น หากใครอยู่ที่รั้วด้านหลัง อาจมีการแจ้งเตือนแบบเงียบๆ มาหาคุณ ในขณะที่หากใครอยู่ที่ประตูหน้าบ้านอาจมีการเปิดใช้งานสัญญาณเตือนภัยหรือเปิดไฟทั้งหมดในบ้าน
ทำงานร่วมกับ Home Assistant ได้อย่างสมบูรณ์
เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก Frigate คุณต้องติดตั้งการเชื่อมต่อผ่านHACSก่อน เมื่อเชื่อมต่อแล้ว Home Assistant จะสร้างเซ็นเซอร์ไบนารีและเอนทิตีสำหรับวัตถุแต่ละชิ้นที่ตรวจพบโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้คุณสร้างตรรกะที่มีประสิทธิภาพ เช่น การส่งการแจ้งเตือนพร้อมรูปภาพไปยังโทรศัพท์ของคุณเฉพาะเมื่อมีคนอยู่ในสวนระหว่างเวลา 23:00 น. ถึง 06:00 น.
เคล็ดลับที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้เริ่มต้นคือการใช้โปรแกรมแก้ไขโค้ด เช่นCode Studioภายใน Home Assistant เพื่อจัดการไฟล์ YAML ได้ง่ายขึ้น โปรดจำไว้ว่าเพื่อให้การสื่อสารราบรื่น คุณต้องสร้างผู้ใช้เฉพาะใน Home Assistant สำหรับ เอเจนต์ MQTTโดยตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลประจำตัวตรงกันทั้งสองฝั่ง
เคล็ดลับการปรับแต่งและฮาร์ดแวร์
อย่าพลาดพลั้งพยายามตรวจจับการบุกรุกในความละเอียด 4K เพราะเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากร ตั้งค่าความละเอียดในการตรวจจับเป็นความละเอียดที่จัดการได้ เช่น640x480 หรือ 1280x720เนื่องจาก AI จะปรับขนาดภาพเองอยู่แล้ว นอกจากนี้ หากคุณใช้กล้องวงจรปิด Wi-Fi กลางแจ้ง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีเครือข่ายที่เสถียร หรือควรใช้สาย Ethernetเพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าหรือเฟรมภาพตกหล่นที่อาจทำให้ AI ตรวจจับการบุกรุกไม่ทันเวลา
หากคุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ Intel NUC ที่ใช้ Coral USB สามารถรองรับกล้องได้ระหว่าง 6 ถึง 10 ตัว ได้อย่างสบายๆ หากพบว่าระบบทำงานช้า ให้ตรวจสอบว่าหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน (shm_size) ใน Docker ได้รับการปรับอย่างถูกต้องตามจำนวนกล้องที่คุณเชื่อมต่อไว้หรือไม่
การติดตั้งระบบเฝ้าระวังในพื้นที่ด้วย Frigate เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการควบคุมข้อมูลของคุณอีกครั้ง พร้อมทั้งเพลิดเพลินไปกับระบบรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะด้วยการผสานพลังของ Google Coral เข้ากับความอเนกประสงค์ของ Home Assistant คุณจะเปลี่ยนกล้องธรรมดาให้กลายเป็นผู้เฝ้าระวังที่สามารถแยกแยะระหว่างสัตว์และผู้บุกรุกได้ ช่วยลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด และทำให้มั่นใจได้ว่าบ้านของคุณได้รับการตรวจสอบโดย ระบบ ส่วนตัวที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้ฟรี
