Rüzgarda bir dalın hareket etmesi veya komşunuzun kedisinin bahçenizde gezintiye çıkması nedeniyle telefonunuzun sürekli titremesinden bıktınız mı? Bu, ucuz kameraların tipik bir sorunudur: her piksel değişikliğini algılar ve size uyarı gönderir, bu da tam da gerçekten önemli oldukları anda bildirimleri görmezden gelmenize neden olur . Bu baş ağrısını çözmek için, her şeyi yerel olarak işleyerek ve yapay zeka kullanarak oyunun kurallarını değiştiren açık kaynaklı bir ağ video kayıt (NVR) sistemi olan Frigate var.
Bu yazılımın sihri, sadece hareketi algılamakla kalmaması; o nesnenin ne olduğunu , ister insan, ister araba, ister köpek olsun, belirleyebilmesidir. Home Assistant ile sorunsuz bir şekilde entegre olarak, aylık ücret ödemeden veya özel videolarınızı bulut sunucularına göndermeden kendi evinizde profesyonel bir güvenlik sistemi kurabilir, gizliliğiniz ve yanıt süreniz üzerinde tam kontrol sahibi olabilirsiniz.
Zeka motoru: Google Coral TPU
Frigate'in sunucunuzun işlemcisini aşırı yüklemeden kusursuz bir şekilde çalışmasını istiyorsanız, bir donanım hızlandırıcıya ihtiyacınız var. İşte burada Google Coral USB Hızlandırıcı devreye giriyor ; yapay zeka konusunda uzmanlaşmış bir bilimsel hesap makinesi gibi çalışan küçük bir cihaz. Normal bir CPU bilgiyi adım adım işlerken, TPU çipi binlerce eş zamanlı işlem gerçekleştirerek kaynak tüketimini %80'den inanılmaz derecede düşük bir seviye olan %10'a düşürüyor.
Bu bileşen olmadan, herhangi bir Raspberry Pi veya Mini PC, videoyu gerçek zamanlı olarak analiz etmekte zorlanacaktır. Coral, anlık nesne algılamayı mümkün kılar ; bu da örneğin, birisi mülkünüze adım attığı anda, beş saniye sonra değil, bahçe ışıklarınızın yanmasını istiyorsanız çok önemlidir.
Teknik gereksinimler ve çevre hazırlığı
Bunu çalışır hale getirmek için NASA mühendisi olmanıza gerek yok, ancak bazı temel bilgileri anlamanız gerekiyor. Docker çalıştırabilen bir sunucuya (Mini PC, NAS veya Raspberry Pi 4/5 gibi), klipleri depolayacak yeterli kapasiteye sahip sabit disklere ve elbette RTSP protokolünü destekleyen güvenlik kameralarına ihtiyacınız olacak.
Önemli bir ayrıntı, kameralarınızın en az iki video akışı sunması gerektiğidir. Alt akış (düşük çözünürlük), Frigate'in çok fazla CPU tüketmeden hareketi tespit etmek için sürekli olarak analiz ettiği akıştır; ana akış (yüksek çözünürlük veya 4K) ise yapay zekanın ilgi çekici bir nesne olduğunu doğruladığında nihai kanıtı kaydetmek için kullanılır.
Adım adım kurulum kılavuzu
Frigate'i kurmanın en temiz yolu şöyledir: Docker OluşturmaÖncelikle sunucunuzda bir klasör ve bir dosya oluşturmanız gerekiyor. docker-compose.yml Burada konteyneri tanımlarsınız, Coral USB'ye erişmek için gerekli izinleri atarsınız ve depolamayı yapılandırırsınız. /media/frigate Böylece videolar sistem bölümünü doldurmaz.
Her şeyin özü arşivde yatıyor. config.ymlBurada yapılandırmanız gerekiyor. MQTT broker (Mosquitto gibi), Frigate'in Home Assistant'a bir şey algıladığını bildirmek için kullandığı dildir. Ayrıca her kamerayı tanımladığınız ve belirttiğiniz yer de burasıdır. RTSP URL (kullanıcı adı, parola ve IP adresi dahil) ve her akışın sahip olacağı roller, detect yapay zeka için veya record Tarih arşivi için.
Gelişmiş ayarlar: Maskeler ve Bölgeler
Sistemin bir ağacın hareketinden veya kameranın kendi dijital saatinden dolayı kontrolden çıkmasını önlemek için hareket maskeleri kullanabilirsiniz. Bunlar Frigate'e "Bu karede olan her şeyi tamamen görmezden gel" der. Bu, can sıkıcı yanlış pozitifleri ortadan kaldırmak için mükemmel bir araçtır.
Öte yandan, algılama bölgeleri çok daha spesifik olmanıza olanak tanır. "Garaj girişi" ve "arka çit" gibi bir alan çizebilirsiniz. Bu sayede farklı otomasyonlar programlayabilirsiniz: çitteki biri size sessiz bir uyarı gönderebilirken, ön kapıdaki biri alarmı etkinleştirebilir veya evin tüm ışıklarını açabilir.
Home Assistant ile tam entegrasyon
Frigate'den en iyi şekilde yararlanmak için, HACS üzerinden entegrasyonunu kurmanız gerekir . Bağlandıktan sonra, Home Assistant algılanan her nesne için otomatik olarak ikili sensörler ve varlıklar oluşturacaktır. Bu , örneğin, yalnızca birisi gece 23:00 ile sabah 06:00 arasında bahçedeyse telefonunuza fotoğraflı bir bildirim göndermek gibi güçlü mantık oluşturmanıza olanak tanır .
Yeni başlayanlar için faydalı bir ipucu, YAML dosyalarını kolayca yönetmek için Home Assistant içindeki Code Studio gibi bir kod düzenleyici kullanmaktır . Sorunsuz iletişim için, Home Assistant'ta MQTT aracısı için özel bir kullanıcı oluşturmanız ve kimlik bilgilerinin her iki tarafta da tamamen aynı olduğundan emin olmanız gerektiğini unutmayın.
Optimizasyon ve donanım ipuçları
4K çözünürlükte izinsiz giriş tespiti yapmaya çalışmak gibi bir hataya düşmeyin; bu kaynak israfıdır. Tespit çözünürlüğünü 640x480 veya 1280x720 gibi yönetilebilir bir değere ayarlayın, çünkü yapay zeka görüntüyü zaten yeniden boyutlandıracaktır. Ayrıca, dış mekan Wi-Fi güvenlik kameraları kullanıyorsanız , yapay zekanın izinsiz girişi zamanında tespit etmesini engelleyebilecek gecikme veya kare kayıplarını önlemek için sağlam bir ağa sahip olduğunuzdan veya tercihen Ethernet kablosu kullandığınızdan emin olun.
Donanım konusunda herhangi bir şüpheniz varsa, Coral USB'li bir Intel NUC, 6 ila 10 kamerayı rahatlıkla çalıştırabilir . Sistemin yavaş çalıştığını fark ederseniz, Docker'daki paylaşılan belleğin (shm_size) bağlı kamera sayısına göre doğru şekilde ayarlandığından emin olun.
Frigate ile yerel bir gözetim sistemi kurmak, akıllı güvenlikten faydalanırken verileriniz üzerindeki kontrolü yeniden kazanmanın en iyi yoludur. Google Coral'ın gücünü Home Assistant'ın çok yönlülüğüyle birleştirerek, basit kameraları bir hayvan ile bir davetsiz misafir arasında ayrım yapabilen, yanlış alarmları ortadan kaldıran ve evinizin özel, verimli ve ücretsiz bir sistem tarafından izlenmesini sağlayan bir bekçiye dönüştürürsünüz.
