作者：歐敏銓
來介紹一款開源的網路錄影機 (NVR) 系統- Frigate，這是一款專為開源智慧家庭平台 – Home Assistant ）設計的完整本地端 NVR，具有 AI 物件偵測功能。
Frigate與Home Assistant整合，進行物件（Person）偵測辨識（資料來源）
它使用 OpenCV 和 TensorFlow 在本地端為 IP 攝影機執行即時的物件偵測，其設計目標是在本地端就能處理影像的偵測，從而讓攝影資料不會外傳，確保隱私。為了達成此目標，其系統透過僅在必要的時間和地點去偵測物件（如下圖），以最大限度地減少資源的使用，並最大限度地提高效能。
Frigate可設定特定的偵測區域（資料來源）
Frigate的運作需搭配本地端的硬體，包括能輸出 H.264 視訊和 AAC 音訊的攝影機，以及運算用的工作站（Server）及偵測加速器（Detector）。攝影機建議能支援多個子串流以允許使用不同的解析度進行偵測、串流和錄製而無需重新編碼；至於本地端的工作站，任何配備 Intel CPU 並能夠運行 Debian 的設備都應該可以正常工作。
預設情況下，Frigate 將使用單一 CPU 偵測器類型，並利用 CPU 運行 TensorFlow Lite 模型，無需硬體加速。不過，官方強調用CPU偵測只能滿足一般性的測試目的，並建議使用硬體加速偵測器來獲得更好的效能。偵測器是一種經過最佳化的設備，可以有效地運行推理來偵測物件。使用建議的偵測器意味著偵測之間的延遲會更短，並且每秒可以運行更多的偵測。
在AI物件偵測的推論運算中，將 TensorFlow 卸載到偵測器的速度要快一個數量級，並且會顯著減少 CPU 負載。自 0.12 起，Frigate 支援多種具有不同推理速度和效能的不同偵測器類型，包括Google Coral TPU（官方首選）、Intel OpenVINO及NVIDIA TensorRT。
在實測上，Seeed Studio作者Kasun Thushara分別在Raspberry Pi 4及Raspberry Pi 5上運行Frigate NVR（評測文章），他在執行過程中觀察到，在Raspberry Pi 4上的運作表現堪稱平穩，能順利進行物件辨識，但FPS 有點低。它在 30fps 的 1080p 視訊串流場景中，推理速度為177.96ms。相較之下，在Raspberry Pi 5上運行Frigate NVR時，同樣是30fps 的 1080p 視訊串流場景中，推論速度是34.3ms，比Raspberry Pi 4明顯快了很多。
Frigate運作在樹莓派上的系統資訊，左為RPi 4，右為RPi 5（ 資料來源）
小結
不少朋友已熟悉Home Assistant這款開源的智慧家庭系統，如今有了Frigate，可以說是如虎添翼，把AI的影像偵測功能也整進來了，不僅如此，Frigate也提供對應的Lovelace Card（介面如下），大家不妨來試用看看。
延伸閱讀
Frigate提供的家庭助理（Home Assistant）官方整合資源
Frigate Home Assistant Integration（Github）
Frigate NVR on Raspberry Pi 5: Empowering Localized Security
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