Intelligente Alarmszenarien: Frigate KI-Detektion in Home Assistant integrieren
Eine technische Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Integration der Frigate-NVR-KI-Detektion in Home Assistant für intelligente Flutlicht-, Sirenen- und Snapshot-Alarme.
6 Artikel in dieser Kategorie
Diese Rubrik per RSS verfolgenWelche Kamera passt zum Standort, wie viel Speicher braucht die Aufzeichnung und wie kommt das Bild zuverlässig ins Netzwerk? Hier geht es um die Fragen hinter einem Kamerasystem. Ich erkläre die Zusammenhänge zwischen Objektiv, Licht, Bildqualität und Infrastruktur.
Du findest Beiträge zu IP-Kameras, NVRs, Bandbreite und Speicherdauer sowie zur Objekterkennung mit Frigate und zur Einbindung in Home Assistant. Die Beispiele helfen Dir, technische Entscheidungen für Dein eigenes Setup abzuwägen.
Eine technische Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Integration der Frigate-NVR-KI-Detektion in Home Assistant für intelligente Flutlicht-, Sirenen- und Snapshot-Alarme.
Eine technische Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Berechnung, Optimierung und Bereitstellung redundanter 30-Tage-4K-CCTV-Speicher- und Netzwerkinfrastrukturen.
Ein Kameraplan beginnt mit einem Satz je Standort – was dort beweisbar sein muss – und endet bei Objektiv, Höhe und Winkel. Dazwischen liegen zwei Formeln und eine Messung, die entscheidet, ob sich die Anlage gelohnt hat.
RTSP ist genormt, der Pfad hinter dem Hostnamen nicht. Sechs Teile bilden eine Stream-Adresse, zwei davon unterscheiden sich je Hersteller – und ein einziger ffprobe-Aufruf trennt den falschen Pfad vom falschen Passwort, bevor beides im Rekorder verschwindet.
Eine Coral hat 1000 Millisekunden je Sekunde und gibt rund acht davon je Erkennung aus. Alles Weitere – Kamerazahl, Erkennungsbildrate, Bewegungsbereiche – ist eine Rechnung, die in eine Zeile passt.
Über die Identifizierbarkeit entscheiden Pixel je Meter, nicht Megapixel. Dieselbe 8-MP-Kamera identifiziert am 2,8-mm-Objektiv bis 7,7 m und am 12-mm-Objektiv bis 32,9 m – und die Rechnung passt in eine Zeile.