{"id":10358,"date":"2026-09-06T12:30:00","date_gmt":"2026-09-06T10:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/?p=10358"},"modified":"2026-10-24T04:16:23","modified_gmt":"2026-10-24T02:16:23","slug":"frigate-und-coral-tpu-wie-viele-kameras-ein-beschleuniger-schafft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/de\/cctv-de\/frigate-und-coral-tpu-wie-viele-kameras-ein-beschleuniger-schafft\/","title":{"rendered":"Frigate und Coral TPU: Wie viele Kameras ein Beschleuniger schafft"},"content":{"rendered":"<p>Eine Coral besitzt keine feste Kamerakapazit\u00e4t. Die Detektorlast h\u00e4ngt von der Zahl der Inferenzanfragen, dem gew\u00e4hlten Modell und der Dauer je Anfrage ab. Zus\u00e4tzlich muss das System Video empfangen, dekodieren, Objekte verfolgen und Aufzeichnungen speichern. Ein Detektorbudget ist eine n\u00fctzliche Sch\u00e4tzung, keine Garantie f\u00fcr die Erkennung jedes relevanten Objekts.<\/p>\n<h2>Bereiche sind nicht einfach bewegte Objekte<\/h2>\n<p>Frigate erkennt Bewegung, fasst benachbarte Bewegungsfl\u00e4chen zu Erkennungsbereichen zusammen und ber\u00fccksichtigt bestehende Objektspuren. Ein Bereich kann mehrere Objekte enthalten; zwei sichtbare Bewegungsfl\u00e4chen f\u00fchren nicht zwangsl\u00e4ufig zu zwei getrennten Inferenzen. Auch stehende Objekte werden regelm\u00e4\u00dfig kontrolliert. Eine ruhige Szene bedeutet deshalb weder null Systemlast noch zwingend null Detektorarbeit.<\/p>\n<p>Ma\u00dfgeblich ist die beobachtete Zahl tats\u00e4chlicher Inferenzaufrufe je verarbeitetem Erkennungsbild, einschlie\u00dflich Bildern ohne Aufruf und Bildern mit mehreren Aufrufen. Dieser Faktor h\u00e4ngt von Bildausschnitt, Bewegung, Verfolgung, Masken und Konfiguration ab. Der folgende Wert 1,5 ist eine illustrative Annahme, kein gemessener Standardwert f\u00fcr Au\u00dfenkameras.<\/p>\n<h2>Ein Budget mit ausdr\u00fccklichen Annahmen<\/h2>\n<figure style=\"--cbb-digits:1\" class=\"cbb cbb--wrap cbb--numbers wp-block-code-beautifier-block-code\" data-lang=\"plain\"><figcaption class=\"cbb-head\"><span class=\"cbb-lang\">Text<\/span><span class=\"cbb-actions\"><button type=\"button\" class=\"cbb-button cbb-button--wrap\" data-cbb-action=\"wrap\" aria-pressed=\"true\" title=\"Wrap long lines\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" width=\"16\" height=\"16\" viewBox=\"0 0 16 16\"><path d=\"M2 4h12M2 8h9.5a2.5 2.5 0 0 1 0 5H8m0 0 1.5-1.5M8 13l1.5 1.5M2 12h3\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><span class=\"cbb-sr\">Wrap long lines<\/span><\/button><button type=\"button\" class=\"cbb-button cbb-button--copy\" data-cbb-action=\"copy\" data-cbb-done=\"Copied\" data-cbb-failed=\"Press Ctrl+C to copy\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" width=\"16\" height=\"16\" viewBox=\"0 0 16 16\"><rect x=\"5.5\" y=\"5.5\" width=\"8\" height=\"8.5\" rx=\"1.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\"\/><path d=\"M10.5 3.5V3A1.5 1.5 0 0 0 9 1.5H4A1.5 1.5 0 0 0 2.5 3v6.5A1.5 1.5 0 0 0 4 11h.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\"\/><\/svg><span class=\"cbb-button-label\" aria-live=\"polite\">Copy<\/span><\/button><\/span><\/figcaption><pre class=\"cbb-pre\" tabindex=\"0\"><code class=\"cbb-code language-plain\" style=\"counter-reset:cbb-line 0;\"><span class=\"cbb-line\">Angefragte Inferenzen\/s = Summe(verarbeitete Bilder\/s \u00d7 mittlere Aufrufe\/Bild)\n<\/span><span class=\"cbb-line\">Gesch\u00e4tzter serieller Detektorbedarf = Angefragte Inferenzen\/s \u00d7 ms\/Inferenz\n<\/span><span class=\"cbb-line\">\n<\/span><span class=\"cbb-line\">8 \u00d7 5 \u00d7 1.5 = 60 Inferenzen\/s\n<\/span><span class=\"cbb-line\">60 \u00d7 8 ms = 480 ms\/s = 48% eines seriellen Detektors\n<\/span><span class=\"cbb-line\">\n<\/span><span class=\"cbb-line\">16 \u00d7 10 \u00d7 1.5 \u00d7 8 ms = 1920 ms\/s = 192% angefragter Bedarf<\/span><\/code><\/pre><\/figure>\n<p>Das Beispiel setzt einen seriell arbeitenden Detektor, acht mit 5 B\/s verarbeitete Kameras, durchschnittlich 1,5 Inferenzaufrufe je verarbeitetem Bild und 8 ms je Aufruf voraus. Daraus ergeben sich 48 Prozent gesch\u00e4tzter Detektorbedarf. Das ist keine Messung von CPU-Auslastung, Gesamtlatenz oder Aufzeichnungskapazit\u00e4t. Auch die 8 ms sind hypothetisch; ma\u00dfgeblich ist der Messwert des gew\u00e4hlten Modells auf dem tats\u00e4chlichen Host.<\/p>\n<p>Das Beispiel mit 192 Prozent verlangt mehr serielle Arbeit, als in eine Sekunde passt. Daraus folgt nicht, dass genau die H\u00e4lfte aller Videobilder verworfen wird. Warteschlangen, Verz\u00f6gerungen und \u00fcbersprungene Bilder h\u00e4ngen von Verarbeitungskette und Last ab. Bei S\u00e4ttigung kann die beobachtete Fertigstellungsrate den angefragten Bedarf au\u00dferdem untersch\u00e4tzen.<\/p>\n<p>Gleichzeitige Aktivit\u00e4t ist aussagekr\u00e4ftiger als ein Tagesmittel. Sinnvolle Versuche umfassen mehrere bewegte Objekte, Wind, wechselndes Licht und Nachtbilder. Selbst unter 100 Prozent bleibt Reserve f\u00fcr Schwankungen und andere Arbeit n\u00f6tig. Kein allgemeiner Prozentsatz garantiert eine zuverl\u00e4ssige Objektverfolgung.<\/p>\n<figure class=\"lw-diagram\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/wp-content\/uploads\/diagrams\/dia-10358-review-20261024.png\" width=\"1120\" height=\"580\" alt=\"Beispielbudget: 60 Inferenzaufrufe je Sekunde ben\u00f6tigen bei angenommenen 8 ms insgesamt 480 ms serielle Detektorzeit. Modell, Szene und Verarbeitungskette ben\u00f6tigen reale Messungen.\"><figcaption>Beispielbudget: 60 Inferenzaufrufe je Sekunde ben\u00f6tigen bei angenommenen 8 ms insgesamt 480 ms serielle Detektorzeit. Modell, Szene und Verarbeitungskette ben\u00f6tigen reale Messungen.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Detektoren messen statt Kamerazahlen zuweisen<\/h2>\n<p>Die Inferenzzeit h\u00e4ngt von Modell, Eingabeabmessungen, Laufzeitumgebung, Host, Verbindung und Betriebsbedingungen ab. Eine allgemeine Tabelle mit 7 ms f\u00fcr PCIe, 8 ms f\u00fcr USB und festen Kamerazahlen w\u00fcrde diese Abh\u00e4ngigkeiten verdecken. Zwei kompatible Coral-Detektoren k\u00f6nnen \u00fcber eine gemeinsame Warteschlange Kapazit\u00e4t erg\u00e4nzen, verdoppeln aber nicht garantiert die Leistung der gesamten Anlage.<\/p>\n<p>Die Sch\u00e4tzung f\u00fcr einen seriellen Detektor ist kein allgemeiner GPU-Benchmark. Manche GPU-Verfahren verarbeiten Aufgaben parallel. Frigates einfacher TensorFlow-Lite-CPU-Detektor wird nicht f\u00fcr den allgemeinen Einsatz empfohlen; OpenVINO im CPU-Modus ist eine andere M\u00f6glichkeit. Die Kernzahl allein bestimmt bei keiner Variante die Inferenzzeit.<\/p>\n<h2>Dekodierung, Erkennung und Aufzeichnung trennen<\/h2>\n<p>Die Coral \u00fcbernimmt Modellinferenzen, keine Videodekodierung. FFmpeg kann daf\u00fcr unterst\u00fctzte GPU- oder Medienhardware mit einem geeigneten Frigate-Preset verwenden. Eine feste Angabe wie ein CPU-Kern je 4K-Kamera l\u00e4sst sich nicht auf beliebige Codecs, Hardware und Str\u00f6me \u00fcbertragen.<\/p>\n<p>Ein niedriger aufgel\u00f6ster Strom f\u00fcr Erkennung und der Hauptstrom f\u00fcr Aufzeichnung sind oft sinnvoll. Die Erkennungsaufl\u00f6sung muss trotzdem ausreichend Details f\u00fcr kleine oder entfernte Objekte bewahren. Frigate schneidet Bereiche aus und skaliert auf die Modelleingabe; eine kleine Modelleingabe belegt nicht die Eignung jeder niedrig aufgel\u00f6sten Quelle.<\/p>\n<p>Bei Aufzeichnung mit Videostream-Kopie braucht der Kopiervorgang selbst keine Dekodierung und Neukodierung des Videos. Zus\u00e4tzliche Anzeige-, Transkodierungs- oder Analysepfade k\u00f6nnen Arbeit erg\u00e4nzen. Schnappsch\u00fcsse stammen aus dem Erkennungsstrom. Vorzugsweise liefert bereits die Kamera die gew\u00fcnschte Bildrate dieses Stroms: Eine Reduzierung nur von <code>detect.fps<\/code> kann den Dekodieraufwand zus\u00e4tzlicher Eingangsbilder bestehen lassen.<\/p>\n<h2>Die richtigen Messwerte lesen<\/h2>\n<p><code>frigate_detection_fps<\/code> z\u00e4hlt Detektorl\u00e4ufe je Sekunde und entspricht nicht einfach der eingestellten Bildrate. Ein niedriger Wert in ruhiger Szene ist normal und beweist keinen Bildverlust. Kamera-, Verarbeitungs- und Auslassungsrate beschreiben unterschiedliche Stufen. Zunehmend \u00fcbersprungene Bilder oder sinkende Verarbeitungsraten bei realistischer gleichzeitiger Last erfordern einen Abgleich mit Detektorzeit, CPU\/GPU-Last, Speicher, Protokollen und tats\u00e4chlicher Objektverfolgung.<\/p>\n<p>Die Prometheus-Metrik <code>frigate_detector_inference_speed_seconds<\/code> verwendet Sekunden. Der Wert 0,008 entspricht 8 ms. Eine l\u00e4ngere Inferenzzeit allein beweist keine thermische Drosselung: Modellwechsel, Konkurrenz auf dem Host sowie Stromversorgungs- oder Verbindungsprobleme sind weitere Ursachen. Auch ein fehlendes Ereignis belegt keine Detektors\u00e4ttigung; Konfidenz, Masken, Zonen und Aufbewahrungsregeln geh\u00f6ren zur Pr\u00fcfung.<\/p>\n<h2>Zwei PCIe-Detektoren als Konfigurationsausschnitt<\/h2>\n<figure style=\"--cbb-digits:1\" class=\"cbb cbb--wrap cbb--numbers wp-block-code-beautifier-block-code\" data-lang=\"yaml\"><figcaption class=\"cbb-head\"><span class=\"cbb-lang\">YAML<\/span><span class=\"cbb-actions\"><button type=\"button\" class=\"cbb-button cbb-button--wrap\" data-cbb-action=\"wrap\" aria-pressed=\"true\" title=\"Wrap long lines\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" width=\"16\" height=\"16\" viewBox=\"0 0 16 16\"><path d=\"M2 4h12M2 8h9.5a2.5 2.5 0 0 1 0 5H8m0 0 1.5-1.5M8 13l1.5 1.5M2 12h3\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"\/><\/svg><span class=\"cbb-sr\">Wrap long lines<\/span><\/button><button type=\"button\" class=\"cbb-button cbb-button--copy\" data-cbb-action=\"copy\" data-cbb-done=\"Copied\" data-cbb-failed=\"Press Ctrl+C to copy\"><svg aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" width=\"16\" height=\"16\" viewBox=\"0 0 16 16\"><rect x=\"5.5\" y=\"5.5\" width=\"8\" height=\"8.5\" rx=\"1.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\"\/><path d=\"M10.5 3.5V3A1.5 1.5 0 0 0 9 1.5H4A1.5 1.5 0 0 0 2.5 3v6.5A1.5 1.5 0 0 0 4 11h.5\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.5\"\/><\/svg><span class=\"cbb-button-label\" aria-live=\"polite\">Copy<\/span><\/button><\/span><\/figcaption><pre class=\"cbb-pre\" tabindex=\"0\"><code class=\"cbb-code language-yaml\" style=\"counter-reset:cbb-line 0;\"><span class=\"cbb-line\"><span class=\"cbb-attr\">detectors<\/span>:\n<\/span><span class=\"cbb-line\">  <span class=\"cbb-attr\">coral1<\/span>:\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    <span class=\"cbb-attr\">type<\/span>: edgetpu\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    <span class=\"cbb-attr\">device<\/span>: pci:0\n<\/span><span class=\"cbb-line\">  <span class=\"cbb-attr\">coral2<\/span>:\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    <span class=\"cbb-attr\">type<\/span>: edgetpu\n<\/span><span class=\"cbb-line\">    <span class=\"cbb-attr\">device<\/span>: pci:1<\/span><\/code><\/pre><\/figure>\n<p>Dieser Ausschnitt setzt zwei verf\u00fcgbare Ger\u00e4te voraus und erzeugt keinen zweiten Beschleuniger. Hosttreiber und Containerzugriff m\u00fcssen beide relevanten Ger\u00e4teknoten bereitstellen, h\u00e4ufig <code>\/dev\/apex_0<\/code> und <code>\/dev\/apex_1<\/code>. F\u00fcr zwei USB-Corals lauten die Kennungen <code>usb:0<\/code> und <code>usb:1<\/code>. Jeder Detektorprozess bezieht Aufgaben aus der gemeinsamen Kamerawarteschlange. Der Ausschnitt ist keine vollst\u00e4ndige Frigate- oder Docker-Konfiguration.<\/p>\n<div class=\"lw-faq\"><h2>Fragen und Antworten<\/h2>\n<h3>Senken Masken die Last ohne Erkennungsverluste?<\/h3><p>Kleine Bewegungsmasken k\u00f6nnen irrelevante Bewegung unterdr\u00fccken, etwa eine eingeblendete Uhrzeit. Zu gro\u00dfe Masken k\u00f6nnen die Verfolgung erschweren. Ein maskiertes Objekt kann weiterhin erkannt werden, wenn ein anderer Ausl\u00f6ser einen Bereich mit diesem Objekt erzeugt; Bewegung irgendwo anders garantiert keine vollst\u00e4ndige Pr\u00fcfung aller maskierten Fl\u00e4chen. Bewegungsmasken sind keine Datenschutzverpixelung und entfernen Objekte nicht zuverl\u00e4ssig aus Aufzeichnungen.<\/p>\n<h3>Was \u00e4ndern die Einstellungen f\u00fcr stehende Objekte?<\/h3><p>Die dokumentierte Standardschwelle betr\u00e4gt das Zehnfache der Erkennungsbildrate, bei 5 B\/s also 50 Bilder. Ein Stillstandsintervall von 50 pr\u00fcft nach jeweils 50 verarbeiteten Bildern erneut, bei 5 B\/s etwa alle zehn Sekunden. Bei 3 B\/s entsprechen dieselben 50 Bilder ungef\u00e4hr 16,7 Sekunden. Tats\u00e4chliche Einstellung und erreichte Verarbeitungsrate sind ma\u00dfgeblich. Die Funktion reduziert wiederholte Inferenzen, beseitigt aber nicht jede Pr\u00fcfung.<\/p>\n<h3>Spart eine Reduzierung von 5 auf 3 B\/s 40 Prozent?<\/h3><p>Nur im Beispielmodell mit unver\u00e4ndert 1,5 Aufrufen je Bild und 8 ms je Aufruf: Der Bedarf sinkt von 480 auf 288 ms\/s und damit um 40 Prozent. Reale Bereichsbildung und Verfolgung k\u00f6nnen sich \u00e4ndern. Weniger Bilder bieten zudem weniger Erkennungsgelegenheiten f\u00fcr kurz sichtbare Objekte. Versuche in der Debugansicht zeigen, ob die niedrigere Rate weiterhin geeignet ist.<\/p>\n<h3>Wie l\u00e4sst sich die USB-Verbindung pr\u00fcfen?<\/h3><p>Unter Linux zeigt <code>lsusb -t<\/code> die ausgehandelte Verbindungsgeschwindigkeit. Beim betreffenden Coral-Zweig bedeutet 5000M eine SuperSpeed-Verbindung mit 5 Gbit\/s und 480M eine USB-2.0-High-Speed-Verbindung. Buchsenfarbe und eine Inferenzmessung von 8 oder 22 ms ersetzen diese Pr\u00fcfung nicht. Kabel, Hub und Stromversorgung spielen ebenfalls eine Rolle. Die Coral wechselt bei der Initialisierung die USB-Kennung; die Durchreichung muss diesen Wechsel unterst\u00fctzen. Frigates Docker-Beispiel reicht den USB-Bus durch und gew\u00e4hrt damit Zugriff auf mehr als ein einzelnes Ger\u00e4t.<\/p><\/div>\n<div class=\"lw-quellen\"><h2>Quellen<\/h2><ul><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Frigate documentation<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/configuration\/object_detectors\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Object detectors<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/frigate\/video_pipeline\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Video pipeline<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/frigate\/camera_setup\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Camera setup<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/configuration\/hardware_acceleration_video\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Video acceleration<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/configuration\/metrics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Metrics<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/configuration\/masks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Masks<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/configuration\/stationary_objects\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Stationary objects<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/frigate\/installation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Installation<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/docs.frigate.video\/troubleshooting\/edgetpu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Edge TPU troubleshooting<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/coral.ai\/docs\/accelerator\/get-started\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Coral USB Accelerator<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/help.axis.com\/en-us\/axis-site-designer\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">AXIS Site Designer<\/a><\/li><\/ul><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Coral-Kapazit\u00e4t h\u00e4ngt von tats\u00e4chlichen Inferenzaufrufen, Modelllaufzeit und Videoverarbeitung ab. Ein Rechenbeispiel trennt gesch\u00e4tzten Detektorbedarf von gemessener Leistung und zuverl\u00e4ssiger Kamerakapazit\u00e4t.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15153,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[100],"tags":[92451,92208],"class_list":["post-10358","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-cctv-de","tag-monitoring-cctv-pl-de","tag-raspberry-pi-de"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Frigate und Coral TPU: Wie viele Kameras ein Beschleuniger schafft | Lukas Wojcik<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie viele Kameras eine Coral-TPU tr\u00e4gt: Inferenzen je Sekunde, Inferenzzeit und warum meist die dekodierende CPU eher am Ende ist als der Beschleuniger.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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