Полное руководство по Frigate RKNPU

Что такое Frigate RKNPU?

Frigate RKNPU - это оптимизированная версия системы обнаружения объектов Frigate, специально адаптированная для работы с аппаратным ускорителем RKNPU (Rockchip Neural Processing Unit). Этот аддон для Home Assistant позволяет:

Требования к системе

Аппаратные требования:

• Процессор: Rockchip RK3588 или совместимый с поддержкой RKNPU
• Оперативная память: Минимум 4 ГБ (рекомендуется 8 ГБ)
• Место на диске: Минимум 10 ГБ свободного пространства для записей
• Сетевое подключение: Стабильное соединение для доступа к камерам

Программные требования:

• Home Assistant: Версия 2023.12 или выше
• Home Assistant OS: Последняя версия
• Доступ к аддонам: Права администратора

Установка Frigate RKNPU

Шаг 1: Добавление репозитория аддонов

1. Откройте Home Assistant
2. Перейдите в Настройки → Аддоны → Магазин аддонов
3. Нажмите на меню (три точки) в правом верхнем углу
4. Выберите Аддоны и репозитории
5. Нажмите Добавить репозиторий аддонов
6. Введите URL репозитория WGHAOS
7. Нажмите Добавить

Шаг 2: Установка аддона

1. В магазине аддонов найдите Frigate RKNPU
2. Нажмите на него для просмотра подробной информации
3. Нажмите Установить
4. Дождитесь завершения установки

Настройка Frigate RKNPU

Основная конфигурация

После установки откройте аддон и перейдите на вкладку Конфигурация. Базовая конфигурация выглядит следующим образом:

mqtt:
  enabled: true
  host: core-mosquitto
  port: 1883
  user: homeassistant
  password: !secret mqtt_password

cameras:
  front_door:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://camera_ip/stream
          roles:
            - detect
            - rtmp
            - record
    detect:
      width: 1280
      height: 720
      fps: 5
    objects:
      track:
        - person
        - car
        - dog
    zones:
      - name: entrance
        coordinates: 100,100 200,100 200,200 100,200

Параметры конфигурации

Настройки MQTT

• enabled: true - включить интеграцию с MQTT
• host - адрес сервера MQTT (обычно core-mosquitto)
• port - порт MQTT (по умолчанию 1883)
• user и password - учетные данные для подключения

Настройки камер

• path - RTSP поток камеры
• roles - роли потока (detect - для детекции, rtmp - для стриминга, record - для записи)
• width/height - разрешение для детекции
• fps - кадров в секунду для детекции

Обнаружение объектов

• track - список объектов для отслеживания (person, car, dog, cat, bicycle и т.д.)
• zones - зоны детекции с координатами

Настройка обнаружения объектов

Поддерживаемые объекты

Frigate RKNPU поддерживает обнаружение следующих типов объектов:

Настройка зон детекции

Зоны детекции позволяют определять конкретные области в кадре, где будет осуществляться обнаружение объектов:

zones:
  - name: entrance
    coordinates: 100,100 200,100 200,200 100,200
    objects:
      - person
    filters:
      - threshold: 0.7
  - name: driveway
    coordinates: 300,100 400,100 400,200 300,200
    objects:
      - car
      - truck

Настройка записи

Типы записи

Frigate RKNPU поддерживает два типа записи:

• Запись событий: Запись только при обнаружении объектов
• Непрерывная запись: Постоянная запись всего потока

Конфигурация записи

record:
  enabled: true
  retain:
    days: 7
    mode: active_objects

snapshots:
  enabled: true
  retain:
    days: 3

Параметры записи

• enabled: true - включить запись
• retain.days - количество дней хранения записей
• mode: active_objects - записывать только при обнаружении объектов
• snapshots - настройка снимков (скриншотов)

Интеграция с Home Assistant

Добавление интеграции

1. Перейдите в Настройки → Устройства и сервисы
2. Нажмите Добавить интеграцию
3. Найдите и выберите Frigate
4. Введите URL аддона (обычно http://homeassistant:5000)
5. Следуйте инструкциям на экране

Создание сущностей

После успешной интеграции Frigate создаст следующие сущности в Home Assistant:

• Камеры: Для каждой настроенной камеры
• Сенсоры: Детектированные объекты, количество людей, автомобилей и т.д.
• Переключатели: Включение/выключение записи и снимков
• Автоматизации: Триггеры при обнаружении объектов

Пример автоматизации

automation:
  - alias: "Уведомление о обнаружении человека"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.front_door_person
        to: 'on'
    action:
      - service: notify.mobile_app
        data:
          title: "Обнаружен человек"
          message: "Камера входная дверь обнаружила человека"
          data:
            image: "{{ state_attr('camera.front_door', 'entity_picture') }}"

Веб-интерфейс Frigate

После запуска аддона вы получите доступ к веб-интерфейсу Frigate по адресу:

http://homeassistant:5000

Возможности веб-интерфейса

Оптимизация производительности

Настройка разрешения и FPS

• Для детекции достаточно разрешения 720p (1280x720)
• Оптимальный FPS для детекции: 5 кадров в секунду
• Более высокие значения увеличивают нагрузку без существенного улучшения точности

Использование RKNPU

detectors:
  rknpu:
    type: rknpu
    device: auto
    model: /path/to/model.rknn

Оптимизация зон детекции

• Создавайте зоны только в необходимых областях
• Избегайте создания зон с большим количеством мелких областей
• Используйте фильтры для исключения ложных срабатываний

Управление хранилищем

record:
  expire:
    enabled: true
    interval: 86400
    mode: motion

Устранение проблем

Аддон не запускается

• Проверьте логи аддона в Настройки → Аддоны → Frigate RKNPU → Логи
• Убедитесь, что нет конфликтов портов
• Проверьте доступность дискового пространства

Нет детекции объектов

• Проверьте правильность RTSP потока камеры
• Убедитесь, что объекты добавлены в список отслеживания
• Проверьте порог уверенности (threshold)
• Убедитесь, что зоны детекции настроены правильно

Высокая нагрузка на CPU

• Снизьте разрешение для детекции
• Уменьшите FPS
• Проверьте, что используется RKNPU ускоритель
• Отключите ненужные камеры

Проблемы с MQTT

• Проверьте, что MQTT брокер запущен
• Убедитесь в правильности учетных данных
• Проверьте логи Mosquitto

logger:
  default: debug

Практические примеры

Пример 1: Полная конфигурация входной камеры

cameras:
  entrance:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://192.168.1.100:554/stream1
          roles:
            - detect
            - rtmp
            - record
          input_args: -thread_queue_size 1024
    detect:
      width: 1280
      height: 720
      fps: 5
      padding: 16
    objects:
      track:
        - person
        - dog
      filters:
        person:
          min_area: 5000
          max_area: 100000
          threshold: 0.7
    zones:
      - name: porch
        coordinates: 200,200 400,200 400,400 200,400
        objects:
          - person
      - name: stairs
        coordinates: 400,200 600,200 600,400 400,400
        objects:
          - person
          - dog
    record:
      events:
        pre_capture: 5
        post_capture: 10
        retain:
          default: 10
          mode: active_objects

Пример 2: Автоматизация для уведомлений

automation:
  - alias: "Уведомление о машине на подъездной дорожке"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.driveway_car
        to: 'on'
        for:
          seconds: 3
    condition:
      - condition: state
        entity_id: input_boolean.guest_mode
        state: 'off'
    action:
      - service: notify.mobile_app_my_phone
        data:
          title: "Машина на подъездной дорожке"
          message: "Обнаружен автомобиль на подъездной дорожке"
          data:
            image: "{{ state_attr('camera.driveway', 'entity_picture') }}"
            push:
              sound: default
              badge: 2

Пример 3: Создание панели Lovelace

type: vertical-stack
cards:
  - type: picture-glance
    title: Камеры с детекцией
    entities:
      - entity: camera.entrance
      - entity: binary_sensor.entrance_person
      - entity: binary_sensor.entrance_car
    camera_image: camera.entrance
  - type: custom:frigate-card
    cameras:
      - camera_entity: camera.entrance
        live_provider: frigate
      - camera_entity: camera.driveway
        live_provider: frigate
    view:
      default: live

Часто задаваемые вопросы

В: Какое максимальное количество камер поддерживается?

О: Максимальное количество камер зависит от мощности вашего процессора и модели RKNPU. В среднем, RK3588 может обрабатывать 4-8 камер с разрешением 720p при 5 FPS.

В: Можно ли использовать Frigate без RKNPU?

О: Да, Frigate может работать без RKNPU, используя CPU для детекции. Однако производительность будет значительно ниже, и нагрузка на систему возрастет.

В: Как добавить новые типы объектов для детекции?

О: Frigate использует предобученные модели COCO. Добавление новых типов объектов требует тренировки собственной модели, что выходит за рамки данного руководства.

В: Можно ли просматривать записи в Home Assistant?

О: Да, через интеграцию Frigate вы можете просматривать записи и события в интерфейсе Home Assistant или использовать специальный интерфейс Frigate.

В: Как настроить удаление старых записей?

О: Используйте параметр retain.days в конфигурации записи. Frigate автоматически удалит записи старше указанного количества дней.

Заключение

Следующие шаги

• Изучите официальную документацию Frigate
• Присоединитесь к сообществу Home Assistant
• Ознакомьтесь с другими аддонами и интеграциями

Полезные ресурсы

• Форум Home Assistant
• Документация WGHAOS
• Telegram-чат