frigate
NVR com detecção local de objetos em tempo real para câmeras IP
Configure um sistema local de gravação de vídeo que detecta objetos em tempo real usando suas câmeras IP.
Do README
- Tight integration with Home Assistant via a custom component
- Designed to minimize resource use and maximize performance by only looking for objects when and where it is necessary
- Leverages multiprocessing heavily with an emphasis on realtime over processing every frame
- Uses a very low overhead motion detection to determine where to run object detection
- Object detection with TensorFlow runs in separate processes for maximum FPS
- Communicates over MQTT for easy integration into other systems
Trechos do README do projeto em GitHub. Os direitos autorais e as licenças permanecem com os respectivos autores.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserNVR com detecção local de objetos em tempo real para câmeras IP
frigate tem 34.4k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 3.4k vezes. frigate é escrito principalmente em TypeScript. Está em desenvolvimento ativo desde 2019. frigate está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: ai, camera, google-coral, home-assistant.
O que é frigate?
NVR com detecção local de objetos em tempo real para câmeras IP
frigate é de código aberto?
frigate é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
frigate é gratuito?
Sim. frigate é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está frigate?
frigate está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem frigate está escrito?
frigate é escrito principalmente em TypeScript.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/blakeblackshear-frigate.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.