Frigate NVR + HA on QNAP NAS + TrueNAS Scale 部署教學
簡單的寫一下目前 IPCAM NVR 的配置，這幾年陸陸續續用過 IPCAM 內建的 APP 、 Zoneminder （搭配 zmNinja 手機推播）、Synology Surveillance、UniFi Protect 等，一直找不到理想的方案（內建 APP 只支援該廠牌的 IPCAM、Zoneminder 介面老舊且 Event Server 設定太複雜，Synology 兩支以上需要授權，UniFi Protect 一樣只支援 UniFi 生態，另外 Blue Iris 需要用 VM 裝 Windows 系統所以一直不考慮），直到 Frigate NVR 出來後，解決了上述所有的問題，稍微操作了一下 demo 頁面，立刻感受到「摁，就是這個了」。
2024.09.24 註：UniFi Protect 5.0.20 後新增了加入非 UniFi 監視器的功能（目前為 early access）
1. 系統需求
監視器的話有支援 rtsp 協定就好（例如 Tapo C100），若需要 PTZ 操作雲台則需要有 ONVIF 支援。若有監視器廠牌的安全疑慮可以在 router 端切 VLAN 或設定 WAN OUT 的 firewall rule 阻擋對外的連線。
硬體的話只要有支援 container 都行，例如 Intel PC 、 Raspberry Pi ，我這裡用的是 QNAP 的 TS-673A 。
OS 的話也是一樣有支援 container 就可以，使用 NAS 內建的 QuTS 或是安裝任意 Linux 系列的 OS 也行，我這裡用的是 TrueNAS Scale 。
因為我的 QNAP NAS 沒有內建顯示介面，需要裝一張顯示卡來完成 TrueNAS 的安裝步驟，顯示卡也可以做來用 Frigate 的硬體加速和物件辨識，支援的硬體可以看這裡和那裡。
硬碟的話因為我是 always-on 錄影，裝了兩個 WD RED HDD 做 RAID1。
另外如果要用物件辨識的功能，最好再加裝 detector ，我用的是 Google Coral TPU USB 。
2. 安裝步驟
用部署過 docker container 的話應該都很熟悉，照著官網的步驟裝就好，要注意若有安裝顯卡要設定一下 GPU passthrough ，若要用 NVIDIA 顯卡做物件辨識的話要用帶有 tensorrt 後綴的 image 。另外設定一下 /dev/shm 和 /tmp/cache 使用 tmpfs ，避免頻繁的硬碟存取；若有用 Coral TPU USB 還需要開啟 privileged mode 讓 container 能存取 USB 設備。
點我展開 TrueNAS Scale 的詳細設定
- Image Repository:
ghcr.io/blakeblackshear/frigate - Image Tag:
stable或stable-tensorrt - Add external Interfaces 或 Port forwarding:
- Container Port:
5000 - Protocol:
TCP
- Container Port:
- Host Path Volumes:
- Mount Path:
/media/frigate - Mount Path:
/config
- Mount Path:
- Memory Backed Volumes:
- Mount Path:
/dev/shm - Mount Path:
/tmp/cache
- Mount Path:
- Privileged Mode:
Enabled - GPU Configuration: Allocate GPU resource （如果要使用硬體加速）
因為我有用 HA （ Home Assistant ）收 event ，所以還要再裝個 MQTT broker 的 container ，我這裡避免麻煩不使用帳號密碼認證，直接建立一個檔案，內容為：
# This is a Mosquitto configuration file that creates a listener on port 1883
# that allows unauthenticated access.
listener 1883
allow_anonymous true然後 mount 到 container 內的 /mosquitto/config/mosquitto.conf
最後是 Home Assistant ，可以用 VM 裝 HAOS 或是 container ，要注意的是如果用 container 的話， network 要開 host 模式（才可以用 auto-discovery 的功能）。
3. Config 設定
Frigate 的 config 檔案請照這個頁面一步步設定，增減想要的功能（例如錄影保留多久、辨識哪些物件等）就好，並根據現有的硬體設定硬體加速，有問題的話可以留言或 Discord 討論。
Home Assistant 需要先裝 HACS 和 MQTT integration ，然後在 HACS 找到 Frigate 安裝。如果只是單純做錄影（不需要手機推播通知的話），就不需要裝 Home Assistant 。
都裝好後你的 Integrations 頁面應該會有黃底的這三個。
接下來要設定根據藍圖設定手機推播，這邊要注意如果你是想要在外網收到通知並正常顯示照片，那就需要 port forwarding 或是 Home Assistant Cloud 。我這裡是用 nginx reverse proxy 做 hostname 和 port 的 forwarding 。
手機安裝 Home Assistant 並登入後，Integrations 頁面會多個 Mobile App ，接著用匯入的藍圖建立新的 Automation ，並且在 Mobile Device 選擇你的手機裝置。
要注意你的 Frigate detection 功能要在 config 或 UI 打開（可以看 Frigate Cameras 頁面，有個人型的按鈕有沒有按下去），手機才會收到通知，要 debug 的話藍圖下面有個 debug 模式打開後，可以從 HA 的 Logbook 看 error message 。
Frigate 之後也會支援 PTZ （但在我寫這篇的時候還沒支援），我是在 HA 裝 ONVIF ，在 Lovelace UI 加入按鈕進行 PTZ 。這邊避免多餘的網路流量和 IPCAM 負擔，影像是抓 Frigate 串流的，所以 ONVIF 這裡的 FFMPEG 設定為 null input 。
也可以設定預設點的按鈕（上圖的 reset icon 和下圖的骰子）， preset 的名字要跟 IPCAM APP 裡面設定的一樣就是了。
點我展開 Card 的 YAML
type: picture-glance
entities:
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
pan: LEFT
speed: 1
distance: 0.3
move_mode: ContinuousMove
name: Pan Left
show_state: false
icon: mdi:arrow-left
show_icon: true
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tilt: UP
speed: 1
distance: 0.3
move_mode: ContinuousMove
name: Tilt Up
icon: mdi:arrow-up
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tilt: DOWN
speed: 1
distance: 0.3
move_mode: ContinuousMove
name: Tilt Down
icon: mdi:arrow-down
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
pan: RIGHT
speed: 1
distance: 0.3
move_mode: ContinuousMove
name: Pan Right
icon: mdi:arrow-right
show_icon: true
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
preset: '1'
move_mode: GotoPreset
name: Preset 1
icon: mdi:dice-1
show_icon: true
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
preset: '2'
move_mode: GotoPreset
name: Preset 2
icon: mdi:dice-2
show_icon: true
- entity: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
tap_action:
action: call-service
service: onvif.ptz
service_data:
entity_id: camera.YOUR_ONVIF_CAMERA_STREAM
preset: '3'
move_mode: GotoPreset
name: Preset 3
icon: mdi:dice-3
show_icon: true
camera_image: camera.YOUR_FRIGATE_CAMERA_STREAM
camera_view: live
另外有開啟物件辨識或是 IPCAM 數量很多的話，可能會有升級硬體的需求，這邊提供手邊現有的 CPU/GPU/TPU 使用量供參考：下面左圖是使用 NVIDIA T400 GPU 和 tensorRT 做 decoder 和 detector（ model 為 yolov7-tiny-416 ）；右圖則是用 Intel J4105 的內顯做 decoder 、 Coral USB 作 detector ，兩邊分別裝了 6-8 台 1080p / 2K 的 IPCAM ，目前運作都順暢。建議可以先用手邊現有的硬體部署，若遇上效能瓶頸再考慮升級（聽說中國最近有一批很好用的 Tesla P4 ，不介意二手的話可以買來賭人品，不過因為 P4 是被動散熱方案，需要自行再加裝風扇就是了）。
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2024.09 Update: Added a M.2 Coral TPU
