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」。
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）。
