Frigate NVR + HA on QNAP NAS + TrueNAS Scale 部署教學

Frigate 即時物件辨識 + Home Assistant APP 推播 demo

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）

Frigate 的 event list

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
  • Host Path Volumes:
    • Mount Path: /media/frigate
    • Mount Path: /config
  • Memory Backed Volumes:
    • Mount Path: /dev/shm
    • Mount Path: /tmp/cache
  • 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）。

2K 的 h.265 rtsp stream 做 decode 大約占用 266 MB 的 VRAM； 1080p 的則約 168MB ，可以根據 IPCAM 數量計算一下 GPU 所需的 VRAM 。

Frigate | NVR | HA | TrueNAS 相關討論的 Discord 連結

2024.09 Update: Added a M.2 Coral TPU

WINDSKETCH
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